SDK 与框架集成

TradingAgents 将基本面、情绪、新闻和技术分析与多空研究讨论、交易员及风险管理角色结合起来。 设置 TYPESAFE_API_KEY 后，Jev 会排除无关的 StockTwits 和 Reddit 帖子并判断立场；未设置时帖子不经筛选。

AgentScope 围绕模型推理与工具调用构建智能体，提供上下文管理、事件流、记忆和权限控制。 JevClassifierModel 通过 TypeSafe SDK 将 Jev 分类器接入这一通用智能体框架。

开发者定义可用组件和操作，让生成界面遵循自己的组件目录与结构约束。 试验场中的实验性组合器用 typesafe-ai/jev 评估候选组件，逐步构建界面描述。

这套自托管交易系统涵盖 Python 策略、回测、模拟交易、实盘执行与监控。 Jev 评估订单、策略、风险敞口、持仓和预算上下文，为入场过滤返回类型化选择及概率。

Kev 提供预训练模型和微调功能，可针对共享文本回答是非、单项选择和评分问题。 API 遵循 TypeSafe System One，允许 TypeSafe Python SDK 连接本地 Kev 服务器。

这个 npm 库和 Claude Code 插件通过精简工具调用及结果压缩历史，不改写对话文本。 Jev 分别用 noul 问题判断调用和结果是否应保留，再根据阈值保留、截短或移除配对记录。

指令、工具、技能、消息渠道和定时任务放在约定目录中，便于检查与扩展智能体项目。 evaluate 辅助函数通过 eve 的模型认证机制评估给定状态下的类型化问题，默认调用 Jev。

原生 CLI 支持交互式终端、脚本请求与嵌入，并提供技能、MCP 服务器和子智能体扩展。 Jev 接收审核策略、上下文和待执行动作，为权限流程返回 clear 或 caution 判断。

PyGPT 是适用于 Linux、Windows 和 macOS 的多服务商桌面助手，提供聊天、智能体、RAG 和工具集成。 Jev 插件公开 jev_evaluate(state, questions)，将 Choice、Score 或 Noul 结果返回给当前模型。

OpenInference 提供 AI 应用追踪规范和插桩，覆盖模型调用、检索及外部工具。 TypeSafe 集成将 systemOne 调用记录为 span，含 JSON 输入输出、模型与词元用量；示例覆盖 Choice、Noul 和 Score。

ollaya 按名称下载开放决策模型，并通过本地守护进程处理类型化问题。 它实现兼容 TypeSafe 的端点，可接入现有 Jev 客户端，但属于独立项目。 可使用命令行、桌面应用或 MCP 服务；Modelfile 可封装重复使用的问题集。

LocalJev 将类型化决策请求转为 DiffusionGemma 分类提示词，并校验生成的概率输出。 其 Bun 服务连接标准 OpenAI 兼容聊天后端，对外提供 Jev 响应格式。 使用 Bun 和 oMLX 服务运行，再让 TypeSafe SDK 客户端连接本地 API。

hippo-memory 用 SQLite 保存智能体记忆、记录来源，并依据反馈抑制错误记忆。 可选的 Jev 重排器为召回记忆排序，默认关闭。 智能体可通过命令行或 MCP 存取记忆，在不同编程工具间共享。

DSCODE 是 macOS 编程智能体，终端界面、命令行和脚本共享持久会话运行时。 仓库包含独立的 Jev 客户端，连接 OpenRouter alpha Decisions 端点，支持 Choice、Score 和 Noul。 可在会话中编辑、测试和向其他智能体交接任务；Jev 客户端需要 API 密钥。

这份英文与简体中文清单汇集 Jev 应用、客户端、智能体工具、游戏和研究链接。 先查看官方文档和已知失效模式链接，再从 SDK 或应用板块寻找实现。

phi 是 Go 编写的终端编程框架，提供文件工具、子代理、差异审阅和按需发现 MCP 工具。 用 phi config 配置主要编程模型后启动 phi；启用优化器时需提供 TYPESAFE_API_KEY。

Jev MCP 为智能体提供证据核查、分类、重排、提取和补丁审阅工具。 使用 Node.js 22 或更新版本，配置 Jev 服务密钥，并在 MCP 客户端注册 npx -y @jkudish/jev-mcp。

classifier.dev 通过 HTTP 和 CLI 提供文本分类，支持批处理及多个标签维度。 可在 URL 中传入标签和文本，安装 classify CLI，或将 items 和 dimensions POST 到 /v1/classify。

Web Search Plus 为 Hermes 添加网页搜索与提取工具，可在配置的服务商之间路由和回退。 安装 Hermes 插件并配置搜索服务，再用 setup --jev 单独启用 Jev 并安装 typesafe-sdk。

System One Adapter 用其他供应商的 LLM API 实现 typesafe_sdk 评估接口。 它用于和 TypeSafe 比较，保留类型化答案并增加重试、延迟和概率归一化诊断。 配置供应商、模型及概率或离散答案模式；可以选择原生结构化输出。

System One Connector 通过 evaluate 命令和 MCP 集成向编程智能体提供类型化决策。 可连接 Jev，也可连接 CLM、Laya 等兼容的自托管模型。 定义 Choice、Noul 或 Score 问题，利用提供的智能体配置与批量评估功能。

Jev Browser 从起始 URL 执行任务，返回最终页面、截图和决策轨迹。 准备 Node.js 22 和 Jev 服务密钥，使用 npm CLI、MCP 服务器或 navigate 库。

插件用 Jev 推荐可用工具、技能和任务负责人，并按明确标准评估产出。 安装原生 DSH 包或导入 iPolloWork 包，配置 TypeSafe 密钥，先查状态再测试真实连接。

fingers 聚合多个网页指纹库，可用 Jev 审查规则命中、去重并完善版本信息。 安装 Go 库，通过 EnableJudge 和 TypeSafe 密钥启用，或使用 CLI 的 jev-key 选项。