工作流程自動化

原生 CLI 支援互動式終端、腳本請求與嵌入，並可擴充技能、MCP 伺服器和子代理。 Jev 接收審查政策、上下文及待執行動作，為權限流程傳回 clear 或 caution 判斷。

流程建立學習目標、數學內容、視覺規劃與 Manim 場景，再檢查實際算繪結果。 Jev 讀取候選產物及 Astra 的文字稽核，以 Score、Noul 和 Choice 回傳判斷，不直接接收影像。

模型依狀態與候選項回答選擇、布林及有序評分問題，不必解碼答案詞元。 NanoJev 是受 Jev 啟發的獨立本機模型，錄影比較包含相同遊戲介面下的 Jev 與未微調 Qwen。

RAG-Fusion 產生多個查詢變體，再以倒數排名融合合併結果，尋找單一查詢可能遺漏的資料。 Jev 是評估流程中可選用的重排器，相關實驗需要 JEV_API_KEY；原始示範仍僅使用向量檢索。 可用評估工具在 NFCorpus 上比較檢索策略；混合流程結合 BM25、向量檢索、結果融合與重排。

Awesome Jev 是 heyjunpenn 維護的 Jev 社群目錄，依 SDK、代理、應用、研究等類別整理。 條目說明 Jev 具體決定什麼，並記錄實作證據、重現狀態與指標來源。 依類別瀏覽，再搭配證據標籤與上游連結檢查專案的實際決策流程。

Jev Review 掃描 Git 差異或完整程式碼庫，檢查正確性、安全性、可靠性、相容性與測試涵蓋。 Jev 選擇證據、判斷問題機制並評估嚴重程度，符合條件時透過 Choice 選擇審查者；程式碼負責門檻與流程策略。 使用 Node.js 24+、Git 與 TypeSafe 金鑰，產生 JSON 報告或在本地查看已儲存審查。

此專案透過 Mineflayer 控制 Minecraft Java 1.16.5 玩家，由獨立模型負責規劃，Jev 負責選擇玩家動作。 設定模型中繼與本機執行環境路徑，安裝相依套件、啟動原版伺服器，再依文件啟動 nether-agent 流程。

此精選清單依服務商、SDK、代理流程、上下文工具、遊戲及評估整理 Jev 專案，附上來源和限制。 先讀 Choice、Score 和 Noul 簡介，再依流程分類與固定提交的研究筆記追溯原始碼。

System One Connector 透過 evaluate 命令與 MCP 整合向開發代理提供型別化決策。 可連接 Jev，也可連接 CLM、Laya 等相容的自託管模型。 定義 Choice、Noul 或 Score 問題，使用提供的代理設定與批次評估功能。

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.