워크플로 자동화

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.

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.

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.

RAG-Fusion은 질의 변형을 생성하고 Reciprocal Rank Fusion으로 검색 순위를 합쳐 단일 질의가 놓친 자료를 찾습니다. Jev는 평가 파이프라인에서 선택할 수 있는 재순위화 모델입니다. 해당 실험에는 JEV_API_KEY가 필요하며 원래 데모는 벡터 검색만 사용합니다. 평가 도구로 NFCorpus에서 검색 전략을 비교할 수 있습니다. 하이브리드 구성은 BM25, 벡터 검색, 순위 융합, 재순위화를 결합합니다.

Awesome Jev는 heyjunpenn의 커뮤니티 목록으로 SDK, 에이전트, 앱, 연구 등으로 Jev 프로젝트를 분류합니다. 각 항목은 Jev가 결정하는 내용과 구현 근거, 재현 상태, 지표 출처를 설명합니다. 범주별로 탐색하고 근거 표시와 원본 링크를 통해 실제 의사결정 흐름을 확인할 수 있습니다.

Jev Review는 Git 변경분이나 전체 코드베이스의 정확성, 보안, 신뢰성, 호환성, 테스트 범위를 살펴봅니다. Jev가 증거를 선택하고 문제 메커니즘과 심각도를 평가하며, 조건에 따라 Choice로 검토자를 선택합니다. 임계값과 워크플로 정책은 코드가 적용합니다. Node.js 24+, Git, TypeSafe 키로 JSON 보고서를 만들거나 저장된 검토를 로컬에서 확인합니다.

Mineflayer로 Minecraft Java 1.16.5 플레이어를 제어하며 별도 모델이 계획하고 Jev가 행동을 선택합니다. 모델 릴레이와 로컬 런타임 경로를 설정하고 의존성과 바닐라 서버를 준비한 뒤 문서의 nether-agent 절차를 실행합니다.

Jev 제공자, SDK, 에이전트 작업, 맥락 도구, 게임, 평가를 출처와 제약 설명으로 정리한 목록입니다. Choice, Score, Noul 소개를 읽고 작업 분류와 커밋이 고정된 연구 기록을 따라 소스를 확인할 수 있습니다.

System One Connector는 evaluate 명령과 MCP 통합으로 코딩 에이전트에 타입별 판단을 제공합니다. Jev 또는 CLM, Laya처럼 직접 호스팅하는 호환 모델에 연결합니다. Choice, Noul, Score 질문을 정의하며 에이전트 설정과 일괄 평가 기능을 사용할 수 있습니다.

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.