ワークフロー自動化

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。

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。

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。

RAG-Fusion はクエリの言い換えを生成し、Reciprocal Rank Fusion で順位を統合して単一クエリの取りこぼしを補います。 Jev は評価処理で選べる再ランキング手段です。関連実験には JEV_API_KEY が必要で、元のデモはベクトル検索のみです。 評価ツールで NFCorpus 上の検索方式を比較できます。ハイブリッド構成は BM25、ベクトル検索、順位統合、再ランキングを組み合わせます。

Awesome Jev は heyjunpenn が管理するコミュニティカタログで、SDK、エージェント、アプリ、研究などを分類しています。 各項目は Jev の判断内容に加え、実装の根拠、再現状況、指標の出所を示します。 分類から探し、根拠ラベルと公開元へのリンクで実際の判断フローを確認できます。

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。

Minecraft Java 1.16.5 のプレイヤーを Mineflayer で操作し、計画モデルと Jev の行動選択を組み合わせます。 モデル中継とローカル環境のパスを設定し、依存関係とバニラサーバーを準備して、文書の nether-agent 手順を起動します。

Jev の提供元、SDK、エージェント処理、コンテキスト管理、ゲーム、評価を出典と制約付きで整理するリストです。 Choice、Score、Noul の説明から始め、用途別カテゴリとコミット固定の研究記録からコードへ進めます。

System One Connector は evaluate コマンドと MCP 連携で開発エージェントへ型付き判断を提供します。 Jev に加え、CLM や Laya などの互換セルフホストモデルへ接続できます。 Choice、Noul、Score の質問を定義し、エージェント設定やバッチ評価を利用します。

A source-backed Jev project directory with a reusable Jev-only GitHub review workflow.

The ai agent workflow tool that scales from small, simple projects to large, complex codebases.

Jev Browser — indexed browser automation. Jev chooses the control, Playwright acts. A CodexQA skill.

Talk to your Mac. Local whisper.cpp + one Jev (TypeSafe) call per command + macOS automation.

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

Give an agent real hands and eyes: undetectable, DOM-independent GUI automation. A $4 USB-HID microcontroller for hands, a vision grounding model for eyes, any LLM for a brain.

Classify first. Read selectively. A portable agent plugin and MCP tool for batch text classification.

Open-source macOS AI computer use and native GUI automation on Apple silicon. Jev + OmniParser CoreML + Apple Vision OCR. Bring your own OpenRouter, Vercel AI Gateway, or TypesafeAI token.

Fast, typed browser automation powered by Jev and Playwright

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

Typed decisions from the shell: an unofficial stdlib-Python CLI and Agent Skill for TypeSafe's Jev model, via the TypeSafe API (default) or OpenRouter. Yes/no, choice and ordinal scores with calibrated probabilities, semantic grep and batch mode.

SLO-aware LLM inference router with Jev decisions, live queue metrics, counterfactual evaluation, and reproducible latency/cost benchmarks

Jev 决策模型驱动的 UI 自动化测试框架：不生成「下一步做什么」的文字，而是在候选元素里直接打分；一句话写用例，pytest 执行，Allure 出报告，每个操作决策中位 458 ms（UI test automation driven by the Jev decision model — scored decisions, not generated prose; ~458 ms per decision）

A Kotlin Android SDK for UI automation powered by TypeSafe Jev, with an accessibility runtime and sample app.

Jev for every agentic development workflow — the System One decision model wired into whatever harness an agent codes in: OpenCode today, Claude Code and Hermes adapters next.