Modelli locali e offline

Modelli preaddestrati e fine-tuning gestiscono domande binarie, a scelta e di valutazione sullo stesso testo. L'API segue TypeSafe System One, consentendo all'SDK Python TypeSafe di puntare a un server Kev locale.

L'assistente Android legge conversazioni visibili tramite accessibilità e OCR locale, mostrando analisi e suggerimenti in sovrimpressione. Jev valuta intento e opzioni di risposta; un modello generativo scrive tre candidati e Jev li ordina.

La memoria ricercabile recupera decisioni, contesto di debug e cronologia delle funzioni tra agenti supportati; Markdown resta la fonte primaria. Il riordino Jev facoltativo usa l'API remota TypeSafe senza scaricare un modello locale di ranking.

Risponde a domande di scelta, booleane e con punteggi ordinati da stati e candidati, senza decodificare token di risposta. È un modello locale distinto ispirato a Jev; le registrazioni confrontano Jev e Qwen non adattato sulle stesse interfacce di gioco.

Si forniscono testo o stato strutturato e una domanda binaria per ottenere la probabilità di sì. Il server usa il formato Jev per Noul, permettendo ai client esistenti di collegarsi a un modello autogestito distinto.

decider restituisce probabilità Choice, Score e Noul da stato e domande tipizzate in un solo passaggio. Questa famiglia indipendente ispirata a Jev usa basi Qwen; i dati non sono stati distillati da Jev. Usa l’interfaccia Python Decider oppure collega gli SDK TypeSafe all’endpoint HTTP locale compatibile.

ollaya scarica modelli decisionali aperti per nome e gestisce domande tipizzate tramite un servizio locale. Il progetto indipendente implementa endpoint compatibili TypeSafe per i client Jev esistenti. Usa CLI, app desktop o server MCP; i Modelfile raccolgono insiemi di domande riutilizzabili.

awesome-jev-by-typesafe raccoglie casi, prompt, schemi e codice iniziale con fonti, come risorsa comunitaria indipendente. Spiega Choice, Score e Noul per classificare, instradare e verificare, lasciando il controllo del flusso al codice. Consulta esempi Python e TypeScript; i test offline non richiedono chiavi, gli esempi dal vivo richiedono TYPESAFE_API_KEY.

LocalJev converte richieste tipizzate in prompt di classificazione DiffusionGemma e verifica le probabilità generate. Il servizio Bun restituisce il formato Jev tramite un backend chat standard compatibile OpenAI. Eseguilo con Bun e un server oMLX, poi indirizza i client SDK TypeSafe all’API locale.

hippo-memory conserva ricordi in SQLite, ne traccia l’origine e sopprime quelli errati in base al feedback. Il riordinatore Jev facoltativo ordina i ricordi recuperati ed è disattivato per impostazione predefinita. Gli agenti memorizzano e richiamano informazioni tramite CLI o MCP, condividendole fra strumenti di programmazione.

Rizzo Flow esegue modelli aperti localmente e restituisce scelte, probabilità, punteggi e numeri tramite HTTP compatibile Jev. Il progetto indipendente riproduce lo schema dell’interfaccia Jev, non l’architettura o l’addestramento proprietari. Servi un modello con llama.cpp e indirizza il codice compatibile TypeSafe all’endpoint locale.

Von valuta domande indipendenti in un passaggio per classificazione, verifiche sì/no e punteggi ordinati. È un modello System One distinto con API compatibile TypeSafe, eseguibile nel processo o tramite HTTP. Usa l’SDK Python o TypeScript, oppure esponi il modello locale con von serve.

Shapeshift trasforma il testo in eventi, liste, timer, divisioni del conto e altre interfacce dedicate. Jev facoltativo classifica intenzioni e segnali; il codice gestisce date e calcoli. La modalità predefinita usa parole chiave offline. Scrivi nell’app Bun, scegli e salva la scheda; una chiave TypeSafe sul server attiva Jev.

TipTour è un assistente macOS con compiti testuali Jev e una modalità vocale Gemini separata. Jev sceglie controlli rilevati localmente; TipTour esegue e verifica i clic, mantenendo gli screenshot sul dispositivo. Scegli modalità, chiave API e permessi; la compilazione richiede macOS 14.2+ e Xcode.

JevChat-Windows legge conversazioni WeChat e KakaoTalk con OCR locale e propone risposte accanto alla finestra. Jev valuta intenzione e tensione e ordina tre alternative; un modello linguistico separato le scrive. Configura chiavi distinte per decisione e scrittura su Windows 10 1903+ o Windows 11.

Jev Review esamina diff Git o intere basi di codice per correttezza, sicurezza, affidabilità, compatibilità e copertura dei test. Jev seleziona prove, classifica meccanismi e valuta la gravità; quando previsto dal flusso, sceglie anche il revisore tramite Choice. Il codice applica soglie e regole del processo. Usa Node.js 24+, Git e una chiave TypeSafe per generare JSON o consultare revisioni salvate localmente.

Il pacchetto esegue Laya di Convai Innovations tramite ONNX Runtime per classificazione e valutazione tipizzate in Node.js e TypeScript. Installa @receptron/laya con Node.js 20 o successivo, carica Laya e passa stato e domande tipizzate a systemOne; chiudi l’istanza al termine.

Il progetto controlla un giocatore di Minecraft Java 1.16.5 tramite Mineflayer, separando il modello di pianificazione dalla scelta delle azioni con Jev. Configura il relay dei modelli e i percorsi locali, installa le dipendenze, avvia il server vanilla e segui il flusso nether-agent documentato.

Jev Search trasforma richieste in linguaggio naturale in link ed estratti, con filtri modificabili e punteggi di pertinenza visibili. In locale, configura Search1API e un fornitore Jev in .dev.vars, installa con pnpm ed esegui pnpm dev.

jev-router avvia le CLI originali tramite un proxy locale e sceglie un livello di modello per ogni nuovo turno utente. Installa con npm, configura JEV_API_KEY e avvia jev-claude o jev-codex con la CLI originale installata e autenticata.

Mobile Jev controlla Android tramite Mobilerun, con studio dal vivo, CLI e tracce di esecuzione. Configura entrambe le chiavi e un dispositivo pronto, poi avvia pnpm dev per aprire lo studio locale e inserire un obiettivo.

TypeSafe Mario è un controller NES sperimentale che usa telemetria dell’emulatore e osservazioni ricavate dalla RAM. Con Python 3.13, chiave TypeSafe e gioco locale, controlla state-demo prima di eseguire play.

LLM2Jev valuta candidati con logits di prefill di modelli locali linguistici e visivi, senza generazione token per token. È un’implementazione indipendente in stile Jev con endpoint HTTP compatibile System One. Usa Python o HTTP con SGLang, Transformers o MLX e input testuali e visivi supportati.

Unclutter nasconde elementi superflui in Chrome, Chromium e Firefox con regole salvate per modello di pagina. Jev classifica candidati; l’estensione valida risposte e controlla selettori e nascondimento reversibile. Scegli credenziali TypeSafe o Vercel; l’analisi è manuale di default e le regole salvate funzionano offline.