Tự động hóa quy trình

CLI gốc hỗ trợ shell tương tác, yêu cầu từ script và nhúng, cùng kỹ năng, máy chủ MCP và tác tử con. Jev nhận chính sách kiểm duyệt, ngữ cảnh và hành động đang chờ rồi trả clear hoặc caution vào quy trình quyền hạn.

Quy trình tạo mục tiêu học tập, nội dung toán, kế hoạch hình ảnh và cảnh Manim rồi kiểm tra bản kết xuất thực. Jev đánh giá sản phẩm và bản kiểm tra bằng văn bản của Astra qua Score, Noul và Choice; nó không nhận hình ảnh.

Mô hình trả lời câu hỏi lựa chọn, Boolean và điểm có thứ tự từ trạng thái cùng ứng viên, không giải mã token trả lời. Đây là mô hình cục bộ riêng lấy ý tưởng từ Jev; bản ghi so sánh Jev và Qwen chưa tinh chỉnh trên cùng giao diện trò chơi.

RAG-Fusion tạo các biến thể truy vấn rồi hợp nhất thứ hạng bằng Reciprocal Rank Fusion để tìm tài liệu mà một truy vấn có thể bỏ sót. Jev là lựa chọn xếp hạng lại trong quy trình đánh giá; thí nghiệm này cần JEV_API_KEY. Bản demo gốc vẫn chỉ tìm kiếm vectơ. Bộ đánh giá so sánh chiến lược trên NFCorpus; quy trình kết hợp gồm BM25, tìm kiếm vectơ, hợp nhất và xếp hạng lại.

Awesome Jev là danh mục cộng đồng của heyjunpenn, chia dự án thành SDK, tác tử, ứng dụng, nghiên cứu và nhóm khác. Mỗi mục giải thích Jev quyết định gì, kèm bằng chứng triển khai, tình trạng tái hiện và nguồn chỉ số. Duyệt theo nhóm, rồi dùng nhãn bằng chứng và liên kết gốc để xem quy trình quyết định thực tế.

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.

Dự án điều khiển người chơi Minecraft Java 1.16.5 qua Mineflayer, dùng mô hình riêng để lập kế hoạch và Jev để chọn hành động. Cấu hình bộ chuyển tiếp mô hình và đường dẫn cục bộ, cài phụ thuộc, khởi động máy chủ vanilla rồi chạy quy trình nether-agent trong tài liệu.

Danh sách sắp xếp nhà cung cấp, SDK, quy trình tác tử, công cụ ngữ cảnh, trò chơi và đánh giá cùng nguồn, giới hạn. Đọc giới thiệu Choice, Score và Noul, rồi theo nhóm quy trình và ghi chú nghiên cứu cố định commit đến mã nguồn.

System One Connector cung cấp quyết định có kiểu cho tác tử qua lệnh evaluate và tích hợp MCP. Công cụ kết nối Jev hoặc mô hình tương thích tự lưu trữ như CLM và Laya. Định nghĩa câu hỏi Choice, Noul hay Score; có thiết lập tác tử và đánh giá theo lô.

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.