Классификация и разметка

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.

AnyJev считывает вероятности открытых моделей для выбора вариантов, ответов да/нет и оценок без генерации текста. Это независимый подход по образцу Jev; головы L2 не меняют веса базовой модели. Используйте L0 без разметки или подберите голову L2 для конкретного вопроса через transformers либо vLLM.

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.

JevChat-Windows читает разговоры WeChat и KakaoTalk локальным OCR и предлагает ответы рядом с окном чата. Jev определяет намерение и напряжённость, ранжируя три варианта; отдельная языковая модель составляет текст. Укажите отдельные ключи сервисов оценки и написания в Windows 10 1903+ либо Windows 11.

Плавающая панель показывает намерение, риск и варианты ответов, которые можно скопировать или вставить в поле чата. Используйте Apple Silicon Mac с macOS 13 или новее. Для чтения снимков экрана разрешите запись экрана, для доступа к тексту или вставки — универсальный доступ; провайдеров выберите в настройках.

classifier.dev предоставляет классификацию текста через HTTP и CLI, включая пакеты и несколько измерений меток. Передайте метки и текст в URL, установите classify либо отправьте items и dimensions в /v1/classify.

jev-voice-browser передаёт транскрипты речи серверу Node, управляющему видимым Chromium через Playwright. Jev выбирает намерение и цель; код извлекает буквальные фрагменты и решает действовать, ждать или уточнять. Нужны Node 20+, ключ TypeSafe и Chrome либо Edge для страницы управления микрофоном.

Описание проекта отсутствует.

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.