ホーム / すべてのプロジェクト
すべてのプロジェクト
リストにあるすべてのプロジェクトを検索し、絞り込めます。ローカル検索が候補を見つけ、Jev が上位 30 件を並べ替えます。
system-one-adapter-python
LLM API を裏側に置いた同じ `TypeSafeClient` インターフェースで、同一の質問について Jev とチャットモデルを比較できます。
Agent skill
Claude Code や Cursor などに公式スキルをインストールする方法です。
Vercel AI SDK provider
`@ai-sdk/typesafe-ai` は `experimental_evaluate` を通じて Jev を公開します。
fast-jev-compaction
コンテキスト圧縮の要約を Jev の判断に置き換え、すべてのツール呼び出しと結果を 1 リクエストで採点し、古いものを捨て、残したものはそのまま保持します。
skillranker
ライブのセッションコンテキストを使って次のステップ向けにインストール済みスキルをランク付けする Rust の CLI とフックで、棄権にも対応します。
jevwire
MCP サーバー、埋め込み可能な判断モデル、そしてハーネスを厳しくすることはできても緩めることはできないエスカレーション専用のプラグインです。
vexjoy-agent
`/d` コマンドが 1 回の Jev 呼び出しで専門エージェント、スキル、パイプラインを選ぶエージェントツールキットで、任意で使える Jev の自動コンテキスト圧縮プラグインも付属します。
save-token-jev
どのツール呼び出しがまだ重要かを Jev に尋ね、残りはそのまま保持するコンテキスト圧縮で、Claude Code、Codex、OpenCode、素の API トランスクリプト向けのアダプタを備えます。
jev-belay
未検証の「完了」をブロックする Stop フックで、トランスクリプトから根拠を読み取り、ファイルが変更されて以降に合格したチェックがない場合にのみ 4 問の Jev 呼び出しを 1 回使い、あらゆるエラー経路ではフェイルオープンします。
jev-use
Claude Code、Codex、pi のうちテキスト出力が不要なステップを Jev に任せ、判断すべきでない事柄には型付きのエスカレーション契約を用意します。
jev-skill-router
Hook that asks Jev which installed skill fits each prompt and logs the answer; in the author's week of shadow mode, 28 of 539 suggestions were followed by a call of that skill, and the author then removed it.
Astra-Ares
実行中の Codex タスクについて、推論強度とそれをどれだけ維持するかを Jev に選ばせます。上流ソースからビルドしたパッチ版 Codex CLI 上で動きます。
pi-warden
中断ではなく誘導するガードレールで、不可逆な呼び出し、タスク外の呼び出し、抜け出せないループ、未検証の完了主張を、それぞれ約 250 ms で扱います。
bicameral
Pi 向けのハイブリッドハーネスで、LLM がコードを書き、Jev のリフレックスがすべての呼び出しを allow、confirm、block、warn、steer のいずれかでゲートします。
pi-jev-sentinel
Pi のツール呼び出し、ツール出力、返答を Jev で確認し、危険な操作とプロンプトインジェクションを検出します。ユーザー承認、コンテキストの再確認、シークレットの除去、任意のタスク固定を備えます。
mu
Coding agent and desktop app built on Pi that hands 38 routine decisions to Jev, from which tool output enters the context to prompt-injection screening and checking a "done", each one switchable between active, shadow and off with every verdict in a local ledger; pre-release.
typesafe-skill-router
モデル呼び出しの前に読み込む価値のあるスキルを 1 つだけ指名し、標準ライブラリのみで、1 ターンあたり約 0.1 セントです。
hermes-jev-plugin
原子的なチェック、ルーティング、ルーブリック採点のための四つの Hermes ツールです。Hermes のプラグインカタログに掲載されています。
azdaja
Claude Code、Codex、Gemini、OpenCode 向けの再帰的な言語モデルレイヤーで、完全なソースをローカルの評価器に保持し、Jev はリランキング、検証、分類、意味的な結合のための任意のリーフとして、予算とチェックポイントを備えたバッチで動きます。
hermes-jev-skills
エージェントの小さな判断を Jev に任せます。そのターンにどのモデルが答えるか、どのスキルを読み込むか、どの検索結果が重要か、どのターンが要約後も残るかです。
Stanley
コーディング用の CLI です。自然言語の要求を Jev が 1 つの決定的なワークフローに振り分け、そのワークフローが集めた証拠について Jev に選択肢固定の質問をします。
building-with-typesafe-jev
Skill that packs the Choice, Score, and Noul API shapes, confidence thresholds, and 150+ community projects with a code sketch each, so an agent can design without fetching the docs.
jev-ultrafast
1 リクエストでインデックス化された DOM テーブルから操作と対象要素の両方を選び、小さな LLM は入力するテキストを書くだけです。チューリッヒからロンドンまでの予約を 7.1 秒で完了します。
typesafe-computer-use
画面を OCR し、次のアクションを分類してクリックし、macOS では 1 ステップあたり約 $0.0002 です。
jev-browser by tontoko
型付き SDK、常駐する CLI、MCP サーバーの背後に、グラウンディングされた Jev と Playwright のコアが 1 つあります。
jev-mobile
USB 経由で動く Android のサブエージェントで、observe、normalize、decide、mutate、verify を実行し、判断は Jev が行います。
jev-browser-use
Jev がナビゲーション、クリック、スクロールを担い、Codex が入力と検証を担当する Codex のスキルとプラグインで、ブラウザ操作が 5 倍から 10 倍速くなると報告しています。
Jev-cu
画面上のテキストから Jev が要素、アクション、完了、リスクを選び、スクリーンショットは送らない Codex のコンピュータ操作で、中国語の readme です。
Jev Social
読み取り専用のソーシャル調査の各ステップを Jev が選び、socai が実際の Chrome セッションで実行して、検証可能な Instagram、TikTok、LinkedIn の証拠をレポートに流し込みます。
jev-use by savka777
macOS 向けの音声と入力によるコンピュータ操作です。スクリーンショットを使わず、アクセシビリティツリーから次の画面操作を Jev が選びます。
jev-mobile by xinwang-nwpu
Android の自動化です。1 回の Jev リクエストでアクセシビリティツリーから操作と対象要素の両方を選び、ADB で実行します。
jev-browser-use by imanshu03
自然言語の指示でブラウザ操作を CDP または Vercel の agent-browser 経由で実行します。操作と対象は Jev が選び、実行前にコードが確信度を確かめます。
jev-gui-delegate
実際の Chrome セッションまたは Windows UI Automation を通じて Codex から委任された GUI タスクを実行し、各ステップで Jev が操作するコントロールを選びます。
openjev-sglang
SGLang 上の Jev 互換 API エンドポイントで、prefill のみです。
Verdict-open-jev
ModernBERT 上の非自己回帰な判断エンジンで、較正された不確実性とブラウザ内の WebGPU プレイグラウンドを備えます。
open-alternative-jev
Hugging Face と vLLM 上で、あらゆるオープンウェイトのモデルから 1 回の順伝播で型付きかつ較正された判断を得ます。
jev-on-a-laptop
ノート PC 上の素の 1.5B から 8B のモデルで Jev 風の判断を検証した研究で、Hugging Face のデモが付いています。
Parallel constrained decoding
Qwen2.5-1B 上で RLCD 風の並列デコーディングを実演する Hugging Face Space です。
openvons
有限の選択肢集合に対し、execute、confirm、reject に分けた確率で答えるオープンな判断レイヤーです。TypeSafe の重みではなく、独立した再実装です。
kev
Qwen2.5-0.5B 上の LoRA アダプタと読み出しヘッドで、多数の型付き質問に 1 回の prefill で答え、MacBook で 2 時間未満で学習でき、ホールドアウトの ECE は 0.065、TypeSafe のワイヤ形式を話します。
simple-jev
あらゆる Hugging Face モデルから次トークンのロジットを読んで choice、rubric、support の質問に答え、キー不要の公開デモ API を備えます。
OpenJev by razorback16
vLLM を通じた DiffusionGemma 26B 上の Jev 互換の判断サーバーで、画像にも対応し、[Codiv](https://codiv.ai) で無料ホストされています。
openjev by daseinlabs
MLX を使った Gemma 3 4B で一度 prefill し、パディングした 1 パスですべての選択肢を採点し、デモではターミナルから Doom をプレイします。
jeff by logan-markewich
400M の GLiFormer 上でセルフホストする System One API で、Jev に劣る部分を示すベンチマークが付いています。
JevForge
監査可能なデータ構築、Qwen3.5-0.8B の学習、固定した Mind2Web と OOD の評価、ローカルでの提供、予備的な RLCD ベースラインまでを含むエンドツーエンドのスタックです。
PlayJev
微調整した Qwen3.5-0.8B でフレームだけを見て十種類のブラウザゲームを遊びます。一手ごとに一回の順伝播で、重みは公開、ブラウザデモ付きです。
openJev-verdict-2.0
WebGPU のブラウザランタイムを備えた 151M の非自己回帰の決定エンジンで、自前のベンチマークで top-1 77.1 パーセント、較正誤差 1.44 パーセントと報告しています。
local-jev
System One のエンドポイントとワイヤ互換のオフラインサーバーで、公式 SDK で確認済みです。JevBench の公開項目で 80.5 パーセント、ホスト版 API の公表値 86.6 パーセントに対する結果と報告しています。
Jev-Compatible
既存の SGLang や vLLM のデプロイを、候補トークンのスコアリングによって Jev 互換の決定サービスに変えるゲートウェイです。学習もモデルの変更も不要です。
Rizzo Flow
System One の考え方をローカル優先で実装したものです。非構造の状態を入力し、トークンを一切生成せずに確率つきの型付き判断を返します。
metask-jev
Qwen3.5 をベースにしたオープンウェイトの型付き決定モデルで、1 回の順伝播で選択肢ごとの較正済み確率を出します。JevBench で 80.1 パーセント、Jev 1.13 の 75.3 に対する結果と報告しています。
AnyJev
任意のオープンな Hugging Face モデルを、vLLM で提供される校正済みの判定エンドポイントに変えます。最初の 2 段階ではファインチューニング不要。
ollaya
Laya、kev、JevK5 などのオープンな判定モデルを取得し、TypeSafe 互換のローカルエンドポイントで提供します。Ollama が LLM を提供するのと同じ要領です。
AgentJev
Qwen3-0.6B ベースの判定モデルで、トークンをデコードせずに答えます。公開 Typed Decisions ベンチマークで top-1 79.25% と報告。
Valen
Qwen3.5 ベースのマルチモーダル判定モデル。テキストに加えて画像や動画に照らして候補を採点します。学習コードとオープンウェイト付き。
djev
DiffusionGemma 上で `/v1/systemone` を提供し、シード付きで固定したキャンバスから型付きの答えとテキスト範囲を読み取ります。生成は行いません。
OneJev
Open multimodal System One model, 0.8B to 27B, for screenshots, photos, video and text.
WaterSheep
Open-weight ModernBERT-base fine-tune that answers Noul, Choice, Score, and multi-label questions with a probability per option, serves `/v1/systemone` for the official Python SDK, and runs in the browser through ONNX; independent replica, not TypeSafe weights.
jev-review by NiazMorshed2007
コーディングエージェントによる継続的な品質レビューのための、ローカルファーストな MCP プラグインです。
jev-commit
pre-commit フックで、1 回の Jev 呼び出しがコミットメッセージとステージ済み差分の一致に加え、デバッグの残骸、言及されていない作業、資格情報の混入を判定し、シークレット以外は警告にとどめ、シークレットはブロックします。
JevPR
プルリクエストを安全に承認できるか専門家のレビューが必要かを Jev に判断させ、その結果を check run に対応付ける GitHub App です。
jevopt
LLVM IR と元のソースをもとに、任意判断のコールサイトごとにインライン化するかどうかを Jev に尋ねる C/C++ コンパイラドライバです。
pytest-jev
Pytest プラグイン。テストのテキストについての平易な英語の主張が成り立つかを 1 回のリクエストで Jev に尋ね、Jev の確信が 80% 未満なら各主張の確率を添えてテストを失敗させます。
jgrep by kyu1204
`--diff` は英語で書いたルールで CI 上の PR を判定し、`--tests` は diff が影響しうるテストファイルを列挙し、素の `jgrep` はコードを機能で検索します。チャンクごとに Noul を 1 つ、1 リクエストで 16 チャンク。
agent-router
タスクに対して Cursor、Claude Code、Codex、OpenCode のいずれかとモデル、effort を選び、そのまま起動します。
JevRouter
モデル、サブエージェント、スキル、MCP ツール、CLI を 1 つの候補集合として Jev が選び、ルーターが権限とリスクを強制し、Toolathlon では最初の 5 回のツール呼び出しの命中率が DeepSeek の 24 パーセントに対し 44 パーセントと報告しています。
jev-gateway
Codex と Claude Code 向けのローカルゲートウェイで、「次にどのツールを使うか」の判断を Jev に送り、それ以外はいつものモデルに送ります。
jev-router by daviddl9
OMP と Pi の各ステップでワーカーの階層を Jev が選び、計画とレビューは強いモデルに、範囲の限られた作業は安いモデルに残します。
Jevonian
OpenAI、Anthropic、Responses 互換のローカルプロキシ。1 ターンにつき Jev 呼び出し 1 回で、仮想モデル jevonian/auto のモデルルートと思考レベルを同時に決めます。候補はまずコードがプロトコル、コンテキスト長、推論強度の下限、使用済みクォータ枠で絞り、固定モデルや明示ルートは Jev を完全に飛ばします。
neurolink
TypeScript AI SDK。Jev による decide が generate や stream と並ぶ一級の機能で、型付き判定 1 回でモデル選択のルーティング、コンテキストの刈り込み、MCP ツールの選択を行います。
jev-folio-recursive-classifier
OCR した法律契約書を FOLIO 文書タイプのオントロジーに沿って分類します。再帰的な Jev Choice、ビームサーチ、信頼度に応じた葉での停止、コンテキスト長のベンチマークを備えます。
jev-scout
平易な言葉のリクエストに対して実在し保守されているリポジトリやクレートを見つける Rust の CLI と MCP サーバーで、候補の採点は Jev が行います。
jev-search by kylemclaren
shadcn/ui のレジストリブロックです。最初のキー入力でキーワードの結果を出し、少し遅れて Jev が並べ替えます。呼び出しが失敗した場合はキーワード順のままです。
Milvus Search with Jev
実行可能な 9 本のノートブック。Gemini 埋め込みと Milvus 検索に Jev の判定を組み合わせ、再ランキング、フィルタリング、検索の打ち切り、ルーティング、キャッシュ再利用、キュレーション、ガードレール、評価を行います。
JevPDF
ブラウザ内で PDF を意味で検索します。pdf.js がローカルで行を抽出し、Jev が 16 行ずつ 1 行 1 Noul で答え、一致した行が確率順にページごとにハイライトされます。
Jev RAG
Searches local documents with BM25 or hybrid retrieval, reranks candidate passages with batched Jev Noul judgments, and measures seven retrieval pipelines on BEIR NFCorpus.
sqlite-jev
ロード可能な C 拡張と Python ラッパーを通じて SQLite に Jev の Noul、Choice、Score の判定を追加し、スカラー関数とバッチ化された仮想テーブルのクエリを備えます。
jev-for-engineers
機械工学と電気工学からの 8 つの小さな例で、CAD の配線、FEM のトリアージ、DFM のスクリーニング、BOM の突き合わせを扱います。
jlink
平易な英語で書いたマッチルールから 2 つのデータセット間のレコードを Python、シェル、Stata、R のいずれかから突き合わせ、NBER の特許譲受人と Compustat の対応では調整済みの文字列マッチの F1 0.69 に対し 0.73 を報告しています。
jev-mode
型付き判断モデル上でのチケットのトリアージとファイルのタグ付けで、トークンが 78 パーセント少なく、ベースラインの 93.7 パーセントに対して 96.1 パーセントの精度を報告しています。
tax-doc-classifier
1 ページにつき 1 リクエストで 261 種類の IRS フォームと 7 種類のページ種別から選び、自前のコーパスで 100 パーセント、1 ページ $0.001 と、置き換え前の LLM パイプラインより 34 倍安いと報告しています。
invalidate
保存されたエージェントの記憶それぞれにリースを与え、新しい証拠がそれを終わらせるかどうかを Jev に尋ねる仕組みで、[ライブデモ](https://invalidate-playground.vercel.app)があります。
jevgraph
PDF、DOCX、PPTX、テキストをローカルで解析し、候補となるエンティティの組ごとに閉じた選択肢の関係質問を Jev に投げ、辺ごとの確率とページ証拠を持つグラフを JSON、CSV、Neo4j に書き出します。
jev-ultralightspeed
32 件を 1 リクエストにまとめて一括分類し、最も確信度の低い行を人に回す閾値を較正します。毎秒 533 件、人手ラベルとの一致率 89.2 パーセントと報告しています。
jev-seo by AgriciDaniel
サイトをクロールして 52 の SEO ルールで検査し、Jev が各ページを判定して、PDF、スプレッドシート、Markdown のレポートを書き出します。
JevSpan
Zero-shot named entity recognition for Chinese and English: code proposes candidate spans at punctuation and Jev choice questions nominate, verify, and fix the boundary of each entity; reports 73.7 average strict F1 on 12 NER benchmarks against 72.1 for Qwen3.8-27B.
jev-shield
すべてのツール呼び出し、結果、説明を検査する意味的な MCP ファイアウォールで、1 回の検査あたり約 $0.00002 でブロック再現率 94 パーセントを報告しています。
jev-guard
Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、Pi、OpenCode 向けの自動モードで、各ツール呼び出しを deny、ask、allow としてリスク採点し、結果に含まれるプロンプトインジェクションを検出します。
citation-verifier
引用された論文は、それを引用している文を裏付けているでしょうか。Claude が該当箇所を見つけ、Jev が採点し、人間が判断します。
tripwire
すべての LLM レスポンスをユーザーが見る前に 7 つの Jev のチェックにかける AI SDK のミドルウェアとプロキシで、精度の数値はまだなく、その旨も明示しています。
SkillCheck
エージェントのスキルを導入する前にその本文を Jev に送り、カテゴリごとのスコアつきの判定を返します。スキルをエージェントのコンテキストに読み込むことはありません。送信するテキストの秘密情報は伏せられません。
Fake / Real
英語とルーマニア語のファクトチェックサイトで、引用された抜粋に照らして主張を Jev で検証します。統合例は公開、完全なアプリはクローズドソース。
Privacy Facts
プライバシーポリシーを栄養成分表示風のラベルに変え、平易な言葉の回答、Jev の confidence スコア、根拠となる条項の候補を示します。
jev-got
ストーリーモデルが各シーンを書き、Jev が 5 つの型付き質問に答えてヘッダー、サウンドトラック、アート、次のプロンプトを決めるゲーム・オブ・スローンズのロールプレイです。
Sponsor Skip
トランスクリプトやライブ音声からスポンサーの読み上げを見つけて飛ばす Chrome 拡張で、タイムスタンプはすべてコードが管理し、トランスクリプトモードでは 1 時間あたり 1 セント未満です。
jev-seo by AkashPriyadarshii
DuckDuckGo の検索結果に対する SEO と GEO のチェックを行う Rust の CLI と MCP サーバーで、採点は Jev が行います。
jev.nvim
Neovim プラグインで、バッファに平易な言葉の質問を投げると Treesitter が関数単位に分割し、Jev がそれぞれを採点し、回答は確率順に quickfix に並びます。
jev-skip
字幕トラックを読み、イントロが終わる前にセグメントごとのスポンサー確率をシークバーに描くブラウザ拡張で、クラウドソースのデータベースは使わず、23 本の動画で SponsorBlock のスポンサー秒数の 77 パーセントを捉え、1 本あたり $0.0008 と報告しています。
openpoke-meets-jev
OpenPoke のフォークで、メール選別、ツール呼び出しのガードレール、検索の再ランキングを Jev に移します。置き換えた Sonnet 呼び出しとの A/B と、インジェクションゲートへの攻撃実験を含みます。
Jevmail
読み取り専用の Gmail 仕分けです。メール 1 通につき 3 つの Jev への質問で 5 つのトレイのいずれかに振り分け、緊急度のスコアをつけます。
jev-mail-classifier
設定で動く受信トレイの分類です。ラベル付け、移動、フラグ、通知を行い、TypeSafe に直接つなぐことも OpenRouter 経由にもできます。
Jev Voice
macOS に話しかけます。ローカルの whisper.cpp が文字起こしし、1 回のファンアウトの Jev 呼び出しが操作と型付きの引数を選び、コードが実行します。
Jev Chat
チャットの形をしたコマンドバーです。ツール、引数、返答の形を Jev が選び、コードがツール自身のデータから返答を組み立てるので、文章はモデルが書きません。
jev-riffs
MIDI の旋律から繰り返すモチーフを掘り出し、1 回のバッチ Jev 呼び出しで全候補を採点し、勝者をピアノロール上でハイライトして再生します。オーケストラ版『白鳥の湖』では首位のモチーフが白鳥のテーマそのものでした。
shapeshift
入力に合わせて 1 つのテキストボックスを該当するカードに変えます。判定は並列 Jev 呼び出し 1 回で、キー未設定時はキーワードにフォールバック。
jev-askable-arm
シミュレートされた Franka アームに対する英語のゼロショットな目標指示で、Jev がハードコードされたプリミティブをつなげます。
quackd
7 種類の機体に対応した LLM 操縦ロボット向けのコマンドラインで、関節角度を一切書かずに呼び出しの中から選ぶ Jev のステッパーを任意で使えます。
JevPilot
Three.js の運転シミュレータで、Jev がサンプリングされた経路からステアリングと速度を毎秒最大 4 回選び、[こちらで運転できます](https://jevpilot.standardagents.ai)。
live-jev
ブラウザ上の見下ろし視点の車が 200 ms ごとに 4 つの型付き質問を送り、confidence でゲートされた上書きはコード側で行います。
jev-plays-pokemon-red
PyBoy 上のポケモン赤で、経路と計算はコードが担い、Jev は分岐でのみ選択し、戦闘の各ターンでひんしの予測を記録して RAM の内容に対する Brier スコアで採点します。
clashroyale-jev
Qwen による戦場の認識とローカルの OpenCV による手札とエリクサーの認識をもとに、Jev がカードと配置を選んで Clash Royale をプレイします。
Astra and JEV Minecraft agent
バニラのサーバーでドラゴンを倒します。計画はフロンティアモデルが立て、プレイヤーの動作はすべて Jev が選びます。記録された実行では Jev の判断が 131 回、プランナーの呼び出しが 35 回でした。
EmbodiedJev
MuJoCo で身体性のある実験を行うブラウザ上のワークベンチです。ロボットの各ステップが目に見える Jev の判断になり、背後にはローカルモデルかクラウド API を使えます。
jev-connect4
四目並べ。同じモデルに 9 種類の質問戦略を切り替えて使え、各回答はライブインスペクタでエンジンの正解と照合して採点され、対局ランナーは毎分 100 局を指します。表現を変えただけで勝率が 52 ポイント動きました。
jev-harness
confidence のゲート、シャドーモード、レシピ、評価を備え、同じ行フィルタの処理で Claude CLI の 48.9 秒に対し Jev は 1.3 秒と報告しています。
jev-rerank-bench
14 のデータセットで Jev を Cohere Rerank、ZeroEntropy、チャットのベースラインと比較し、生のレスポンスも同梱しています。
jev-search-rerank-eval
Jev のリランクは埋め込み検索に勝てるのでしょうか。9,831 組の採点済みペアで、判定の循環によるバイアスも測定しています。
jev-eval-agent
100 個のモックツールを持つパーソナルアシスタントのエージェントで、Jev でゲートしたエージェントが何ステップを要するかを測定します。
jev-synergy-screening
Choice と Noul の質問を、抄録スクリーニングにおける ASReview SYNERGY の正解ラベルに照らして採点します。
jev-orderby-bench
Jev の確率に対する ORDER BY が妥当かを測定し、事前登録されたゲートのもとでペアごとの逆転、人間の評点に対する Score の順序性、較正、言い回しの不変性を検査し、20 Newsgroups のトピックでは合格、Amazon ESCI の商品関連度では 6 条件中 4 つで不合格となり、DuckDB 拡張を通した 40 行のバッチ状態では、1 リクエスト 1 行なら通るランキングのゲートに落ちることを示しています。
jev-eval by 4esv
ラベル付きの 3 つのタスクで Jev と GPT-5.6 Terra を比較し、易しいタスクでは互角、77 分類のルーティングでは 6.7 ポイント低く、5 倍速く、41 倍から 50 倍安いという結果です。
jev-benchmark by themsquared
ツール呼び出しのリスク分類を実行ごとの分散付きで報告し、誤答はいずれも confidence が低めに出ていました。
JevArena
Jev と、自分で接続した対戦相手の判定モデルを戦わせるホスト型アリーナです。どちらがどちらかを明かす前に投票させ、レイテンシ、コストの出どころ、モデルの自己申告の確信度を示します。投票が記録するのは好みであり、検証された正しさではありません。
JevBench
Jev クラスの決定モデル向けのベンチマークです。範囲の定まったルーブリックを入力し、選択肢ごとの確率つきの型付き回答を得ます。カスケードと委員会の実験は別に報告されています。
jev-fanout-bench
Jev リクエストがどう課金されるか、そして回答がバッチ化、翻訳、言い換えでどこまで保たれるかを測ります。課金済み 3,455 リクエストに基づき、生ログを公開。
typesafe-playground by TypeSafeAI
110 のユースケース、ゲーム、モデルへの挑戦を編集可能なプロンプトと A/B 比較付きで提供する、ベンダーではなくコミュニティの組織によるもので、以前は BunsDev の下にありました。
TypeSafe Typewriter
Val Town 上で、入力に合わせて 16 個の型付き判定が更新されます。
Magic-8-Jev
質問すると 20 の回答から 1 回の選択で返答を決め、クリックから回答までのレイテンシも表示する[ライブデモ](https://willprout.github.io/magic-8-ball/)です。
jev-web-analyzer
SaaS のランディングページを Markdown に変換し、初回訪問者が何を理解できるかについて Jev に十個の限定された Choice の質問をして、創業者向けの分析として表示します。
hn-thread-judge
Hacker News で最も議論されているスレッドを Jev がコメントごとに読み、それぞれを 1 つの判定にまとめて Postgres から配信します。
1 Million Emojis
Shared 1000 × 1000 emoji canvas where Jev joins each stroke with one Choice over named emoji and square pairs, its pick sampled from the probabilities; [paint on it](https://chriswijnia.com/lab/emoji).
jgrep
平易な英語の説明に合う行を出力し、支出上限のもとで `tail -f` からストリーム処理します。SMS スパムで F1 0.91、キーワード grep は 0.72 と報告しています。
watfile
PDF とテキストファイルをカテゴリ別のフォルダに振り分けます。1 文書につき 1 回の Jev Choice で、代わりにローカルの Laya バックエンドも使えます。
jeq
JSON と NDJSON に対する Jev の判断を map、reduce、rank、rate でパイプしてつなぎ、明示的なオフラインのゲートでポリシーを適用します。
jevgrep by allebee
ログ行などのテキストストリームを意味でフィルタします。1 行 1 Noul をマイクロバッチで送り、`tail -f` からストリーム処理し、grep のフラグと終了コードに従います。
jevgrep by dzhng
リポジトリについての平易な質問にどの宣言が答えるかを Jev に尋ね、コーディングエージェントが必要とするファイル、宣言、原文の抜粋を見つけます。
Milvus Model
再ランキングパッケージ。Jev アダプタが各候補文書を Noul 質問として 1 リクエストで送り、返った確率で並べ替え、元のインデックスを保持します。v0.3.4 リリースに収録。
s1-rs
Rust の enum と struct を Choice、Score、Noul の質問に変え、コンパイル時に検査され confidence でゲートされた回答を返します。
typesafe_sdk by nshkrdotcom
TypeScript の AI SDK の Elixir 移植で、TypeSafe プロバイダを備えます。
ruby_decision_model
判断モデル向けの Ruby クライアントで、OpenRouter と TypeSafe のプロバイダを 1 つのインターフェースの背後に置き、標準ライブラリのみで動きます。
zod-jev
意味的なルールを備えた Zod 4 のスキーマで、形状の検査は Zod に残し、意味の検査は 1 リクエストで Jev に送られ、Zod の issue として返ります。
swift-typesafe
Python SDK の API に倣った Swift 6.4 の SDK で、Apple のプラットフォームと Linux に対応します。
JevSharp
TypeSafe、OpenRouter、Vercel AI Gateway、および互換エンドポイント経由で Jev の判断を扱う .NET 10 の SDK です。
hunch
Choice、Score、Noul の質問を、リストや DataFrame に対する Python 関数に変えます。重複排除、キャッシュ、自信のない行を同じラベルから選ぶ LLM へエスカレーションする機能付きで、TypeScript 版は npm に hunch-jev として公開。