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GitHub メタデータは 2026-11-04 時点。
今週の伸び
Stars gained since the oldest snapshot of the last seven days.
- 01jev-ultrafast1 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。
- 02jevgrep 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。
- 03kevQwen2.5-0.5B 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。
- 04eveVercel のエージェントフレームワークで、Jev はその evaluate ステップにおける型付きの判定です。
- 05AnyJev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。
- 06hermes-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。
- 07ai-cliターミナルで動く Vercel AI SDK で、evaluate のパスは Jev 上で動作します。
- 08fast-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。
- 09skills質問の設計、ワークフローの構築、その評価のためのエージェントスキルです。
- 10jev-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。
- 11pg-jevテーブルについての平易な言葉の質問に答える PostgreSQL 拡張です。
- 12SemIf3090 一枚でオープンモデルから意味的な if を作る、最もスターの多い独立した再実装で、旧称は openjev です。
スターが多い順
Every GitHub-hosted project on the list, by star count.
- 01jev-ultrafast1 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。
- 02kevQwen2.5-0.5B 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。
- 03fast-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。
- 04eveVercel のエージェントフレームワークで、Jev はその evaluate ステップにおける型付きの判定です。
- 05SemIf3090 一枚でオープンモデルから意味的な if を作る、最もスターの多い独立した再実装で、旧称は openjev です。
- 06jevgrep 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。
- 07jev-traderMonad のブロックごとに 1 回の取引判断を、Kuru の MON-USDC で、それぞれ約 300 ms で行います。
- 08skills質問の設計、ワークフローの構築、その評価のためのエージェントスキルです。
- 09NanoJev並列の判断、動的な候補、エンドツーエンドの学習パイプラインを備えた 0.6B の再実装です。
- 10pi-mcp-adapterMCP ツールの結果に対する任意の型付き評価とセマンティック検索で、サーバーごとのデータ送出許可リストで制御します。
- 11AnyJev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。
- 12ollayaLaya、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。
更新が新しい順
Last commit to the default branch, as GitHub reports it.
- 01quackd7 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。
- 02eveVercel のエージェントフレームワークで、Jev はその evaluate ステップにおける型付きの判定です。
- 03cultivarPinecone のスキル検証用 CLI で、LLM の採点者より約 30 倍安いと報告する Jev の採点バックエンドを備えます。
- 04neurolinkTypeScript 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。
- 05OneJevOpen multimodal System One model, 0.8B to 27B, for screenshots, photos, video and text.
- 06muCoding 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.
- 07typesafeai-dotnet-sdk型付きの Noul、Choice、Score の質問に対応するコミュニティ製 .NET SDK です。
- 08ValenQwen3.5 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。
- 09pi-mcp-adapterMCP ツールの結果に対する任意の型付き評価とセマンティック検索で、サーバーごとのデータ送出許可リストで制御します。
- 10pi-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。
- 11trade-jevNQ の板情報データ上で、買い、売り、保持を判断する Jev のトレーダーをバックテストします。
- 12ai-cliターミナルで動く Vercel AI SDK で、evaluate のパスは Jev 上で動作します。
今月の新着
First time each entry appeared in the readme.
- 01muCoding 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.
- 02OneJevOpen multimodal System One model, 0.8B to 27B, for screenshots, photos, video and text.
- 03building-with-typesafe-jevSkill 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.
- 04jev-skill-routerHook 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.
- 05Jev RAGSearches local documents with BM25 or hybrid retrieval, reranks candidate passages with batched Jev Noul judgments, and measures seven retrieval pipelines on BEIR NFCorpus.
- 06WaterSheepOpen-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.
- 07JevSpanZero-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.
- 081 Million EmojisShared 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).
- 09Jev in the WildSurveys 2,170 public Jev projects and maps early growth, application domains, and how Choice, Noul, and Score support different decisions.