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전체 프로젝트
목록의 모든 프로젝트를 검색하고 필터링합니다. 로컬 검색이 후보를 찾고 Jev가 상위 30개를 재정렬합니다.
system-one-adapter-python
LLM API를 기반으로 하는 동일한 `TypeSafeClient` 인터페이스로, 같은 질문에서 Jev와 챗 모델을 비교할 수 있습니다.
Agent skill
Claude Code, Cursor 등에 공식 스킬을 설치하는 방법입니다.
fast-jev-compaction
컨텍스트 압축 요약을 Jev 판단으로 대체합니다: 모든 도구 호출과 결과를 한 요청에서 점수화하고, 오래된 것은 버리며, 남긴 것은 원문 그대로 유지합니다.
jevwire
MCP 서버, 임베드 가능한 결정 모델, 그리고 하네스를 더 엄격하게만 만들 뿐 결코 느슨하게 하지 않는 상향 전용 플러그인입니다.
vexjoy-agent
`/d` 명령이 Jev 호출 한 번으로 전문 에이전트, 스킬, 파이프라인을 고르는 에이전트 툴킷이며, 선택형 Jev 자동 컨텍스트 압축 플러그인도 함께 제공합니다.
save-token-jev
어떤 도구 호출이 아직 중요한지 Jev에 묻고 나머지는 원문 그대로 유지하는 컨텍스트 압축이며, Claude Code, Codex, OpenCode, 원본 API 기록용 어댑터를 제공합니다.
jev-belay
검증되지 않은 "완료"를 막는 Stop 훅입니다: 기록에서 증거를 읽고, 파일이 바뀐 뒤 통과한 검사가 없을 때만 질문 네 개짜리 Jev 호출을 한 번 쓰며, 모든 오류 경로에서는 열린 채로 실패합니다.
jev-use
Claude Code, Codex, pi에서 텍스트 출력이 필요 없는 단계를 Jev에 맡기고, 결정해서는 안 되는 모든 사항에는 타입이 지정된 에스컬레이션 계약을 둡니다.
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
실행 중인 Codex 작업의 추론 강도와 그 유지 기간을 Jev가 고르게 합니다. 업스트림 소스로 빌드한 패치된 Codex CLI에서 동작합니다.
pi-warden
중단시키는 대신 방향을 잡아 주는 가드레일입니다: 되돌릴 수 없는 호출, 작업 외 호출, 갇힌 루프, 검증되지 않은 완료 주장을 각각 약 250 ms에 처리합니다.
pi-jev-sentinel
Pi의 도구 호출, 도구 출력, 응답을 Jev로 검사하여 위험한 작업과 프롬프트 인젝션을 잡아내며, 사용자 승인, 컨텍스트 재검사, 시크릿 제거, 선택적 작업 고정을 제공합니다.
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
모델 호출 전에 불러올 가치가 있는 스킬 하나를 지목하며, 표준 라이브러리만 쓰고 턴당 약 0.1센트가 듭니다.
hermes-jev-plugin
원자적 검사, 라우팅, 루브릭 점수화를 위한 Hermes 도구 네 개이며, Hermes 플러그인 카탈로그에 등재되어 있습니다.
jev-eval-mcp
평가를 우선하는 MCP 서버입니다: 질문을 시제품으로 만들고 여러 항목에 매핑한 다음, 임계값 스윕으로 라벨된 예제에 대해 변형을 측정합니다.
azdaja
전체 소스를 로컬 평가기에 보관하는 Claude Code, Codex, Gemini, OpenCode용 재귀 언어 모델 계층이며, Jev는 예산이 정해지고 체크포인트가 있는 배치에서 리랭킹, 검증, 분류, 의미 기반 조인을 맡는 선택적 리프입니다.
hermes-jev-skills
에이전트의 작은 결정을 Jev에게 맡깁니다. 이번 턴에 어떤 모델이 답할지, 어떤 스킬을 불러올지, 어떤 검색 구절이 중요한지, 어떤 턴이 압축 뒤에도 남을지를 정합니다.
Stanley
코딩용 CLI입니다. 평문 요청을 Jev가 하나의 결정적 워크플로로 보내고, 그 워크플로가 모은 근거를 두고 Jev에게 선택지가 고정된 질문을 던집니다.
JevHarness
관측을 Jev 질문으로 바꾸는 과제 전용 하네스를 LLM이 작성하게 하고, 이를 고정한 뒤 보상과 전체 실행 트레이스로 개선합니다.
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
한 요청으로 인덱싱된 DOM 테이블에서 연산과 대상 요소를 모두 고르며, 작은 LLM은 입력할 텍스트만 씁니다. 취리히에서 런던까지 7.1초 만에 예약했습니다.
jev-browser by tontoko
타입 지정 SDK와 상주형 CLI, MCP 서버 뒤에 놓인 하나의 그라운디드 Jev와 Playwright 코어입니다.
jev-browser-use
Jev가 탐색과 클릭, 스크롤을 맡고 Codex가 입력과 검증을 맡는 Codex 스킬 겸 플러그인이며, 브라우저 단계가 5~10배 빨라졌다고 보고합니다.
Jev-cu
Jev가 화면 텍스트에서 요소, 동작, 완료 여부, 위험도를 고르고 스크린샷은 보내지 않는 Codex 컴퓨터 사용이며, 중국어 readme입니다.
Jev Social
읽기 전용 소셜 리서치의 각 단계를 Jev가 고르고, socai가 실제 Chrome 세션에서 실행해 확인 가능한 Instagram, TikTok, LinkedIn 근거를 보고서로 모읍니다.
jev-use by savka777
macOS용 음성 및 타이핑 컴퓨터 조작입니다. 스크린샷 없이 접근성 트리에서 다음 화면 동작을 Jev가 고릅니다.
jev-mobile by xinwang-nwpu
Android 자동화입니다. 한 번의 Jev 요청으로 접근성 트리에서 동작과 대상 요소를 함께 고르고 ADB로 실행합니다.
jev-browser-use by imanshu03
평문 지시로 브라우저 작업을 CDP 또는 Vercel의 agent-browser로 실행합니다. 동작과 대상은 Jev가 고르고, 실행 전에 코드가 확신도를 확인합니다.
jev-gui-delegate
실제 Chrome 세션이나 Windows UI 자동화로 Codex가 위임한 GUI 작업을 실행하며, 단계마다 Jev가 조작할 컨트롤을 고릅니다.
openjev-sglang
SGLang에서 동작하는 Jev 호환 API 엔드포인트이며, prefill만 수행합니다.
Verdict-open-jev
보정된 불확실성과 브라우저 내 WebGPU 플레이그라운드를 갖춘 ModernBERT 기반 비자기회귀 결정 엔진입니다.
Parallel constrained decoding
Qwen2.5-1B에서 RLCD 방식 병렬 디코딩을 보여 주는 Hugging Face Space입니다.
kev
한 번의 prefill로 여러 타입 지정 질문에 답하는 Qwen2.5-0.5B용 LoRA 어댑터와 리드아웃 헤드이며, MacBook에서 두 시간 안에 학습하고 홀드아웃 ECE 0.065를 기록하며 TypeSafe 전송 형식을 씁니다.
simple-jev
임의의 Hugging Face 모델에서 다음 토큰 로짓을 읽어 선택, 루브릭, 지지 여부 질문에 답하며, 키가 필요 없는 공개 데모 API를 제공합니다.
OpenJev by razorback16
vLLM을 통해 DiffusionGemma 26B에서 동작하는 Jev 호환 결정 서버이며, 이미지를 지원하고 [Codiv](https://codiv.ai)에서 무료로 호스팅됩니다.
openjev by daseinlabs
MLX로 Gemma 3 4B에서 한 번 prefill한 뒤 패딩된 패스 한 번으로 모든 선택지를 점수화하며, 데모에서는 터미널에서 Doom을 플레이합니다.
jeff by logan-markewich
400M GLiFormer에서 동작하는 자체 호스팅 System One API이며, 어디에서 Jev에 뒤처지는지 보여 주는 벤치마크를 함께 제공합니다.
JevForge
감사 가능한 데이터 구축, Qwen3.5-0.8B 학습, 고정된 Mind2Web 및 OOD 평가, 로컬 서빙, 예비 RLCD 기준선까지 아우르는 엔드투엔드 스택입니다.
PlayJev
미세 조정한 Qwen3.5-0.8B로 화면만 보고 열 가지 브라우저 게임을 플레이하며, 한 수마다 순전파 한 번, 공개 가중치와 브라우저 데모를 제공합니다.
openJev-verdict-2.0
WebGPU 브라우저 런타임을 갖춘 151M 비자기회귀 결정 엔진으로, 자체 벤치마크에서 top-1 77.1퍼센트와 보정 오차 1.44퍼센트를 보고합니다.
local-jev
System One 엔드포인트와 와이어 호환인 오프라인 서버이며 공식 SDK로 확인했습니다. JevBench 공개 항목에서 80.5퍼센트로, 호스팅 API의 공개 수치 86.6퍼센트와 비교해 보고합니다.
Jev-Compatible
기존 SGLang 또는 vLLM 배포를 후보 토큰 점수화로 Jev 호환 결정 서비스로 바꾸는 게이트웨이입니다. 학습도 모델 변경도 필요 없습니다.
Rizzo Flow
System One 아이디어를 로컬 우선으로 구현했습니다. 비정형 상태를 넣으면 토큰을 전혀 생성하지 않고 확률이 붙은 타입 지정 결정을 돌려줍니다.
metask-jev
Qwen3.5 기반의 공개 가중치 타입 결정 모델로, 한 번의 순전파로 선택지별 보정 확률을 냅니다. JevBench에서 80.1퍼센트로, Jev 1.13의 75.3과 비교해 보고합니다.
ollaya
Laya, kev, JevK5 같은 공개 판정 모델을 받아 TypeSafe 호환 로컬 엔드포인트로 서비스합니다. Ollama가 LLM을 서비스하는 방식과 같습니다.
AgentJev
Qwen3-0.6B 기반 판정 모델로 토큰을 디코딩하지 않고 답합니다. 공개 Typed Decisions 벤치마크에서 top-1 79.25%를 보고합니다.
Valen
Qwen3.5 기반 멀티모달 판정 모델로, 텍스트뿐 아니라 이미지와 영상에 비추어 후보를 채점합니다. 학습 코드와 공개 가중치 포함.
djev
DiffusionGemma에서 `/v1/systemone`을 제공하며, 시드를 주고 고정한 캔버스에서 타입이 있는 답과 텍스트 구간을 읽어냅니다. 생성은 하지 않습니다.
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-commit
커밋 전 훅입니다: Jev 호출 한 번으로 커밋 메시지가 스테이징된 diff와 맞는지, 디버그 잔재와 언급되지 않은 작업이 있는지, 자격 증명이 섞였는지 판정하며, 비밀 정보만 차단하고 나머지는 경고합니다.
slop-grader
텍스트와 Markdown 파일을 AI 슬롭, 문법, 기술 문서 품질 기준으로 채점하고 AI 에이전트가 위반을 자동으로 고치도록 안내합니다.
JevPR
풀 리퀘스트를 안전하게 승인할 수 있는지 전문가 검토가 필요한지 Jev에게 묻고 그 판정을 check run으로 옮기는 GitHub App입니다.
pytest-jev
Pytest 플러그인. 테스트 텍스트에 대한 평이한 영어 주장이 맞는지 한 번의 요청으로 Jev에 묻고, Jev의 확신이 80% 미만이면 각 주장의 확률과 함께 테스트를 실패시킵니다.
jgrep by kyu1204
`--diff`는 영어로 쓴 규칙으로 CI에서 PR을 판정하고, `--tests`는 diff가 영향을 줄 수 있는 테스트 파일을 나열하며, 그냥 `jgrep`은 코드를 하는 일로 검색합니다. 청크마다 Noul 하나, 요청당 16개 청크.
JevRouter
모델, 서브에이전트, 스킬, MCP 도구, CLI를 하나의 후보 집합으로 두어 Jev가 고르고 라우터가 권한과 위험을 강제하며, Toolathlon에서 첫 다섯 도구 호출 적중률 44퍼센트로 DeepSeek의 24퍼센트를 앞섰다고 보고합니다.
jev-gateway
"다음에 어떤 도구를 쓸지" 결정은 Jev로, 나머지는 평소 쓰던 모델로 보내는 Codex와 Claude Code용 로컬 게이트웨이입니다.
jev-router by daviddl9
OMP와 Pi에서 각 단계의 작업 모델 등급을 Jev가 고릅니다. 계획과 검토는 강한 모델에, 범위가 정해진 작업은 저렴한 모델에 맡깁니다.
Jevonian
OpenAI, Anthropic, Responses 호환 로컬 프록시. 턴마다 Jev 호출 한 번으로 가상 모델 jevonian/auto의 모델 경로와 사고 수준을 함께 정합니다. 후보는 먼저 코드가 프로토콜, 컨텍스트 창, 최소 추론 강도, 소진된 할당량 창으로 거르고, 고정 모델이나 명시적 경로는 Jev를 아예 건너뜁니다.
neurolink
TypeScript AI SDK로, Jev를 통한 decide가 generate, stream과 나란히 있습니다. 타입 판정 호출 한 번으로 모델 선택을 라우팅하고, 컨텍스트를 줄이고, MCP 도구를 고릅니다.
jev-folio-recursive-classifier
OCR한 법률 계약서를 재귀적 Jev Choice, 빔 서치, 신뢰도 기반 리프 정지, 컨텍스트 길이 벤치마크를 통해 FOLIO 문서 유형 온톨로지로 분류합니다.
jev-scout
평이한 언어로 된 요청에 맞는 실제로 유지 보수되는 저장소와 크레이트를 찾아 주는 Rust CLI 겸 MCP 서버이며, 후보 점수화는 Jev가 맡습니다.
jev-search by kylemclaren
shadcn/ui 레지스트리 블록입니다. 첫 타이핑에 키워드 결과를 보여주고 잠시 뒤 Jev가 재정렬하며, 호출이 실패하면 키워드 순서를 그대로 둡니다.
Milvus Search with Jev
실행 가능한 노트북 9개. Gemini 임베딩과 Milvus 검색에 Jev 판정을 결합해 재순위, 필터링, 검색 중단, 라우팅, 캐시 재사용, 큐레이션, 가드레일, 평가를 합니다.
JevPDF
브라우저에서 PDF를 의미로 검색합니다. pdf.js가 로컬에서 줄을 추출하고, Jev가 16줄씩 줄마다 Noul 하나로 답하며, 일치하는 줄이 확률순으로 페이지마다 강조됩니다.
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.
vgi-typesafe
choice, noul, score를 SQL에서 lateral 조인이 가능한 테이블 함수로 노출하는 DuckDB 워커입니다.
sqlite-jev
로드 가능한 C 확장과 Python 래퍼를 통해 SQLite에 Jev의 Noul, Choice, Score 판정을 추가하며, 스칼라 함수와 일괄 가상 테이블 질의를 제공합니다.
jev-for-engineers
기계 및 전기 공학에서 가져온 여덟 개의 작은 예제입니다: CAD 라우팅, FEM 분류, DFM 선별, BOM 정렬을 다룹니다.
jlink
평이한 영어로 쓴 매칭 규칙으로 두 데이터셋의 레코드를 Python, 셸, Stata, R에서 연결하며, NBER 특허 양수인과 Compustat 연결에서 튜닝된 문자열 매칭의 0.69 대비 F1 0.73을 보고합니다.
jev-mode
타입 지정 판단 모델 위에서 수행하는 티켓 분류와 파일 태깅이며, 토큰을 78퍼센트 줄이고 93.7퍼센트 기준선 대비 96.1퍼센트 정확도를 보고합니다.
tax-doc-classifier
페이지당 요청 한 번으로 261개 IRS 서식과 일곱 가지 페이지 종류 중에서 고르며, 페이지당 $0.001로 자체 코퍼스에서 100퍼센트를 기록해 대체한 LLM 파이프라인보다 34배 저렴하다고 보고합니다.
invalidate
저장된 모든 에이전트 메모리에 임대 기간을 부여하고 새 증거가 그 기간을 끝내는지 Jev에 묻습니다. [라이브 데모](https://invalidate-playground.vercel.app).
jevgraph
PDF, DOCX, PPTX, 텍스트를 로컬에서 파싱하고 후보 엔티티 쌍마다 닫힌 집합의 관계 질문을 Jev에게 던진 뒤, 간선별 확률과 페이지 근거가 담긴 그래프를 JSON, CSV, Neo4j로 내보냅니다.
jev-ultralightspeed
32개 항목을 한 요청에 묶어 대량 분류하고, 가장 불확실한 행을 사람에게 넘기는 신뢰도 기준을 보정합니다. 초당 533개, 사람 라벨과 89.2퍼센트 일치로 보고합니다.
jev-seo by AgriciDaniel
사이트를 크롤링해 52개 SEO 규칙으로 점검하고, Jev가 각 페이지를 판정해 PDF, 스프레드시트, Markdown 보고서를 만듭니다.
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
모든 도구 호출과 결과, 설명을 검사하는 의미 기반 MCP 방화벽이며, 검사당 약 $0.00002로 차단 재현율 94퍼센트를 보고합니다.
jev-guard
Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, Pi, OpenCode를 위한 자동 모드입니다: 각 도구 호출의 위험도를 거부, 확인, 허용으로 점수화하고 결과에 섞인 프롬프트 인젝션을 표시합니다.
citation-verifier
인용된 논문이 그것을 인용한 문장을 뒷받침하는가? Claude가 인용문을 찾고, Jev가 점수를 매기고, 사람이 결정합니다.
jev-secret-detection
파일 스니펫에서 Jev가 실제 자격 증명을 얼마나 잘 찾아내는지 측정하며, 설정 파일처럼 보이는 어려운 사례는 따로 채점합니다.
tripwire
사용자가 보기 전에 모든 LLM 응답에 일곱 가지 Jev 검사를 실행하는 AI SDK 미들웨어 겸 프록시이며, 아직 정확도 수치가 없다고 스스로 밝힙니다.
SkillCheck
에이전트 스킬을 설치하기 전에 본문을 Jev로 보내 범주별 점수가 담긴 판정을 돌려줍니다. 스킬을 에이전트 컨텍스트에 불러오지 않으며, 보내는 텍스트의 비밀값은 가려지지 않습니다.
Fake / Real
영어와 루마니아어 팩트체크 사이트로, 인용된 발췌문에 비추어 주장을 Jev로 검증합니다. 통합 예제는 공개, 전체 앱은 비공개 소스입니다.
jevmeter
어떤 영상에나 실시간 계기를 붙입니다: 모든 문장을 다섯 가지 질문으로 점수화해 16:9 편집본으로 렌더링하며, 토론 하나에 약 2센트가 듭니다.
jev-got
스토리 모델이 각 장면을 쓰고, Jev가 헤더와 사운드트랙, 아트, 다음 프롬프트를 좌우하는 다섯 개의 타입 지정 질문에 답하는 Game of Thrones 롤플레이입니다.
Sponsor Skip
자막이나 실시간 오디오에서 협찬 멘트를 찾아 건너뛰는 Chrome 확장이며, 모든 타임스탬프는 코드가 관리하고 자막 모드에서는 시간당 1센트 미만이 듭니다.
jev-seo by AkashPriyadarshii
DuckDuckGo 결과에 대한 SEO 및 GEO 점검을 수행하는 Rust CLI 겸 MCP 서버이며, 점수는 Jev가 매깁니다.
jev.nvim
Neovim 플러그인입니다: 버퍼에 평이한 언어로 질문하면 Treesitter가 함수 단위로 쪼개고 Jev가 각각을 점수화하며, 답변은 확률 순으로 quickfix에 쌓입니다.
jev-skip
자막 트랙을 읽어 인트로가 끝나기 전에 구간별 협찬 확률을 탐색 바에 그리는 브라우저 확장이며, 크라우드 데이터베이스 없이 영상 23개에서 영상당 $0.0008로 SponsorBlock 협찬 구간 초의 77퍼센트를 잡았다고 보고합니다.
openpoke-meets-jev
OpenPoke 포크로, 이메일 선별, 도구 호출 가드레일, 검색 재순위를 Jev로 옮기며, 대체한 Sonnet 호출과의 A/B 비교와 인젝션 게이트에 대한 공격 실험을 포함합니다.
jev-mail-classifier
설정으로 움직이는 받은편지함 분류입니다. 라벨, 이동, 플래그, 알림을 처리하며 TypeSafe에 직접 또는 OpenRouter를 거쳐 연결합니다.
Jev Voice
macOS에 말을 겁니다. 로컬 whisper.cpp가 받아쓰고, 한 번의 팬아웃 Jev 호출이 동작과 타입이 지정된 인자를 고르며, 코드가 실행합니다.
Jev Chat
채팅 형태의 명령 바입니다. 도구와 인자, 답변 형식을 Jev가 고르고 코드가 도구의 데이터로 답을 만들기 때문에 모델이 글을 쓰지 않습니다.
jev-riffs
MIDI 선율에서 반복되는 모티프를 캐내고, 배치 Jev 호출 한 번으로 모든 후보를 채점해 승자를 피아노 롤에서 강조하고 재생합니다. 관현악 「백조의 호수」에서는 1위 모티프가 바로 백조 테마였습니다.
typesafe-mario
구조화된 에뮬레이터 상태로 Super Mario Bros.를 플레이하며, NES 컨트롤러 입력은 Jev가 직접 고릅니다.
quackd
일곱 가지 몸체에 걸쳐 LLM이 조종하는 로봇을 위한 커맨드라인이며, 관절 각도를 한 번도 쓰지 않고 호출 중에서 고르는 선택형 Jev 스테퍼를 제공합니다.
JevPilot
샘플링된 경로에서 Jev가 초당 최대 네 번까지 조향과 속도를 고르는 Three.js 운전 시뮬레이터입니다. [직접 운전해 보십시오](https://jevpilot.standardagents.ai).
jev-plays-pokemon-red
PyBoy로 돌리는 Pokemon Red입니다: 경로와 연산은 코드가 맡고 Jev는 분기에서만 고르며, 전투 턴마다 기절 예측을 기록해 RAM이 말하는 값과 Brier 점수로 비교합니다.
clashroyale-jev
Qwen이 전장을 읽고 로컬 OpenCV가 손패와 엘릭서를 인식하면 Jev가 카드와 배치를 골라 Clash Royale을 플레이합니다.
Astra and JEV Minecraft agent
바닐라 서버에서 엔더 드래곤을 잡습니다. 계획은 프런티어 모델이 세우고 플레이어 동작은 모두 Jev가 고르며, 기록된 실행에서는 Jev 결정 131회와 플래너 호출 35회가 들었습니다.
EmbodiedJev
MuJoCo에서 구현 실험을 돌리는 브라우저 작업대입니다. 로봇의 모든 단계가 눈에 보이는 Jev 결정이며, 뒤에는 로컬 모델이나 클라우드 API를 붙입니다.
jev-connect4
커넥트 포. 같은 모델에 질의 전략 9가지를 바꿔 쓸 수 있고, 모든 답은 실시간 인스펙터에서 엔진 정답과 대조해 채점되며, 대국 러너는 분당 100판을 둡니다. 표현 방식만 바꿔도 승률이 52포인트 움직였습니다.
beebots
OKX 무기한 선물에서 Jev로 움직이는 트레이딩 봇 3개를 실시간 대시보드와 함께 돌립니다. 기본은 모의 거래이고 실제 자금은 명시적 플래그 뒤에 있습니다.
jev-harness
신뢰도 게이트, 섀도 모드, 레시피, 평가를 제공하며, 같은 행 필터 작업에서 Claude CLI 48.9초 대비 Jev 1.3초를 보고합니다.
jev-orderby-bench
Jev 확률에 대한 ORDER BY가 정당한지를 측정합니다: 사전 등록된 게이트 아래에서 쌍별 역전, 사람 등급 대비 Score 서수성, 보정, 표현 불변성을 점검하며, 20 Newsgroups 주제에서는 통과하고 Amazon ESCI 상품 관련도에서는 여섯 조건 중 넷을 실패하며, DuckDB 확장을 통한 40행 일괄 상태는 요청당 한 행이 통과하는 순위 게이트를 실패함을 보입니다.
jev-eval by 4esv
라벨된 세 가지 과제에서 Jev와 GPT-5.6 Terra를 비교합니다: 쉬운 과제에서는 동등하고, 77지 라우팅에서는 6.7포인트 낮으며, 5배 빠르고 41~50배 저렴합니다.
JevArena
직접 연결한 상대 심판과 Jev를 맞붙이는 호스팅 아레나입니다. 어느 쪽인지 밝히기 전에 투표를 받고 지연 시간, 비용 출처, 모델이 스스로 보고한 확신도를 보여줍니다. 투표가 기록하는 것은 선호이지 검증된 정답이 아닙니다.
JevBench
Jev 계열 결정 모델용 벤치마크입니다. 범위가 정해진 루브릭을 넣으면 선택지별 확률이 붙은 타입 지정 답변이 나오고, 캐스케이드와 위원회 실험은 따로 보고합니다.
jev-fanout-bench
Jev 요청이 어떻게 과금되는지, 그리고 답이 배치, 번역, 바꿔 쓰기에서 얼마나 유지되는지 측정합니다. 과금된 요청 3,455건 기반이며 원시 로그를 공개합니다.
typesafe-playground by TypeSafeAI
편집 가능한 프롬프트와 A/B 비교를 갖춘 110개의 사용 사례, 게임, 모델 챌린지이며, 공급사가 아닌 커뮤니티 조직이 운영하고 이전에는 BunsDev 아래에 있었습니다.
TypeSafe Typewriter
Val Town에서 입력하는 동안 열여섯 개의 타입 지정 판정이 갱신됩니다.
Magic-8-Jev
질문을 던지면 스무 개의 답변에 대한 선택 한 번으로 답이 정해지고 클릭에서 답변까지의 지연 시간이 표시됩니다. [라이브 데모](https://willprout.github.io/magic-8-ball/).
jev-playground by wustep
System One 모델이 타입 지정 분류, 점수화, 선택 결정만으로 음악 작곡을 이끌 수 있는지 살펴봅니다.
jev-web-analyzer
SaaS 랜딩 페이지를 Markdown으로 바꾸고 첫 방문자가 무엇을 이해하는지 Jev에 열 가지 제한된 Choice 질문을 던진 뒤, 창업자 관점의 분석으로 보여줍니다.
hn-thread-judge
Hacker News에서 가장 많이 논의된 스레드를 Jev가 댓글 단위로 읽고 각각을 하나의 판정으로 요약해 Postgres에서 바로 제공합니다.
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
평이한 영어 설명에 맞는 줄을 출력하며, 지출 한도 안에서 `tail -f`로부터 스트리밍합니다. SMS 스팸에서 F1 0.91, 키워드 grep은 0.72라고 보고합니다.
watfile
PDF와 텍스트 파일을 범주별 폴더로 정리합니다. 문서 한 건당 Jev Choice 한 번을 쓰며, 대안으로 로컬 Laya 백엔드를 쓸 수 있습니다.
jeq
JSON과 NDJSON에 대한 Jev 판정을 map, reduce, rank, rate로 파이프하고 조합한 뒤, 명시적인 오프라인 게이트로 정책을 적용합니다.
jevgrep by allebee
로그 줄 등 텍스트 스트림을 의미로 거릅니다. 줄마다 Noul 하나를 마이크로 배치로 보내고, `tail -f`로부터 스트리밍하며, grep의 플래그와 종료 코드를 따릅니다.
jevgrep by dzhng
저장소에 관한 평이한 질문에 어떤 선언이 답하는지 Jev에 물어, 코딩 에이전트에 필요한 파일, 선언, 원문 발췌를 찾습니다.
Milvus Model
재순위 패키지로, Jev 어댑터가 모든 후보 문서를 한 번의 요청에 Noul 질문으로 보내고 반환된 확률로 정렬하며 원래 인덱스를 유지합니다. v0.3.4 릴리스에 포함.
typesafe_sdk by nshkrdotcom
TypeSafe 제공자를 포함한 TypeScript AI SDK의 Elixir 이식판입니다.
ruby_decision_model
OpenRouter와 TypeSafe 제공자를 하나의 인터페이스 뒤에 두는 결정 모델용 Ruby 클라이언트이며, 표준 라이브러리만 씁니다.
zod-jev
의미 규칙을 더한 Zod 4 스키마입니다: 형태 검사는 Zod에 남고, 의미 검사는 한 요청으로 Jev에 가서 Zod issue로 돌아옵니다.
JevSharp
TypeSafe, OpenRouter, Vercel AI Gateway 및 호환 엔드포인트로 Jev 판정을 다루는 .NET 10 SDK입니다.
hunch
Choice, Score, Noul 질문을 리스트와 DataFrame에 쓰는 Python 함수로 바꿉니다. 중복 제거, 캐싱, 확신 없는 행을 같은 레이블 안에서 고르는 LLM에 넘기는 기능이 있고, TypeScript 포트는 npm에 hunch-jev로 공개되어 있습니다.