DeepDoc: исследование локальных файлов с проверками Jev

Android-помощник читает видимые разговоры через специальные возможности и локальный OCR, показывая анализ и ответы поверх приложения. Jev оценивает намерение и варианты ответа; генеративная модель пишет три предложения, а Jev ранжирует их.

Конвейер создаёт учебный план, математический материал, визуальную схему и сцену Manim, затем проверяет реальный рендер. Jev оценивает артефакты и текстовые аудиты Astra через Score, Noul и Choice; изображения ему не передаются.

Бот заменяет post-only лимитные заявки на блоках Monad и передаёт события стакана, заявок и исполнений в панель. При MODEL=jev и TYPESAFE_AI_API_KEY Jev выбирает покупку или продажу; стандартный mock использует эвристику импульса.

Это многопровайдерный помощник для Linux, Windows и macOS с чатами, агентами, RAG и интеграцией инструментов. Плагин предоставляет jev_evaluate(state, questions) и возвращает результаты Choice, Score или Noul текущей модели.

ollaya скачивает открытые модели решений по имени и обрабатывает типизированные вопросы через локальную службу. Независимый проект реализует совместимые с TypeSafe точки доступа для существующих клиентов Jev. Доступны CLI, настольное приложение и MCP-сервер; Modelfile позволяет сохранить многократно используемый набор вопросов.

Shapeshift превращает текст в карточки событий, списки, таймеры, разделение счетов и другие интерфейсы задач. Необязательный Jev определяет намерения и признаки; даты и расчёты обрабатывает код. По умолчанию работает локальная классификация по словам. Введите текст в Bun-приложении, выберите карточку и сохраните; серверный ключ TypeSafe включает Jev.