Combina analisi fondamentale, tecnica, delle notizie e del sentiment con dibattiti tra ricercatori, un ruolo di trader e gestione del rischio. Con TYPESAFE_API_KEY, Jev elimina i post di StockTwits e Reddit estranei all'azienda e ne classifica la posizione; senza chiave passano senza filtro.
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Unisce ragionamento del modello e strumenti con gestione del contesto, flussi di eventi, memoria e controllo delle autorizzazioni. JevClassifierModel integra il classificatore Jev tramite l'SDK TypeSafe in questo framework generalista.
Lo sviluppatore definisce componenti e azioni consentiti, vincolando l'interfaccia al proprio catalogo e schema. Il compositore sperimentale del playground valuta i componenti candidati con typesafe-ai/jev mentre costruisce la specifica UI.
La piattaforma autogestita copre strategie Python, backtest, simulazione, esecuzione reale e monitoraggio. Jev valuta ordine, strategia, esposizione, posizioni e budget, restituendo scelte tipizzate e probabilità per filtrare gli ingressi.
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.
La libreria npm e il plugin Claude Code riducono chiamate e risultati senza riscrivere la conversazione. Jev risponde a domande noul separate su chiamata e risultato; le soglie decidono se mantenere, abbreviare o eliminare la coppia.
Istruzioni, strumenti, skill, canali e pianificazioni sono in directory convenzionali, facilitando ispezione ed estensione del progetto. evaluate usa l'autenticazione dei modelli di eve per valutare domande tipizzate sullo stato, con Jev come impostazione predefinita.
La CLI nativa supporta shell interattiva, richieste da script e integrazione, con skill, server MCP e sottoagenti. Jev riceve criteri di revisione, contesto e azione in attesa, restituendo clear o caution al flusso dei permessi.
L'assistente multiprovider per Linux, Windows e macOS offre chat, agenti, RAG e integrazioni di strumenti. Il plugin espone jev_evaluate(state, questions) e restituisce risultati Choice, Score o Noul al modello corrente.
Fornisce convenzioni e strumentazione per tracciare applicazioni IA, incluse chiamate ai modelli, recupero e strumenti esterni. L'integrazione TypeSafe registra systemOne come span con input/output JSON, modello e token; gli esempi coprono Choice, Noul e Score.
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.
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.
DSCODE è un agente di programmazione macOS con sessioni persistenti condivise da interfaccia terminale, CLI e script. Include un client Jev separato per Decisions alpha di OpenRouter, con Choice, Score e Noul. Usa le sessioni per modifiche, test e passaggi di compiti fra agenti; il client Jev richiede una chiave API.
L’elenco in inglese e cinese semplificato raccoglie applicazioni, client, strumenti per agenti, giochi e ricerche su Jev. Parti dalla documentazione ufficiale e dai problemi noti, poi cerca un’implementazione nelle sezioni SDK o applicazioni.
phi è un ambiente di programmazione in Go con strumenti per file, sottoagenti, revisione delle differenze e scoperta MCP su richiesta. Configura il modello principale con phi config, avvia phi e fornisci TYPESAFE_API_KEY se attivi l’ottimizzatore.
Jev MCP offre agli agenti verifica delle prove, classificazione, riordino, estrazione e revisione delle patch. Registra npx -y @jkudish/jev-mcp in un client MCP con Node.js 22 o successivo e una chiave del fornitore Jev.
classifier.dev offre classificazione testuale tramite HTTP e CLI, con lotti e più dimensioni di etichette. Passa etichette e testo nell’URL, installa classify oppure invia items e dimensions a /v1/classify.
Web Search Plus aggiunge ricerca ed estrazione di pagine a Hermes, con instradamento e ripiego tra fornitori configurati. Installa il plugin e un fornitore di ricerca, poi attiva Jev con setup --jev e installa typesafe-sdk.
System One Adapter implementa l’interfaccia di valutazione typesafe_sdk tramite API LLM di altri fornitori. Consente confronti con TypeSafe mantenendo risposte tipizzate e aggiungendo diagnostica di tentativi, latenza e normalizzazione. Configura fornitore, modello e modalità probabilistica o discreta; l’output strutturato nativo è facoltativo.
System One Connector espone decisioni tipizzate agli agenti tramite evaluate e integrazione MCP. Collega Jev o modelli compatibili ospitati autonomamente come CLM e Laya. Definisci domande Choice, Noul o Score; sono disponibili configurazione degli agenti e valutazione in lotti.
Jev Browser esegue un compito da un URL iniziale e restituisce pagina finale, screenshot e traccia decisionale. Usa CLI npm, server MCP o libreria navigate con Node.js 22 e chiave Jev.
Il plugin usa Jev per suggerire strumenti, competenze e responsabili disponibili e valutare risultati con criteri definiti. Installa il pacchetto DSH nativo o importa iPolloWork, configura TypeSafe e controlla lo stato prima della connessione reale.
fingers combina basi di impronte web e può usare Jev per verificare corrispondenze, deduplicare e precisare versioni. Installa la libreria Go e attiva EnableJudge con chiave TypeSafe, oppure usa jev-key nella CLI.