Ra mắt ngày 16 tháng 9, 2026

Tác tử chuyển các điều khiển đang hiển thị thành không gian hành động có chỉ mục để thực hiện mục tiêu bằng ngôn ngữ tự nhiên. Jev chọn thao tác và phần tử phù hợp trong một yêu cầu; LLM riêng chỉ tạo văn bản cho TYPE_TEXT.

Công cụ xử lý quyết định ngữ nghĩa nhỏ như định tuyến, thử lại và kiểm tra bằng chứng bằng xác suất, không sinh câu trả lời. Nó tái hiện mẫu giao diện Jev, không sao chép mô hình hoặc quá trình huấn luyện chưa công bố và không liên kết với TypeSafe.

Bot thay lệnh giới hạn post-only theo khối Monad và truyền sự kiện sổ lệnh, lệnh, khớp lệnh đến bảng điều khiển. Với MODEL=jev và TYPESAFE_AI_API_KEY, Jev chọn mua hoặc bán; mô hình mock mặc định dùng quy tắc động lượng.

typesafe-computer-use biến mục tiêu bằng văn bản thành thao tác trên Mac, đọc màn hình qua OCR và các điều khiển trợ năng. TypeSafe Jev chọn hành động, đối tượng và trang web; mã tính toán dữ kiện, còn mô hình viết riêng tạo văn bản tự do. Cần khóa TypeSafe cùng quyền ghi màn hình và trợ năng. CLI cho phép chạy thử trước khi điều khiển chuột và bàn phím thật.

decider trả về xác suất Choice, Score và Noul từ trạng thái và câu hỏi có kiểu qua một lượt truyền xuôi. Họ mô hình độc lập theo hướng Jev này dựa trên Qwen; dữ liệu huấn luyện không được chưng cất từ Jev. Dùng giao diện Python Decider hoặc kết nối SDK TypeSafe với điểm cuối HTTP cục bộ tương thích.

Jev Review quét diff Git hoặc toàn bộ mã để xét tính đúng, bảo mật, tin cậy, tương thích và độ phủ kiểm thử. Jev chọn bằng chứng, phân loại cơ chế và chấm mức nghiêm trọng; khi đủ điều kiện, dùng Choice chọn bên rà soát. Mã áp dụng ngưỡng và chính sách quy trình. Dùng Node.js 24+, Git và khóa TypeSafe để xuất JSON hoặc xem bản rà soát đã lưu cục bộ.

jev-router khởi chạy CLI gốc qua proxy cục bộ và chọn cấp mô hình cho mỗi lượt mới của người dùng. Cài qua npm, đặt JEV_API_KEY rồi chạy jev-claude hoặc jev-codex khi CLI gốc đã được cài và xác thực.

TypeSafe Mario là vòng điều khiển NES thử nghiệm dùng dữ liệu đo từ giả lập và quan sát lấy từ RAM. Chuẩn bị Python 3.13, khóa TypeSafe và game cục bộ; xem state-demo trước khi chạy play.

Định nghĩa yêu cầu ngữ nghĩa trong perch.yaml theo tệp hoặc phương thức rồi xem vấn đề được phát hiện. Ứng dụng khách System One gửi câu hỏi có kiểu về trạng thái đến TypeSafe, mặc định dùng jev-latest.

Camera-only autonomous drone in MuJoCo with a small judgment model (TypeSafe Jev) in the loop at 2.5Hz

Guardrails for Pi that steer instead of interrupt: enforces your project rules on every write, holds only hard-to-undo actions (3 per 1,000 calls, measured on real sessions), catches unverified "done" claims and stuck loops, and trims tool output. Built on pi-typesafe.

Typesafe.ai System One Model Jev navigating a Neo4j graph by using a classifier over neighbouring relationships

TypeSafe Jev as a decision layer for the Pi coding agent: a measured tool-call gate plus jev_ask for typed, calibrated answers

A calibrated context sieve for Claude Code: every tool result is judged by a System One model before it enters context.

A small, type-safe client for asking AI questions about your data, powered by TypeSafe Jev.

Browser automation where an LLM plans and Jev (Typesafe System One) decides. Library, CLI and MCP server.

Codebase search powered by Jev from @typesafe-ai

Typed semantic decisions for Unix pipelines and CI, powered by TypeSafe AI Jev.

JEV-inspired parallel decisions for CUDA LLMs. One context, many decisions. vLLM API, game-agent examples, and reproducible benchmarks.

TypeSafe decisions for Pi: batched evaluation tool, terminal playground, and typed API for extension authors

Typed JSON inference with DiffusionGemma, with Every and Jev benchmark results

This is a LLM Gateway that mimics typesafe ai structured output. Like an imposter Jev.

Local bilingual probability decisions from context, questions, and candidate answers. Independent research preview inspired by TypeSafe Jev.

TypeSafe Jev controls original StarCraft shareware through keyboard and mouse with recorded action probabilities.

Agent-ergonomic CLI for TypeSafe's Jev: fast calibrated judgments (pick, rate, check, rank, triage, guard) from the shell

Unofficial study: Jev-style parallel typed decisions on stock 1.5B-8B models on an Apple Silicon laptop. Benchmarks, research notes, and a Hugging Face Space demo.

MCP server for TypeSafe Jev: typed classify, score, check, match and screen for any agent, with confidence on every answer

Typed, confidence-aware agent skill routing with TypeSafe Jev.

Community TypeSafe AI playground: 110 use cases, games, dilemmas and model challenges, with editable prompts, A/B comparisons and a mobile-friendly UI.

TypeSafe structured-output provider for RubyLLM 2

BrighTO LLM Router: free open-source, ultra-fast self-hosted Rust LLM gateway for OpenAI/Anthropic APIs, SystemOne/JEV/DJEV decisions, Ollaya/Laya, load balancing, fallback routing, team keys and token budgets.

TypeSafe (Jev) skill routing for Hermes Agent: names the one skill worth loading, before the model call. Opt-in, stdlib only, ~$0.001 per routed turn.

Async LangGraph workflow that gets a typed Jev Choice (invoice or general) and routes each inbound email to the matching handler.

Community .NET SDK for the TypeSafe AI System One API — typed noul, choice, and score questions with structured, confidence-scored answers. Not affiliated with TypeSafe AI.

Can a decision model beat dedicated rerankers? TypeSafe Jev vs Cohere Rerank 4 vs ZeroEntropy zerank-2 vs a chat-model baseline: 14 datasets, every raw API response, bootstrap ranges on every gap.

Hybrid coding harness: System 2 writes, System 1 (Jev) runs reflexes.

Ruby client for typesafe.ai

macOS computer use driven by Jev (TypeSafe System One) as the decision maker

Benchmarks and a playground for TypeSafe's Jev (System One) model: chess, and who-is-the-player-talking-to for speech-to-text game NPCs

A word-level language model whose output layer is Jev: n-gram drafter, Noul chunk verification, bits-per-token eval

Jev (TypeSafe) vs Claude Haiku 4.5 on 2 000 phishing emails: accuracy, calibration, latency, cost. Reproducible benchmark.

Discriminative Monte Carlo Tree Search using System One and Harnesses

Go client for TypeSafe's System One API and its model Jev: typed judgments and calibrated probabilities instead of generated text

Experimental multi-horizon BTC signal generator using TypeSafe Jev probabilities and Binance market data.

DeepSeek Harness (dsh) 插件:论文伴读工作台 —— PDF 转录 / 检索 / 流式问答 + 内置阅读器页面。

Eight minimal working examples of TypeSafe's Jev (a System One model) applied to mechanical and electrical engineering: CAD/CAE/CAM routing, FEM result triage, DFM screening, BOM alignment, hallucination-proof extraction. Zero dependencies.

Jev-style calibrated decision model (Choice/Score/Noul) on Qwen3.5-0.8B

Ask Jev typed questions from the shell: noul, choice, and score answers as numbers, not prose

Independent Jev 1.13.0 behavior study: report, controlled prompt experiments, raw results, and offline verification.

Drives a real browser with Jev making every decision and Vercel's agent-browser performing every action, with a benchmark.