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ファンダメンタル、感情、ニュース、テクニカルの各分析に、研究者の議論とトレーダー、リスク管理の役割を組み合わせます。 TYPESAFE_API_KEY を設定すると、Jev が StockTwits と Reddit の無関係な投稿を除き、立場を分類します。キーがなければ選別しません。
JEV AI：検証できる Jev プロジェクトを探す
アプリ、連携、SDK、ローカル代替モデル、研究を検索し、Jev との関係、出典、更新状況を比較できます。
閲覧にアカウントは不要です。パスワード、API キー、お支払いは求めません。すべての項目に Jev との関係、出典、更新状況を掲載しています。TypeSafe AI から独立した一覧
掲載済みのプロジェクトから毎日1〜8件。過去30日分のピックアップも閲覧できます。
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Escape Room mit Freitext-Eingabe: TypeSafes Jev urteilt als Schiedsrichter über jeden getippten Satz
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Diagnostic plugins for Claude Code and Codex: why a session went wrong, and whether a proposed change is too much or too little for the outcome.
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X(Twitter)のタイムラインで、指定した作品のネタバレを含むポストに「ネタバレ注意」の警告を重ねるChrome拡張。判定はTypeSafe AIのJev。ミュートワードでは防げない言い換えも拾う。
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Async-first Rust SDK for the TypeSafe AI API
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Typed decision tools for AI agents, powered by TypeSafe Jev
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Jev-style Choice, Score and Noul decisions from ordinary models. An optional DSH plugin.
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Causal attribution and calibration for TypeSafe Jev decisions. Jev tells you what it decided; jev-why tells you why, and whether you should believe it.
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Blockly extension: TypeSafe Jev judgments (Noul, Choice, Score) as first-class blocks
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System One typed decisions answered by a separately admitted LLM through TypeSafe's MIT System One adapter.
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Six calibrated gates for Claude Code, judged by TypeSafe Jev: rules, scope, intent, done, claims, and commit honesty. Each one escalates, none ever approves.
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CLI that picks Cursor, Claude Code, Codex, or OpenCode + model/effort for a task, then launches it. Powered by Jev and Herdr
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Probably: live BTC, ETH, and XRP prices with a shared TypeSafe buy-or-wait demonstration. No trades placed.
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GitHub Action that auto-triages new rolldown issues with TypeSafe's Jev model: priority, reproduction quality, one comment.
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The first general-purpose System One agent for Jev
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Verbatim context compaction for Oh My Pi (omp) using TypeSafe Jev decisions — port of joelhooks/pi-fast-jev-compaction
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♠️ 76 questions for the AI that can't refuse — Jev (TypeSafe) answers everything, live. Guess its verdict.
編集部のピック
根拠リンク付きで最近確認済みのレビュー済みプロジェクト。
TypeSafe Agent Skills 2434公式の資料として、TypeSafe ワークフローの設計、文書の参照、コードでの判断の組み合わせを支援します。 スキルでは Jev を型付き回答と確率を返す System One モデルと説明し、処理の流れはアプリ側が制御します。System One Adapter 356System One Adapter は別プロバイダーの LLM API で typesafe_sdk の評価インターフェースを実装します。 TypeSafe との比較用に型付き回答を維持し、再試行、遅延、確率正規化の診断を追加します。 プロバイダー、モデル、確率または離散回答を指定します。ネイティブ構造化出力は任意です。TradingAgents 10.9万ファンダメンタル、感情、ニュース、テクニカルの各分析に、研究者の議論とトレーダー、リスク管理の役割を組み合わせます。 TYPESAFE_API_KEY を設定すると、Jev が StockTwits と Reddit の無関係な投稿を除き、立場を分類します。キーがなければ選別しません。AgentScope 3.3万モデルの推論とツール利用を軸に、コンテキスト管理、イベント配信、メモリ、権限制御を組み合わせてエージェントを構築します。 JevClassifierModel は TypeSafe SDK を通じて Jev 分類器を統合するアダプターです。GPT Researcher 3万計画と実行を担うエージェントが資料を収集・要約し、出典を追跡して引用付きの報告にまとめます。 TYPESAFE_API_KEY があれば、LLM に渡す前に Jev が調査の問いに対する各文章の有用性を評価します。Laya 2.8万非自己回帰モデルで choice、score、noul の問いに答え、ルーターがチェックポイントを選びます。 自前のサーバーは既存 Jev クライアント向けに POST /v1/systemone を公開します。動作するモデルは Laya です。
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ブラウザ自動化型付きの判断で Chrome や Playwright を操作コンピューター・デスクトップ操作アプリ、画面、マウスを操作エージェントのルーティングとツール選択次のツール・モデル・分岐を選ぶ分類とラベリングテキスト、チケット、意図を分類再ランキングと関連性検索・検索結果を並べ替えRAG と検索自分のデータに基づいて回答評価とベンチマークエージェント、プロンプト、出力を採点ガードレールと安全性操作を許可・ブロック・エスカレーションコーディングエージェントとレビューdiff、計画、ツール呼び出しをレビューデータ抽出と文書ページ、PDF、フォームを解析トレーディングと金融エントリー、リスク、配分を判断ゲームとシミュレーションゲームエージェントのポリシーと審判ローカル・オフラインモデル自分のハードウェアで判断モデルを実行SDK とフレームワーク統合自分の言語やフレームワークから Jev を呼ぶコンテンツと執筆生成コンテンツを計画・評価・改善サポートと会話顧客の会話をルーティングし解決ワークフロー自動化パイプラインの分岐とバックグラウンド処理可観測性と運用トレース、監視、トリアージ科学と医療研究、生物学、臨床ワークフロー検索と発見クエリ、インデックス、推薦
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32,512
モデルの推論とツール利用を軸に、コンテキスト管理、イベント配信、メモリ、権限制御を組み合わせてエージェントを構築します。 JevClassifierModel は TypeSafe SDK を通じて Jev 分類器を統合するアダプターです。
29,816
計画と実行を担うエージェントが資料を収集・要約し、出典を追跡して引用付きの報告にまとめます。 TYPESAFE_API_KEY があれば、LLM に渡す前に Jev が調査の問いに対する各文章の有用性を評価します。
27,515
非自己回帰モデルで choice、score、noul の問いに答え、ルーターがチェックポイントを選びます。 自前のサーバーは既存 Jev クライアント向けに POST /v1/systemone を公開します。動作するモデルは Laya です。
21,030
表示中のページ部品を索引付きの操作候補に変え、自然言語の目標に沿ってブラウザーを動かします。 Jev が一度の要求で操作と対応する要素を選び、TYPE_TEXT の場合だけ別の小型 LLM が文字を生成します。
18,428
開発者が使用可能な部品と操作を定義し、生成 UI の構造を制約します。 プレイグラウンドの実験的コンポーザーは typesafe-ai/jev で候補部品を評価し、UI 仕様を組み立てます。
12,273
自前で運用するシステムで、Python 戦略、バックテスト、模擬取引、実取引、監視を扱います。 Jev は注文、戦略、エクスポージャー、保有ポジション、予算を評価し、型付きの選択結果と確率を返します。
8,047
自前のコンピューター上でエージェント、分離されたワークスペース、タスクボードをまとめて管理します。 README は TypeSafe の Jev を対応モデルとして紹介し、文章ではなく型付きの判断と信頼度を返すと説明しています。
7,607
学習済みモデルと追加学習を利用し、同じ文章に対する二択、選択式、評価の問いを処理します。 TypeSafe System One に合わせた API により、TypeSafe Python SDK をローカルの Kev サーバーへ接続できます。
7,199
npm ライブラリ兼 Claude Code プラグインで、会話を書き換えずにツール呼び出しと結果を減らします。 Jev が呼び出しと結果それぞれの保持を noul で判断し、しきい値に応じて組を保持・短縮・削除します。
6,950
Android のアクセシビリティとローカル OCR で表示中の会話を読み、重ね合わせ画面に分析と返信案を表示します。 Jev が意図や返信の選択を判断し、生成モデルが作る三つの候補を順位付けします。
5,417
指示、ツール、スキル、チャネル、スケジュールを決まったディレクトリに置き、構成を確認・拡張しやすくします。 evaluate ヘルパーは eve のモデル認証を利用して状態に関する型付き質問を評価し、既定では Jev を呼びます。
4,571
文章を生成せず選択肢の確率を読み、ルーティング、再試行、証拠確認などの小さな意味判断を扱います。 Jev のインターフェース設計を公開モデルで再現しますが、非公開のモデルや学習を再現するものではなく、TypeSafe とは無関係です。
3,222
ネイティブ CLI は対話シェル、スクリプト要求、組み込み利用に対応し、スキル、MCP、サブエージェントを備えます。 Jev は審査ポリシー、文脈、対象操作を受け取り、権限処理へ clear または caution を返します。
2,671
複数の対応エージェントから過去の判断、デバッグの経緯、機能の履歴を検索でき、正本は Markdown に置かれます。 任意の Jev 再ランキングはリモートの TypeSafe API で検索結果を並べ替え、ローカルモデルのダウンロードは不要です。
2,669
学習概要、数学的内容、映像計画、Manim シーンを作り、実際の描画結果を確認するパイプラインです。 Jev は成果物と Astra の文章による監査を Score、Noul、Choice で評価し、画像自体は受け取りません。
2,659
Monad の各ブロックで post-only 指値注文を更新し、板・注文・約定イベントを画面へ配信します。 MODEL=jev と TYPESAFE_AI_API_KEY を設定すると Jev が売買を選び、既定の mock はモメンタム則を使います。
2,439
状態と候補から選択、真偽、順序付き評価に答え、回答トークンのデコードは行いません。 Jev に着想を得た別個のローカルモデルです。同じゲーム入力で Jev と未調整 Qwen を比較した記録があります。
2,434
公式の資料として、TypeSafe ワークフローの設計、文書の参照、コードでの判断の組み合わせを支援します。 スキルでは Jev を型付き回答と確率を返す System One モデルと説明し、処理の流れはアプリ側が制御します。
1,956
Linux、Windows、macOS 向けの複数プロバイダー対応助手で、チャット、エージェント、RAG、ツール連携を備えます。 Jev プラグインは jev_evaluate(state, questions) を公開し、Choice、Score、Noul の結果を現在のモデルへ返します。
条件に一致するプロジェクトはありません。
語句を短くするか、リポジトリ名、browser agent、semantic search などの用途で検索してください。
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JEV AIモデルのオープンソースプロジェクト索引
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Jev アプリ、連携、SDK、独立した代替モデルと研究を探せます。各項目に Jev との関係と出典を表示します。
02
JEV AIモデルとは？
TypeSafe AIのSystem Oneモデルは、文章ではなく意思決定を返します。
文字列ではなく意思決定
Choice はラベル、Score は評価基準上の期待値、Noul は「はい」の確率を返します。Score は小数になることがあります。
確率と信頼度
Choice と Score は確率分布と信頼度を、Noul は「はい」の確率を返します。自分のデータで評価してください。
型が正しくても判断は誤り得ます
代表的なケースで検証し、人による確認とエラー監視を用意してください。
実行はコードで判断
結果を検証し、しきい値と不確実な場合の処理を実装します。
03
エコシステムを探す
SDK、連携、ツール、アプリ、実験、研究をカテゴリ別に探せます。
04
実装例
公式 Python SDK の実行例です。typesafe-sdk をインストールし TYPESAFE_API_KEY を設定してください。実行すると API 料金が発生します。
05
サイトの更新履歴
JevHunt の変更履歴です。カタログの確認日時は別途表示します。
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