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GitHub 메타데이터 기준일 2026-11-04.
이번 주 상승
Stars gained since the oldest snapshot of the last seven days.
- 01jev-ultrafast한 요청으로 인덱싱된 DOM 테이블에서 연산과 대상 요소를 모두 고르며, 작은 LLM은 입력할 텍스트만 씁니다. 취리히에서 런던까지 7.1초 만에 예약했습니다.
- 02jevgrep by dzhng저장소에 관한 평이한 질문에 어떤 선언이 답하는지 Jev에 물어, 코딩 에이전트에 필요한 파일, 선언, 원문 발췌를 찾습니다.
- 03kev한 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.
- 04eveVercel의 에이전트 프레임워크이며, Jev는 evaluate 단계의 타입 지정 판정입니다.
- 05AnyJev공개 Hugging Face 모델을 vLLM으로 서비스되는 보정된 판정 엔드포인트로 바꿉니다. 처음 두 단계는 파인튜닝이 필요 없습니다.
- 06hermes-jev-skills에이전트의 작은 결정을 Jev에게 맡깁니다. 이번 턴에 어떤 모델이 답할지, 어떤 스킬을 불러올지, 어떤 검색 구절이 중요한지, 어떤 턴이 압축 뒤에도 남을지를 정합니다.
- 07ai-cli터미널에서 쓰는 Vercel AI SDK이며, evaluate 경로는 Jev에서 실행됩니다.
- 08fast-jev-compaction컨텍스트 압축 요약을 Jev 판단으로 대체합니다: 모든 도구 호출과 결과를 한 요청에서 점수화하고, 오래된 것은 버리며, 남긴 것은 원문 그대로 유지합니다.
- 09skills질문 설계, 워크플로 구축, 평가를 위한 에이전트 스킬입니다.
- 10jev-seo by AgriciDaniel사이트를 크롤링해 52개 SEO 규칙으로 점검하고, Jev가 각 페이지를 판정해 PDF, 스프레드시트, Markdown 보고서를 만듭니다.
- 11pg-jev테이블에 대한 평이한 언어 질문에 답하는 PostgreSQL 확장입니다.
- 12SemIf3090 한 대에서 오픈 모델로 구현한 의미 기반 if이며, 가장 많은 스타를 받은 독립 재구현이고 이전 이름은 openjev입니다.
스타 많은 순
Every GitHub-hosted project on the list, by star count.
- 01jev-ultrafast한 요청으로 인덱싱된 DOM 테이블에서 연산과 대상 요소를 모두 고르며, 작은 LLM은 입력할 텍스트만 씁니다. 취리히에서 런던까지 7.1초 만에 예약했습니다.
- 02kev한 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.
- 03fast-jev-compaction컨텍스트 압축 요약을 Jev 판단으로 대체합니다: 모든 도구 호출과 결과를 한 요청에서 점수화하고, 오래된 것은 버리며, 남긴 것은 원문 그대로 유지합니다.
- 04eveVercel의 에이전트 프레임워크이며, Jev는 evaluate 단계의 타입 지정 판정입니다.
- 05SemIf3090 한 대에서 오픈 모델로 구현한 의미 기반 if이며, 가장 많은 스타를 받은 독립 재구현이고 이전 이름은 openjev입니다.
- 06jevgrep by dzhng저장소에 관한 평이한 질문에 어떤 선언이 답하는지 Jev에 물어, 코딩 에이전트에 필요한 파일, 선언, 원문 발췌를 찾습니다.
- 07jev-traderKuru MON-USDC에서 Monad 블록마다 거래 결정을 하나씩 내리며, 각각 약 300 ms가 걸립니다.
- 08skills질문 설계, 워크플로 구축, 평가를 위한 에이전트 스킬입니다.
- 09NanoJev병렬 결정, 동적 후보, 종단 간 학습 파이프라인을 갖춘 0.6B 재구현입니다.
- 10pi-mcp-adapterMCP 도구 결과에 대한 선택적 타입 평가와 시맨틱 검색을 서버별 데이터 반출 허용 목록 뒤에서 제공합니다.
- 11AnyJev공개 Hugging Face 모델을 vLLM으로 서비스되는 보정된 판정 엔드포인트로 바꿉니다. 처음 두 단계는 파인튜닝이 필요 없습니다.
- 12ollayaLaya, kev, JevK5 같은 공개 판정 모델을 받아 TypeSafe 호환 로컬 엔드포인트로 서비스합니다. Ollama가 LLM을 서비스하는 방식과 같습니다.
최근 커밋순
Last commit to the default branch, as GitHub reports it.
- 01quackd일곱 가지 몸체에 걸쳐 LLM이 조종하는 로봇을 위한 커맨드라인이며, 관절 각도를 한 번도 쓰지 않고 호출 중에서 고르는 선택형 Jev 스테퍼를 제공합니다.
- 02eveVercel의 에이전트 프레임워크이며, Jev는 evaluate 단계의 타입 지정 판정입니다.
- 03cultivarPinecone의 스킬 테스트 CLI이며, LLM 채점기보다 약 30배 저렴하다고 보고하는 Jev 채점 백엔드를 갖췄습니다.
- 04neurolinkTypeScript AI SDK로, Jev를 통한 decide가 generate, stream과 나란히 있습니다. 타입 판정 호출 한 번으로 모델 선택을 라우팅하고, 컨텍스트를 줄이고, MCP 도구를 고릅니다.
- 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-sdk타입 지정 Noul, Choice, Score 질문을 갖춘 커뮤니티 .NET SDK입니다.
- 08ValenQwen3.5 기반 멀티모달 판정 모델로, 텍스트뿐 아니라 이미지와 영상에 비추어 후보를 채점합니다. 학습 코드와 공개 가중치 포함.
- 09pi-mcp-adapterMCP 도구 결과에 대한 선택적 타입 평가와 시맨틱 검색을 서버별 데이터 반출 허용 목록 뒤에서 제공합니다.
- 10pi-warden중단시키는 대신 방향을 잡아 주는 가드레일입니다: 되돌릴 수 없는 호출, 작업 외 호출, 갇힌 루프, 검증되지 않은 완료 주장을 각각 약 250 ms에 처리합니다.
- 11trade-jevNQ 호가창 데이터에서 Jev를 매수, 매도, 보유 트레이더로 백테스트합니다.
- 12ai-cli터미널에서 쓰는 Vercel AI SDK이며, evaluate 경로는 Jev에서 실행됩니다.
이번 달 신규
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.