Yerel ve çevrimdışı modeller

Hazır modeller ve ince ayar, ortak metin üzerinde evet/hayır, çoktan seçmeli ve puanlama sorularını destekler. API, TypeSafe System One yapısını izler; TypeSafe Python SDK yerel Kev sunucusuna yönlendirilebilir.

Android asistanı görünür konuşmaları erişilebilirlik ve yerel OCR ile okuyup analizi ve önerileri kayan pencerede gösterir. Jev niyeti ve yanıt seçeneklerini değerlendirir; üretken model üç aday yazar, Jev bunları sıralar.

Aranabilir bellek, desteklenen ajanlar arasında eski kararları, hata ayıklama bağlamını ve özellik geçmişini bulur; esas kaynak Markdown’dır. İsteğe bağlı Jev sıralaması, yerel sıralama modeli indirmeden uzak TypeSafe API üzerinden sonuçları düzenler.

Durum ve adaylardan seçim, Boolean ve sıralı puan sorularını yanıtlar; yanıt tokenlerini çözmez. NanoJev, Jev’den esinlenen ayrı bir yerel modeldir; kayıtlar aynı oyun arayüzlerinde Jev ve ayarlanmamış Qwen’i karşılaştırır.

Metin veya yapılandırılmış durum ile evet/hayır sorusu verildiğinde evet olasılığı döner. Sunucu Jev’in Noul biçimini kullanır; mevcut istemciler kendi barındırdığınız ayrı bir modele bağlanabilir.

decider, durum ve türlenmiş sorulardan tek ileri geçişte Choice, Score ve Noul olasılıkları döndürür. Qwen tabanlı bağımsız Jev benzeri model ailesidir; eğitim verileri Jev’den damıtılmamıştır. Python Decider arayüzünü kullanın veya TypeSafe SDK’larını uyumlu yerel HTTP uç noktasına yönlendirin.

ollaya açık karar modellerini adlarıyla indirir ve türlenmiş soruları yerel bir servis üzerinden işler. Bağımsız proje, mevcut Jev istemcileri için TypeSafe uyumlu uç noktalar sunar. CLI, masaüstü uygulaması veya MCP sunucusunu kullanın; Modelfile ile tekrar kullanılabilir soru kümeleri tanımlanabilir.

awesome-jev-by-typesafe, kaynaklı Jev kullanım örnekleri, istemler, kalıplar ve başlangıç kodunu derleyen bağımsız topluluk kaynağıdır. Sınıflandırma, yönlendirme ve doğrulama için Choice, Score ve Noul’u anlatır; akış kontrolü kodda kalır. Python ve TypeScript örneklerini inceleyin; çevrimdışı politika testleri anahtarsızdır, canlı örnekler TYPESAFE_API_KEY gerektirir.

LocalJev türlenmiş istekleri DiffusionGemma sınıflandırma istemlerine çevirir ve üretilen olasılıkları doğrular. Bun servisi, standart OpenAI uyumlu sohbet arka ucuyla Jev yanıt biçimini sunar. Bun ve oMLX sunucusuyla çalıştırın, ardından TypeSafe SDK istemcilerini yerel API’ye yönlendirin.

hippo-memory ajan anılarını SQLite’ta saklar, kaynağını izler ve geri bildirimle yanlış anıları bastırır. İsteğe bağlı Jev yeniden sıralayıcısı bulunan anıları sıralar; varsayılan olarak kapalıdır. Ajanlar CLI veya MCP üzerinden anıları kaydedip çağırarak kodlama araçları arasında paylaşabilir.

Rizzo Flow açık modelleri yerelde çalıştırır; Jev uyumlu HTTP arayüzünden seçim, olasılık, ölçüt puanı ve sayılar döndürür. Bağımsız proje Jev’in arayüz örüntüsünü yeniden uygular; özel mimarisini veya eğitimini kopyalamaz. llama.cpp ile model sunun ve TypeSafe uyumlu uygulama kodunu yerel uç noktaya yönlendirin.

Von bağımsız soruları tek geçişte değerlendirerek sınıflandırma, evet/hayır kontrolü ve sıralı puanlama yapar. TypeSafe uyumlu API sunan ayrı bir System One modelidir; süreç içinde veya HTTP üzerinden çalışır. Python ya da TypeScript SDK’sını kullanın veya von serve ile yerel modeli sunun.

Shapeshift metni etkinlik kartı, kontrol listesi, zamanlayıcı, hesap paylaşımı ve diğer görev arayüzlerine dönüştürür. İsteğe bağlı Jev niyet ve işaretleri sınıflandırır; tarih ve hesabı kod yapar. Varsayılan sınıflandırma çevrimdışı anahtar kelimelerdir. Bun uygulamasında yazın, kartı seçip kaydedin; sunucudaki TypeSafe anahtarı Jev’i etkinleştirir.

TipTour, Jev metin görevleri ve ayrı Gemini ses modu sunan macOS menü çubuğu yardımcısıdır. Jev yerelde algılanan kontrolleri seçer; TipTour tıklayıp doğrular, ekran görüntüleri yerelde kalır. Modu seçin, API anahtarını girip izin verin; derleme için macOS 14.2+ ve Xcode gerekir.

JevChat-Windows, WeChat ve KakaoTalk konuşmalarını yerel OCR ile okuyup pencerenin yanında yanıt adayları sunar. Jev niyet ve gerginliği değerlendirip üç adayı sıralar; yanıtları ayrı dil modeli yazar. Windows 10 1903+ veya Windows 11 üzerinde karar ve yazım sağlayıcılarının anahtarlarını ayrı ayarlayın.

Jev Review Git farklarını veya tüm kodu doğruluk, güvenlik, güvenilirlik, uyumluluk ve test kapsamı açısından tarar. Jev kanıt seçer, mekanizmaları sınıflandırır, önem derecesini puanlar ve koşullar sağlandığında Choice ile inceleyiciyi seçer. Kod eşikleri ve iş akışı politikasını uygular. Node.js 24+, Git ve TypeSafe anahtarıyla JSON raporu oluşturun veya kayıtlı incelemeleri yerelde görüntüleyin.

Paket, Node.js ve TypeScript’te türleri belirlenmiş sınıflandırma ve puanlama için Convai Innovations’ın Laya modelini ONNX Runtime ile çalıştırır. Node.js 20 veya üzerinde @receptron/laya paketini kurun, Laya’yı yükleyip durumu ve soruları systemOne’a iletin; iş bitince örneği kapatın.

Proje, Minecraft Java 1.16.5 oyuncusunu Mineflayer ile yönetir; ayrı model planlama yaparken Jev oyuncu eylemlerini seçer. Model aktarımını ve yerel çalışma yollarını yapılandırın, bağımlılıkları kurun, vanilla sunucuyu başlatıp belgelenen nether-agent akışını çalıştırın.

Jev Search doğal dildeki istekleri düzenlenebilir filtreler ve görünür alaka puanlarıyla bağlantılara ve alıntılara dönüştürür. Yerel kullanım için .dev.vars içinde Search1API ve Jev sağlayıcısını ayarlayın, pnpm ile kurup pnpm dev çalıştırın.

jev-router asıl kodlama CLI’lerini yerel proxy üzerinden başlatır ve her yeni kullanıcı turunda model düzeyi seçer. npm ile kurun, JEV_API_KEY ayarlayın ve asıl CLI kurulup kimliği doğrulandığında jev-claude veya jev-codex çalıştırın.

Mobile Jev, canlı stüdyo, CLI ve yürütme izleriyle Android’i Mobilerun üzerinden kontrol eder. İki anahtarı ve hazır cihaz kimliğini ayarlayıp pnpm dev ile yerel stüdyoyu açın ve hedef girin.

TypeSafe Mario, emülatör telemetrisi ve RAM’den alınan gözlemleri kullanan deneysel bir NES kontrol döngüsüdür. Python 3.13, TypeSafe anahtarı ve yerel oyunla play öncesinde state-demo çıktısını inceleyin.

LLM2Jev, token token üretim yapmadan yerel dil ve görüntü modellerinin prefill logitleriyle adayları puanlar. System One uyumlu HTTP uç noktası sağlayan bağımsız Jev benzeri uygulamadır. Desteklenen metin ve görüntülerle SGLang, Transformers veya MLX’i Python ya da HTTP üzerinden kullanın.

Unclutter Chrome, Chromium ve Firefox’ta gereksiz öğeleri sayfa şablonuna göre kayıtlı kurallarla gizler. Jev adayları sınıflandırır; uzantı yanıtları doğrulayıp seçicileri ve geri alınabilir gizlemeyi yönetir. TypeSafe veya Vercel kimlik bilgilerini seçin; varsayılan analiz elle yapılır, kayıtlı kurallar çevrimdışı çalışır.