2026年9月16日 のローンチ

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。

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。

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。

typesafe-computer-use は文章で指定した目標を Mac の操作に変え、OCR とアクセシビリティ情報で画面を読み取ります。 TypeSafe Jev が動作、対象、サイトを選びます。事実はコードで計算し、自由な文章は別のモデルが生成します。 TypeSafe キーと画面収録・アクセシビリティ権限が必要です。CLI でドライランしてからマウスやキーボードを実際に操作できます。

decider は状態と型付き質問から、1 回の順伝播で Choice、Score、Noul の確率を返します。 Qwen を基盤とする独立した Jev 風モデル群で、Jev から蒸留した学習データは使用していません。 Python の Decider を呼び出すか、TypeSafe SDK を互換のローカル HTTP エンドポイントへ接続します。

Jev Review は Git 差分やコード全体から正しさ、安全性、信頼性、互換性、テスト不足を調べます。 Jev が根拠を選び、問題の種類と重大度を評価し、条件に応じて Choice でレビュー担当を選びます。しきい値と処理方針はコードが適用します。 Node.js 24 以降、Git、TypeSafe キーで JSON レポートを作成し、保存したレビューをローカルで確認できます。

jev-router はローカルプロキシ経由で本来の CLI を起動し、新しいユーザーターンごとにモデルの階層を選びます。 npm で導入して JEV_API_KEY を設定し、元の CLI を導入・認証したうえで jev-claude または jev-codex を起動します。

TypeSafe Mario は、エミュレーターのテレメトリーと RAM 由来の観測を使う実験的な NES 操作ループです。 Python 3.13、TypeSafe キー、ローカルのゲーム環境を用意し、state-demo を確認してから play を実行します。

perch.yaml に意味上の要件を記述し、対象ファイルやメソッドを限定して検出結果を確認します。 System One クライアントが状態への型付き質問を送り、既定の jev-latest で TypeSafe API を呼びます。

Camera-only autonomous drone in MuJoCo with a small judgment model (TypeSafe Jev) in the loop at 2.5Hz

Guardrails for Pi that steer instead of interrupt: enforces your project rules on every write, holds only hard-to-undo actions (3 per 1,000 calls, measured on real sessions), catches unverified "done" claims and stuck loops, and trims tool output. Built on pi-typesafe.

Typesafe.ai System One Model Jev navigating a Neo4j graph by using a classifier over neighbouring relationships

TypeSafe Jev as a decision layer for the Pi coding agent: a measured tool-call gate plus jev_ask for typed, calibrated answers

A calibrated context sieve for Claude Code: every tool result is judged by a System One model before it enters context.

A small, type-safe client for asking AI questions about your data, powered by TypeSafe Jev.

Browser automation where an LLM plans and Jev (Typesafe System One) decides. Library, CLI and MCP server.

Codebase search powered by Jev from @typesafe-ai

Typed semantic decisions for Unix pipelines and CI, powered by TypeSafe AI Jev.

JEV-inspired parallel decisions for CUDA LLMs. One context, many decisions. vLLM API, game-agent examples, and reproducible benchmarks.

TypeSafe decisions for Pi: batched evaluation tool, terminal playground, and typed API for extension authors

Typed JSON inference with DiffusionGemma, with Every and Jev benchmark results

This is a LLM Gateway that mimics typesafe ai structured output. Like an imposter Jev.

Local bilingual probability decisions from context, questions, and candidate answers. Independent research preview inspired by TypeSafe Jev.

TypeSafe Jev controls original StarCraft shareware through keyboard and mouse with recorded action probabilities.

Agent-ergonomic CLI for TypeSafe's Jev: fast calibrated judgments (pick, rate, check, rank, triage, guard) from the shell

Unofficial study: Jev-style parallel typed decisions on stock 1.5B-8B models on an Apple Silicon laptop. Benchmarks, research notes, and a Hugging Face Space demo.

MCP server for TypeSafe Jev: typed classify, score, check, match and screen for any agent, with confidence on every answer

Typed, confidence-aware agent skill routing with TypeSafe Jev.

Community TypeSafe AI playground: 110 use cases, games, dilemmas and model challenges, with editable prompts, A/B comparisons and a mobile-friendly UI.

TypeSafe structured-output provider for RubyLLM 2

BrighTO LLM Router: free open-source, ultra-fast self-hosted Rust LLM gateway for OpenAI/Anthropic APIs, SystemOne/JEV/DJEV decisions, Ollaya/Laya, load balancing, fallback routing, team keys and token budgets.

TypeSafe (Jev) skill routing for Hermes Agent: names the one skill worth loading, before the model call. Opt-in, stdlib only, ~$0.001 per routed turn.

Async LangGraph workflow that gets a typed Jev Choice (invoice or general) and routes each inbound email to the matching handler.

Community .NET SDK for the TypeSafe AI System One API — typed noul, choice, and score questions with structured, confidence-scored answers. Not affiliated with TypeSafe AI.

Can a decision model beat dedicated rerankers? TypeSafe Jev vs Cohere Rerank 4 vs ZeroEntropy zerank-2 vs a chat-model baseline: 14 datasets, every raw API response, bootstrap ranges on every gap.

Hybrid coding harness: System 2 writes, System 1 (Jev) runs reflexes.

Ruby client for typesafe.ai

macOS computer use driven by Jev (TypeSafe System One) as the decision maker

Benchmarks and a playground for TypeSafe's Jev (System One) model: chess, and who-is-the-player-talking-to for speech-to-text game NPCs

A word-level language model whose output layer is Jev: n-gram drafter, Noul chunk verification, bits-per-token eval

Jev (TypeSafe) vs Claude Haiku 4.5 on 2 000 phishing emails: accuracy, calibration, latency, cost. Reproducible benchmark.

Discriminative Monte Carlo Tree Search using System One and Harnesses

Go client for TypeSafe's System One API and its model Jev: typed judgments and calibrated probabilities instead of generated text

Experimental multi-horizon BTC signal generator using TypeSafe Jev probabilities and Binance market data.

DeepSeek Harness (dsh) 插件:论文伴读工作台 —— PDF 转录 / 检索 / 流式问答 + 内置阅读器页面。

Eight minimal working examples of TypeSafe's Jev (a System One model) applied to mechanical and electrical engineering: CAD/CAE/CAM routing, FEM result triage, DFM screening, BOM alignment, hallucination-proof extraction. Zero dependencies.

Jev-style calibrated decision model (Choice/Score/Noul) on Qwen3.5-0.8B

Ask Jev typed questions from the shell: noul, choice, and score answers as numbers, not prose

Independent Jev 1.13.0 behavior study: report, controlled prompt experiments, raw results, and offline verification.

Drives a real browser with Jev making every decision and Vercel's agent-browser performing every action, with a benchmark.