기본적 분석, 감정, 뉴스, 기술적 분석 담당에 연구 토론, 트레이더, 위험 관리 역할을 결합합니다. TYPESAFE_API_KEY를 설정하면 Jev가 StockTwits와 Reddit의 무관한 게시물을 제외하고 입장을 분류합니다. 키가 없으면 그대로 전달합니다.
JEV AI: 검증할 수 있는 Jev 프로젝트를 찾으세요
앱, 통합, SDK, 로컬 대안과 연구를 검색하고 각 프로젝트의 Jev 관계, 출처와 최신 상태를 비교하세요.
기존 목록에서 매일 1~8개를 소개합니다. 최근 30일의 추천도 확인하세요.
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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.
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전체 디렉터리 보기모델 추론과 도구 사용을 중심으로 컨텍스트 관리, 이벤트 스트리밍, 메모리, 권한 제어를 갖춘 에이전트를 구성합니다. JevClassifierModel은 TypeSafe SDK를 통해 이 범용 프레임워크에 Jev 분류기를 통합합니다.
계획 및 실행 에이전트가 자료를 수집하고 요약하며 출처를 추적한 뒤 인용이 포함된 연구 보고서로 통합합니다. TYPESAFE_API_KEY가 있으면 Jev가 연구 질문에 대한 문단의 유용성을 평가한 후 LLM에 전달합니다.
비자기회귀 모델로 choice, score, noul 질문에 답하고 라우터가 체크포인트를 선택합니다. 자체 호스팅 서버는 기존 Jev 클라이언트를 위한 POST /v1/systemone을 제공하며, 실제 모델은 Laya입니다.
보이는 페이지 컨트롤을 인덱스가 있는 동작 공간으로 바꾸어 자연어 목표에 따라 브라우저를 조작합니다. Jev가 한 요청에서 동작과 호환 요소를 고릅니다. TYPE_TEXT에 필요한 텍스트만 별도 소형 LLM이 생성합니다.
개발자가 허용할 컴포넌트와 동작을 정의하여 생성된 인터페이스가 카탈로그와 스키마를 따르게 합니다. 플레이그라운드의 실험적 구성기는 typesafe-ai/jev로 후보 컴포넌트를 평가하며 UI 명세를 만듭니다.
자체 호스팅 시스템으로 Python 전략, 백테스트, 모의 거래, 실거래 실행과 모니터링을 지원합니다. Jev가 주문, 전략, 노출, 포지션, 예산 정보를 평가해 진입 필터용 선택 결과와 확률을 반환합니다.
자체 호스팅 플랫폼으로 사용자 컴퓨터의 에이전트, 격리된 작업 공간, 작업 보드를 통합 관리합니다. README는 TypeSafe의 Jev를 지원 모델로 소개하며, 생성 텍스트 대신 형식화된 판단과 신뢰도를 반환한다고 설명합니다.
사전 학습 모델과 미세 조정으로 같은 텍스트에 대한 예·아니요, 객관식, 평점 질문을 처리합니다. API가 TypeSafe System One을 따르므로 TypeSafe Python SDK를 로컬 Kev 서버에 연결할 수 있습니다.
npm 라이브러리와 Claude Code 플러그인으로, 대화를 다시 쓰지 않고 도구 호출과 결과를 줄입니다. Jev가 호출과 결과의 보존 여부를 각각 noul로 판단하며 임계값에 따라 쌍을 보존, 축약하거나 제거합니다.
Android 접근성 서비스와 로컬 OCR로 보이는 대화를 읽고 오버레이에 분석과 답장 제안을 표시합니다. Jev가 의도와 응답 선택을 판단하고 생성 모델이 작성한 후보 세 개의 순위를 매깁니다.
지침, 도구, 스킬, 채널, 일정을 정해진 디렉터리에 두어 에이전트 구성을 살피고 확장할 수 있게 합니다. evaluate 헬퍼는 eve의 모델 인증으로 주어진 상태에 대한 형식화된 질문을 평가하며 기본 모델은 Jev입니다.
답변 문장을 생성하지 않고 선택지 확률을 읽어 라우팅, 재시도, 근거 확인 같은 작은 의미 판단을 처리합니다. Jev의 인터페이스 패턴을 재현하지만 비공개 모델이나 학습을 복제하지 않으며 TypeSafe와 제휴하지 않습니다.
네이티브 CLI가 대화형 셸, 스크립트 요청, 다른 시스템에 내장해 사용하는 방식을 지원하며 스킬, MCP 서버, 하위 에이전트로 확장됩니다. Jev가 검토 정책, 컨텍스트, 대기 동작을 받아 권한 처리 흐름에 clear 또는 caution을 반환합니다.
지원되는 에이전트 간에 과거 결정, 디버깅 맥락, 기능 이력을 검색하며 Markdown을 원본으로 유지합니다. 선택적 Jev 재정렬은 원격 TypeSafe API를 사용하므로 로컬 재정렬 모델을 내려받지 않습니다.
학습 개요, 수학 내용, 시각 계획, Manim 장면을 만든 후 실제 렌더링 결과를 검토하는 파이프라인입니다. Jev는 결과물과 Astra의 텍스트 감사를 Score, Noul, Choice로 평가하며 이미지 자체는 받지 않습니다.
Monad 블록마다 post-only 지정가 주문을 교체하고 호가창, 주문, 체결 이벤트를 대시보드로 전송합니다. MODEL=jev와 TYPESAFE_AI_API_KEY를 설정하면 Jev가 매수·매도를 고르며 기본 mock은 모멘텀 휴리스틱입니다.
상태와 후보에서 선택, 참·거짓, 순서형 점수 질문에 답하며 답변 토큰을 디코딩하지 않습니다. Jev에서 착안한 별도 로컬 모델이며 같은 게임 인터페이스의 Jev 및 미조정 Qwen과 비교한 기록을 제공합니다.
공식 자료로 TypeSafe 흐름 설계, 문서 검색, 코드에서 판단을 조합하는 작업을 돕습니다. 스킬은 Jev를 형식화된 답변과 확률을 반환하는 System One 모델로 설명하며 흐름은 애플리케이션 코드가 제어합니다.
Linux, Windows, macOS용 다중 제공자 데스크톱 도우미로 채팅, 에이전트, RAG, 도구 연동을 제공합니다. Jev 플러그인은 jev_evaluate(state, questions)를 노출하고 Choice, Score, Noul 결과를 현재 모델에 반환합니다.
검색 조건에 맞는 프로젝트가 없습니다.
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Jev 앱, 통합, SDK, 독립 대안 모델과 연구를 찾아보세요. 각 항목에 Jev와의 관계와 출처를 표시합니다.
JEV AI 모델이란?
TypeSafe AI의 System One 모델은 문장이 아니라 결정을 전달합니다.
문자열이 아닌 결정
Choice는 레이블, Score는 평가 기준의 기댓값, Noul은 '예'의 확률을 반환합니다. Score는 소수일 수 있습니다.
확률과 신뢰도
Choice와 Score는 확률 분포와 신뢰도를, Noul은 '예'의 확률을 제공합니다. 자신의 데이터로 평가하세요.
올바른 타입도 오답일 수 있습니다
대표 사례를 테스트하고 사람의 검토 경로와 오류 모니터링을 마련하세요.
실행 여부는 코드로 결정
결과를 검증하고 임계값과 불확실할 때의 대체 로직을 구현하세요.
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