분류 및 라벨링

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.

AnyJev는 공개 모델의 확률을 읽어 문장을 생성하지 않고 선택, 참거짓, 점수 질문에 답합니다. 독립적인 Jev 방식 접근이며 L2 예측 헤드는 기반 모델 가중치를 변경하지 않습니다. 라벨 없는 L0 추출을 사용하거나 transformers 또는 vLLM에서 특정 질문용 L2 헤드를 맞춥니다.

Shapeshift는 입력 문장을 일정, 체크리스트, 타이머, 비용 분담 등 작업별 인터페이스로 바꿉니다. 선택적 Jev가 의도와 신호를 분류하고 날짜와 계산은 코드가 처리합니다. 기본은 오프라인 키워드 분류입니다. Bun 앱에 입력해 카드를 선택하고 저장합니다. 서버 측 TypeSafe 키를 설정하면 Jev를 활성화합니다.

JevChat-Windows는 로컬 OCR로 WeChat과 KakaoTalk 대화를 읽고 채팅창 옆에 답장 후보를 제공합니다. Jev가 의도와 긴장도를 판단해 세 후보의 순위를 매기며, 별도 언어 모델이 답장을 작성합니다. Windows 10 1903+ 또는 Windows 11에서 판단 제공자 키와 작성 제공자 키를 각각 설정합니다.

떠 있는 채팅 패널이 의도, 위험, 답장 후보를 보여주며 사용자가 복사하거나 입력창에 넣을 수 있습니다. macOS 13 이상의 Apple Silicon Mac을 사용합니다. 화면 캡처로 읽을 때는 화면 기록 권한을, 텍스트 인터페이스로 읽거나 입력할 때는 손쉬운 사용 권한을 주고 설정에서 판단·생성 제공자를 선택합니다.

classifier.dev는 HTTP와 CLI로 텍스트 분류를 제공하며 배치와 여러 라벨 차원을 지원합니다. URL에 라벨과 텍스트를 넣거나 classify CLI를 설치하거나 /v1/classify에 items와 dimensions를 POST합니다.

jev-voice-browser는 음성 전사문을 Node 서버로 보내 Playwright로 보이는 Chromium 창을 제어합니다. Jev가 의도와 대상을 고르고 코드는 원문 후보를 추출해 실행, 대기, 질문을 결정합니다. Node 20+, TypeSafe 키, 마이크 제어 페이지용 Chrome 또는 Edge가 필요합니다.

프로젝트 설명이 없습니다.

200+ plug-and-play Jev recipes: small, calibrated AI decisions that route, grade, gate, compare, and label text for agents, RAG, support, code review, and music. Import from JavaScript or TypeScript, or call the CLI with JSON from any language.

Any chat model, any engine (SGLang, vLLM, transformers) as a Jev-compatible probability decision service: one prefill, one label token

⚡ High-speed, zero-hallucination System-1 intelligent tagging assistant for Obsidian powered by TypeSafe Jev

Home Assistant conversation integration powered by the Jev / TypeSafe AI API for fast, structured intent routing and device control

An intent router for Neovim that classifies AI commands with Jev (TypeSafe's System One model) via the OpenRouter Decisions API, then routes execution to the matching handler.

Minimal native macOS intent router for browser and profile selection

A nutrition label for privacy policies. Plain-language answers, confidence scores, and source excerpts powered by Jev.

JEV intent classification using Python

Async, typed intent & tool routing for Python agents: Jev decides, a confidence gate stops weak decisions before they reach a privileged tool.

Finds out whether Claude Code actually did what you asked, not just what it cost.

Label and prioritise Gmail with a language model. Reads mail through himalaya, classifies each thread with Jev (TypeSafe) over OpenRouter, and applies Gmail labels and colours. Dry run by default, idempotent, no state file.

Apply natural-language codebooks to tables: a CLI and Python API with resumable annotation, exports, and label evaluation.

Proof of concept: auto-tagging and triage of Readwise Reader articles using TypeSafe AI's Jev

Route an agent's intent to the one installed skill that fits, using TypeSafe's Jev

TypeSafe Jev-powered intent gate for OpenCode: confirm intent before the agent dives into underspecified requests.

AI terminal assistant for Git commit messages, code reviews, shell commands, and chat. Uses Jev (TypeSafe AI) for intent routing and execution planning, powered by Pi.