questions: { direction: choice, }
jev-trader
每个 Monad 区块进行一次 AI 交易决策,Jev 在 Kuru MON-USDC 上运行。

每一个项目,源码里都真的在调用 Jev · 每日自动更新
questions: { direction: choice, }
每个 Monad 区块进行一次 AI 交易决策,Jev 在 Kuru MON-USDC 上运行。
questions: { requested: boolean, issued: boolean, route: choice, // +1 }
NanoJev 是 Jev 的微型版本,实现了并行决策、动态候选和端到端训练流程。
questions: { intent: choice, is_urgent: boolean, frustration: score, }
基于证据的用例、模式、prompt 和入门代码,支持 TypeSafe Jev 实现快速、类型化、带置信度的软件决策。
questions: { department: choice, return_reason: choice, requested_resolution: choice, // +2 }
基于 Qwen2.5-0.5B 构建的微型 Jev-like 模型,可在 MacBook 上训练和运行。
questions: { correctness: boolean, security: boolean, reliability: boolean, // +2 }
基于 TypeSafe Jev 构建的分阶段代码评审流程和本地仪表盘。
questions: { action: choice, done: boolean, risk: boolean, }
Sac-Y/Jev-cu 将 Computer Use 的下一步操作交给 Jev,从界面文字中选择元素和动作,Codex Computer Use 负责界面读取和执行,本地策略拦截敏感操作,只传文字不传截图。
试验场里随便写判据、选项和打分档位,贴段文字就能看到 Jev 怎么判断。每人每天 15 次,免费。
questions: { direction: choice, }
每个 Monad 区块进行一次 AI 交易决策,Jev 在 Kuru MON-USDC 上运行。
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NanoJev 是 Jev 的微型版本,实现了并行决策、动态候选和端到端训练流程。
questions: { intent: choice, is_urgent: boolean, frustration: score, }
基于证据的用例、模式、prompt 和入门代码,支持 TypeSafe Jev 实现快速、类型化、带置信度的软件决策。
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基于 Qwen2.5-0.5B 构建的微型 Jev-like 模型,可在 MacBook 上训练和运行。
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基于 TypeSafe Jev 构建的分阶段代码评审流程和本地仪表盘。
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Sac-Y/Jev-cu 将 Computer Use 的下一步操作交给 Jev,从界面文字中选择元素和动作,Codex Computer Use 负责界面读取和执行,本地策略拦截敏感操作,只传文字不传截图。
questions: { refund: boolean, spam: boolean, }
将任意开源模型转换为分类器或jev端点。
questions: { next_action: boolean, danger: score, }
一个基于TypeSafe和Jev的agent,通过结构化模拟器状态玩超级马里奥兄弟游戏。
questions: { window: choice, source_reddit: boolean, plain: boolean, }
使用 TypeSafe 的 Jev 进行网页搜索,包含源选择、查询理解和相关性排序,基于 Search1API 构建。
questions: { positive: boolean, }
基于 LLM API 的 TypeSafeClient 替代品,可直接替换使用。
questions: { billing: boolean, }
TypeSafe API 的官方 Python 库。
questions: { intent: boolean, target: boolean, site: boolean, // +5 }
通过语音控制真实浏览器,Jev 在约300毫秒内识别意图和目标,Playwright 快速执行操作。
questions: { severity: score, needs_tool: boolean, }
一个基于Jev的轻量级路由器,用于模型、工具和子agent的管理。
questions: { destructive: boolean, exfiltration: boolean, beyond_scope: boolean, // +1 }
TypeSafe Jev 作为 Pi 编码 agent 的决策层,提供工具调用控制和带类型校准的 jev_ask 回答。
questions: { urgency: score, }
一个基于 TypeSafe Jev 的小型类型安全客户端,用于向 AI 询问你的数据。
questions: { queue: choice, escalate: boolean, urgency: score, // +1 }
一个小型开放决策模型:状态加类型化问题输入,输出校准概率,基于Qwen3.5重现Jev和System One。
questions: { risk: score, }
基于MuJoCo的纯摄像头自主无人机,内置2.5Hz运行的小型TypeSafe Jev判断模型。
questions: { stale: choice, }
基于有界TypeSafe Jev的编码agent工作流管理工具。
questions: { intent: choice, needs_reasoning: score, }
开源的 System One 决策模型,非自回归,响应时间低于15毫秒,可本地替代 TypeSafe Jev。
questions: { relevant: boolean, }
一个便携式 agent 插件和 MCP 工具,用于批量文本分类,先分类再选择性阅读。
questions: { urgent: boolean, }
Ruby 客户端,用于访问 Typesafe Jev 等决策模型。
questions: { ok: boolean, }
Chrome 扩展:在发布 X 帖子前用 TypeSafe 的 Jev 进行 vibe-check。
questions: { sentiment_spectrum: score, catalyst_impact: score, }
基于TypeSafe AI System One模型(Jev)的按需加密市场情报和决策支持终端。
questions: { refund: boolean, }
这是一个模拟 typesafe ai 结构化输出的 LLM 网关,类似一个冒牌 Jev。
questions: { department: choice, urgent: boolean, frustration: score, }
OpenDecision 是一个开源语义决策引擎,类似于 TypeSafe 的 Jev。
questions: { intent: choice, reuse_cache: boolean, needs_subagent: boolean, // +2 }
将 TypeSafe Jev 连接到 Grok Bot,作为廉价的决策层,支持使用门控、技能模板和示例。
questions: { refund: boolean, team: choice, }
Jevbridge 是一个 ACP 和 MCP 适配器,连接 TypeSafe Jev 与 Codex、Claude、Grok、OpenCode 等任意 LLM,实现计算和类型化决策。
questions: { next_reference: choice, }
一个面向创作者的空间参考浏览器,支持本地Jev查询、元数据高亮和源链接集合。
questions: { problem: score, customer: score, demand: score, // +5 }
描述你的创业想法,Jev 会决定是放弃、修改还是发布。
questions: { ok: boolean, }
MCP 服务器,将 TypeSafe Jev 集成到 Cursor、Codex 及任意 MCP 客户端的编码流程中。
questions: { r0_missing: boolean, r0_instruction: boolean, }
compozy/yoshi 是 Claude Code 和 Codex 的上下文剪枝代理,Jev 评估实际需要保留的历史记录,目前有概念验证版本,后续将集成到 compozy 项目。
questions: { is_billing: boolean, category: choice, }
基于 TypeSafe Jev,为 Pi 编码 agent 提供语义工具路由和类型化的 System One 决策。
questions: { stuck: boolean, destructive: boolean, }
这是一个用于通过 MoonBit 访问 TypeSafe AI 的 System One 模型 Jev 的测试平台。
questions: { injection: boolean, hidden: boolean, exfiltration: boolean, // +3 }
shiftynick/jev-axi 是 TypeSafe 的 Jev 的 agent 友好型 CLI,实现快速校准判断(选择、评分、检查、排序、分类、保护)。
questions: { intent: boolean, target: boolean, site: boolean, // +5 }
基于 OpenAI Realtime、原生 Accessibility 和 Jev,实现 macOS 的全双工英语语音控制。
questions: { questions: boolean, }
基于Jev的对话记忆,支持查找历史会话和回顾决策及原始来源。macOS平台的OpenAI Codex工作空间,集成AI对话、agent管理、CodeGraph代码浏览、Git、Ghostty终端和Apple Notes。
questions: { binary: boolean, rating: score, }
使用本地LLM复现Jev功能
questions: { conflict: boolean, }
TypeSafe AI 社区游乐场,包含110个用例、游戏、难题和模型挑战,支持编辑prompt、A/B对比和移动端界面。
questions: { s0: boolean, s1: boolean, }
用简单英文编写的Lint规则,Oxlint定位代码,TypeSafe Jev回答相关问题。
questions: { color: choice, }
基于 Apple silicon 的 macOS AI 计算和原生 GUI 自动化,集成 Jev、OmniParser CoreML 和 Apple Vision OCR,支持自定义 OpenRouter、Vercel AI Gateway 或 TypesafeAI token。
questions: { does_pass: boolean, }
使用 Jev 作为评估工具。
questions: { value: choice, surprising: boolean, funny: boolean, // +4 }
根据内容探索 YouTube 字幕,提供土耳其语界面、Jev 分析、字幕导出和 Vercel 部署指南。
questions: { movement: choice, start_jump: boolean, ceiling_hop: boolean, // +1 }
一个基于 uv 的 Python 原型程序,用于自动玩 NES 超级马里奥兄弟(默认关卡 1-1)。
questions: { action: choice, in_danger: boolean, threat: score, }
基于 TypeSafe Jev 的实时游戏驱动实验工具。
questions: { amount_disclosed: boolean, }
一个可浏览的目录,展示 Jev 可执行的 50 个功能。
questions: { directed: boolean, kind: choice, }
基于Jev的自动模式,为每个coding agent评估工具调用风险,标记提示注入,检查技能和插件,支持Claude Code等多种agent。
questions: { is_urgent: boolean, department: choice, frustration: score, }
Jev 决策层,包含 MCP 服务器、可嵌入的 DecisionModel 库和仅升级的 Claude Code 插件(TypeSafe AI 的 Jev)。
questions: { team: choice, human_requested: boolean, refund_requested: boolean, // +3 }
基于 TypeSafe Jev 的交互式实验,包括支持路由和带有真实 AI 决策及可见传感器输入的 3D 驾驶模拟。
questions: { skill: choice, }
基于Jev的文件检索和请求缓存,提升Pi工作流程的速度。
questions: { route: choice, }
基于Jev的Instagram、TikTok和LinkedIn研究,支持类型化路由、真实浏览器证据、流式帖子卡片、视频捕捉和引用socai报告。
questions: { noul: boolean, }
基于 TypeSafe 的 Jev 实现模糊代码检查,帮助你审视代码质量。
questions: { lane_action: choice, speed_action: choice, hazard: score, // +1 }
基于TypeSafe的Jev决策模型,在浏览器中实现的二维自动驾驶汽车模拟。
questions: { route: choice, urgent: boolean, severity: score, }
Nemotron Diffusion Decision Lab 是一个用于扩散决策研究的实验平台。
questions: { claims_done: boolean, claims_verified: boolean, verification_applies: boolean, // +1 }
Claude Code Stop hook 用于阻止未验证的 done,读取记录寻找证据,向 Jev 询问一次,其他情况默认通过。
questions: { route: choice, toolFree: boolean, }
Jev 原生 AI 安全工具,支持自主研究、多 agent 群体、持久追踪板和长时 agent 工作流,CLI 优先,开源,适用于授权安全研究。
questions: { intent: boolean, }
TypeSafe Jev 作为 pi 编码 agent 的静默决策层。
questions: { intent: choice, rage_bait: boolean, synthetic: boolean, // +1 }
在 X 时间线上为每条帖子标注其意图,基于只返回概率的 Jev 模型判断。
questions: { actionable: boolean, priority: choice, value: score, }
基于 OpenTelemetry 的开源 Jev 日志分诊工具,在进行昂贵的 LLM 分析前对信号进行评分。
questions: { is_bug: boolean, team: choice, urgency: score, }
Claude Code、Codex 和 pi 插件,将无需文本输出的 agent 步骤交给 Jev(TypeSafe 的判断模型)处理,延迟约 230 毫秒,成本约 0.02 美元每千次判断,支持类型化回退到 LLM。
questions: { topic: choice, }
基于证据的Jev使用案例、模式和指导,支持TypeSafe AI的System One模型,所有内容均有标注和来源。
questions: { category: choice, urgency: score, isPersonal: boolean, }
基于Jev和TypeSafe AI决策模型的开源Gmail邮件分类工具,通过Vercel AI Gateway本地运行,能快速将收件箱分为需回复、更新、促销、销售和垃圾邮件。
questions: { unambiguous_match: boolean, }
基于策略限制的Jev目标选择,用于增强Playwright工作流的稳定性。
questions: { call_t1: boolean, }
基于Jev评分的上下文压缩工具,支持omp,兼容TypeSafe和OpenRouter。
questions: { intent: choice, isUrgent: boolean, }
通过 Cloudflare AI Gateway 使用 TypeSafe Jev 实现 Flue agent 路由管理。
questions: { a: boolean, b: boolean, }
受TypeSafe Ai启发,向本地LLM提问,获得校准概率而非文本,输出结构化结果,无需生成或解析,支持MLX和Apple Silicon。
questions: { billing: boolean, urgency: score, }
一个异步 LangGraph 工作流,向 TypeSafe 的 Jev 模型发送模拟邮件。
questions: { context_needed: choice, }
Pi coding-agent 扩展:TypeSafe Jev 检查工具调用、输出和回复,包括 prompt 注入、审批、秘密清理和任务固定。
questions: { beauty: boolean, cat: choice, }
基于 TypeSafe Jev 的语义代码搜索工具,按代码功能而非名称进行查找。
questions: { irreversible: boolean, goal_done: boolean, }
AskJev 是 Jev 的自动驾驶工具,支持任意网站并防止不可逆点击,基于 TypeSafe System One。
questions: { partial: boolean, score: boolean, }
fastbrowse 是一个快速浏览器 agent,Jev 从页面内容选择操作,LLM 负责阅读和规划,答案中的每个断言都引用页面内容。
questions: { urgent: boolean, }
将 JEV 连接到 MCP 客户端,使用共享数据集和可测量准确率对比其判断与通用 LLM 的表现。
questions: { category: choice, tech: boolean, ai_written: boolean, }
Chrome 扩展,使用 TypeSafe Jev 给 X 上的每条帖子标注类别,并隐藏不想看的内容。
questions: { q1: boolean, }
一个小型可扩展的决策到执行框架,适用于 TypeSafe Jev。
questions: { is_spam: boolean, }
通过 TypeSafe 的 Jev API 运行 JSON Schema,返回 JSON 数据。
questions: { instructions: boolean, }
TypeSafe Jev 路由,用于 Oh My Pi,支持可选的 checkpoint 编排器和可编辑的 XDG 配置,需 Bun 1.3.14 和 OMP 18.2.3。
questions: { odd: boolean, }
使用 System One 模型校准概率,判断一个数字是否为奇数。
questions: { throttle: choice, yaw: choice, pitch: choice, // +3 }
该项目使用 TypeSafe AI 的 Jev 自动驾驶无人机,在随机城市中从点 A 飞到点 B,途中避开障碍物,单次飞行费用为 0.01 美元。
questions: { unsolicited_promotion: boolean, profile_bait: boolean, scam_or_phishing: boolean, // +5 }
基于 TypeSafe Jev 的简易 grammY Telegram 反垃圾消息机器人
questions: { operation: choice, }
Jev for Chrome 使用 TypeSafe Jev 进行快速决策,控制当前浏览标签页,是 browser-use/jev-ultrafast 的社区移植版本。
questions: { about: boolean, keep: choice, }
TypeSafe System One 和 Jev 社区目录,收录围绕类型安全决策的 GitHub 项目和文章。
questions: { is_spam: boolean, folder: choice, suspicion: score, }
Jev Explained 是对 Jev 项目的详细说明和解析。
questions: { connected: boolean, }
Jev DSH 决策引擎是面向 Agent Harness 的结构化决策插件,支持 DeepSeek Harness 和通过 iPolloWork 支持 OpenCode、Codex Harness。
questions: { operation: choice, click_target: choice, goal_reached: boolean, // +1 }
基于Jev和agent-browser的快速受限浏览器agent,支持类型化操作、研究、分类和安全编排。
questions: { department: boolean, frustration: boolean, }
TypeSafe.ai 的 Ruby 客户端。
questions: { delivery: boolean, department: choice, urgency: score, }
将本地语言模型转换为兼容Jev的结构化决策引擎,支持Choice、Score和Noul输出,采用预填充二进制推理。
questions: { done: boolean, }
基于类型化 Jev 决策的聊天机器人,采用层级推测解码处理 System One 概率。
questions: { is_impossible: boolean, }
基于Jev的DeepSeek Harness决策层。
questions: { is_urgent: boolean, frustration: score, }
Claude Code 插件,使用 TypeSafe 的 Jev 对评审结果、调试假设和设计方案进行评分,提供校准概率而非单一意见。
questions: { is_urgent: boolean, }
面向 agent 的 TypeSafe Jev(System One),用于 DSH Web GUI。模型本身。
questions: { routine: boolean, }
基于 TypeSafe 的 Jev,实现带自然语言谓词的 SQL,用于按语义过滤、排序、分类和评分数据行,支持批处理、缓存和成本控制。
questions: { automated: boolean, }
一个基于Jev的小型Chrome扩展,用于标记或折叠X上可能由AI生成的回复。
questions: { done: boolean, blocked: boolean, }
jev-browse 是一个非官方项目,与 TypeSafe 或 Vercel 无关。
questions: { intent: boolean, target: boolean, site: boolean, // +5 }
通过土耳其语和英语自然语音控制 Windows 10/11 电脑,集成 OpenAI Realtime、本地 Whisper、Jev、UI Automation 和 Playwright。
questions: { department: choice, frustration: score, is_urgent: boolean, }
DSH 包,注册 jev_ask 用于 TypeSafe Jev 的 noul、choice 和 score 答案。
questions: { instructions: boolean, }
pi 编码 agent 的运行时约束:在执行每个有副作用的工具调用前,检查是否符合你的指令,基于 TypeSafe Jev 实现。
questions: { urgent: boolean, }
Rails 应用的决策层,基于 TypeSafe 的 Jev System One API,提供类型化、校准的决策控制流程。
questions: { what: choice, }
TypeSafe Jev 的操作实验室,包含棋类竞技场、封闭式展位和仅供复盘的 Stockfish HUD。
questions: { t: boolean, }
一个浏览器扩展,允许用户用自定义主题过滤X、YouTube、Reddit、LinkedIn和Hacker News的内容。
questions: { model: choice, effort: choice, is_followup: boolean, }
本地代理,使用 TypeSafe Jev 根据消息选择 Claude 模型和计算资源,路由子代理,保持主聊天缓存不变。
questions: { needs_skill: boolean, }
BeLazy167/typesafe-mod 是一个 Claude Code mod,将决策路由到 TypeSafe 的 Jev 模型,根据 prompt 排序已安装技能,并在有信心时回答 agent 的选择题。
questions: { confidentiality: choice, }
JEV Document Classification 利用 TypeSafe 的 System One 模型,快速且低成本地对文本文件进行分类。
questions: { comparison: choice, }
基于Jev的OpenCode代码压缩工具
questions: { blocking: boolean, }
Mastra agent 在 TypeSafe Jev 上的输入内容审核工具,单文件实现。
questions: { department: choice, }
测量何时在数据上使用Jev和其他模型,然后进行相应路由。
questions: { content_type: choice, }
使用 TypeSafe Jev 和 Mobile MCP 实现快速结构化的安卓控制循环。
questions: { is_command: boolean, complete: boolean, }
通过语音和指点在 tldraw 画布上绘画,Jev(TypeSafe System One)每个词约 350 毫秒内确定动作、目标和位置。
questions: { department: choice, frustration: score, is_urgent: boolean, }
兼容Jev的系统,开源实现Jev功能。
questions: { requires_uncertainty_notice: boolean, response_depth: score, }
一个基于 OpenAI 和 TypeSafe 的 Jev 终端界面,提供带透明决策报告的答案。
questions: { verdict: choice, should: boolean, doom: score, // +1 }
我们每十分钟用真实头条问TypeSafe AI的System One模型Jev,AI是否应该消灭人类。
questions: { difficulty: score, needs_reasoning: boolean, stakes: score, // +5 }
将每次 LLM 调用转到能处理的最便宜模型,路由由 TypeSafe Jev 约 180 毫秒内决定,无需训练数据,策略用 YAML 编写,支持 TypeScript 和 Python。
questions: { category: choice, reached_assertion: boolean, missing_context: boolean, }
这是一个开源的 Codex 插件,用于 TypeSafe Jev 的决策咨询、故障诊断和基于证据的完成审核。
questions: { is_toxic: boolean, is_profane: boolean, severity: score, // +2 }
基于 TypeSafe AI Jev 的 Node.js 快速脏话和有害内容检测工具,支持多语言变体,延迟约 50-500 毫秒。
questions: { complexity: score, needsPlanning: boolean, }
Jev 演示项目:将编码任务路由到 Grok Build 或 Codex Astra。
questions: { ping: boolean, }
Codex 插件:通过 Jev 指导精简冗长工具结果。
questions: { task_completion: score, instruction_following: boolean, grounded_in_evidence: boolean, // +5 }
基于JEV,支持并行在线agent评估和可观测性的经济方案。
questions: { is_billing: boolean, }
在 TypeSafe 的 Jev 上构建版本化判断函数,后端通过 HTTP 调用,coding agent 通过 MCP 调用,密钥保存在本地。
questions: { complete: boolean, }
NobleSpartan6/otto 是一个支持 macOS 和 Windows 的开源本地计算工具,集成了 TypeSafe Jev、本地 OCR 和选择性规划功能。
questions: { wants_refund: boolean, intent: choice, }
基于 OpenRouter,使用确定性策略和 TypeSafe Jev 实现 AI agent 工具调用的运行时授权和安全控制。
questions: { operation: choice, }
通过聊天操作图像,使用类似 Jev 的模型对 prompt 进行分类
questions: { destructive: boolean, exfiltration: boolean, privilege: boolean, // +4 }
基于 TypeSafe Jev 的 AI agent 自动模式工具调用防火墙,作为 Claude Code 钩子提供。
questions: { enabled: boolean, color: choice, progress: score, }
在 Apple Silicon 上使用 DiffusionGemma 实现本地 JEV 风格决策,包含基准测试和编码 agent 示例。
questions: { category: choice, bug_severity: score, has_repro_steps: boolean, // +2 }
基于TypeSafe AI System One API的MCP服务器和agent技能,将判断分解为Choice、Score、Noul问题,进行代码校验和标注数据测量,并设置校准阈值。
questions: { action: choice, }
Jev 和 Microsandbox 使用可复用的 TypeScript 学习工具探索游戏的多种未来可能性。
questions: { content_type: choice, already_known: boolean, insight_density: score, }
一个 Chrome 扩展,提前阅读文章和 YouTube 视频,根据你的目标给出阅读、略读、保存或跳过的建议,基于 Jev,开源,支持 MV3。
questions: { completion: choice, }
基于 Jev/Playwright 的核心,提供类型化 SDK、持久化 CLI 和带本地浏览器操作及确定性断言的 MCP 服务器。
questions: { relevant: boolean, category: choice, }
PiJev 是一个终端编码 agent,结合 Jev 排序文件、选择技能和处理失败,编码模型负责写代码,基于 Pi 构建。
questions: { hallucination_sensitive: boolean, }
TypeSafe 模型路由器,Jev(System One)将每个请求存入类型化目录路由。
questions: { ping: boolean, }
Yunus Pi 是基于分叉的 Pi harness (pi.dev) 深度定制的使用体验,集成补丁、扩展、技能和自定义提供者配置。它采用先进的机器学习、Jev、Cactus Needle 3 等技术。
questions: { criteria: boolean, }
基于Jev的Chrome扩展,用于分类X帖子并根据上下文分类回复。
questions: { claims_success: boolean, }
查找因环境问题(缺少密钥、工具、文件、权限、网络或上下文)导致运行失败的 AI agent,基于 TypeSafe Jev。
questions: { label: choice, }
一个确定性分类器,用于检查 agent 声明是否有证据支持,支持通过 Cloudflare AI Gateway 进行可选的 Jev 比较。
questions: { irreversible: boolean, }
通过 Jev 增强 Pydantic 的 AI 功能,提供多个单文件可运行示例。
questions: { composition: choice, legibility: boolean, }
基于共享视觉编码和 Qwen3-VL,实现图像原生的类型化决策。
questions: { is_urgent: boolean, severity: score, }
TypeSafe/Jev 的 AI agent 工具调用预执行防火墙的影子模式验证工具,实际运行结果见 report.md。
questions: { action: choice, asset: choice, condition_operator: choice, }
参考原型,探索基于 TypeSafe/Jev 到 Axiom、Argent、Silverscript 在 Kaspa 上的 agentic 商业模式。
questions: { tier: choice, is_greeting: boolean, }
基于 Vercel AI Gateway 的 Jev (TypeSafe) 模型路由器。
questions: { line: choice, pace: choice, overtake: boolean, // +1 }
使用 jev 控制虚拟赛道上的赛车。
questions: { severity: score, area: choice, }
基于TypeSafe的Jev,提供带概率的类型化判断(noul、choice、score)的评估优先MCP服务器。
questions: { destructive: boolean, secrets: boolean, }
基于Jev的Claude Code判断层,通过YAML策略快速判断工具调用权限,无需调用大型语言模型,支持TypeSafe Jev,未来支持本地模型,默认干运行并发布校准表。
questions: { is_exquisite_and_dynamic: boolean, animation_verdict: choice, primary_deficiency: choice, }
基于TypeSafe Jev 1.13非自回归决策模型,为Claude Code提供实时质量门控和艺术指导Warden。
questions: { person_name: boolean, email_or_phone: boolean, postal_address: boolean, // +5 }
基于 TypeSafe Jev 的 CLI 工具,用于检测文本中的 PII,包括存在性、敏感度和具体位置。
questions: { is_regulation: boolean, mentions_deadline: boolean, mentions_fines: boolean, // +5 }
基于TypeSafe的Jev构建的TLA+验证共识内核,经过1680次混沌测试药房决策,无错误判定,包含影片、代码和所有通话记录。
questions: { topic: choice, requests_credentials: boolean, sender_identity_mismatch: boolean, // +4 }
基于OpenRouter对TypeSafe Jev(System One决策模型)进行实验,包含重复性、扰动和LLM基线比较。
questions: { needs_rewrite: boolean, visual: choice, }
Pi 扩展:通过 Jev 审核提供更清晰回复,支持可选重写和视觉效果
questions: { states_application_instruction: boolean, }
Upwork 工作分类示例项目。
questions: { a: boolean, b: boolean, }
一个 Chrome 扩展,将 TypeSafe 的 Jev 集成到 X.com,实时分析浏览的帖子内容。
questions: { is_urgent: boolean, department: choice, }
Opencode 插件,使用 Jev(system one 模型)辅助软件开发流程,非 Opencode 团队官方项目。
questions: { file_removal: score, credential_theft: score, data_exfiltration: score, // +5 }
基于Jev的静态shell脚本分析工具。
questions: { kind: choice, relationship: choice, review_priority: score, }
面向开发者的 Jev / TypeSafe 精选,说明每个项目中 Jev 负责的步骤、源码阅读顺序、依赖需求及未验证结论。
questions: { uses: boolean, }
基于 TypeSafe Jev 的可配置 GitHub 提交审核和 PR 分类工具,不使用文本生成模型。
questions: { ok: boolean, }
fiale-plus/jev-cli 是 TypeSafe System One API (Jev) 的非官方 CLI,适用于 AI agent 和可执行进程的场景。
questions: { alive: boolean, }
Jev 是 TypeSafe 的 System One 分类器,集成在 Claude Code、Codex、Pi 和 OpenCode 中,实现类型化分类、检查、评分、排序和提问,并支持一键设置。
questions: { urgent: boolean, severity: score, }
Node 客户端,用于 Typesafe Jev 等决策模型。
questions: { outOfScope: boolean, contradictsPrevious: boolean, shouldFlag: boolean, }
这是一个Claude Code插件,使用TypeSafe AI的Jev在agent执行工具调用前验证调用是否符合会话计划,然后允许、询问或阻止调用。
questions: { scope_alignment: score, touches_state: boolean, breaks_contracts: boolean, // +2 }
基于TypeSafe System One,为Antigravity、Cursor、Claude Code等AI编码助手提供快速语义代码搜索和差异审计功能。
questions: { failure_domain: choice, customer_impact: score, systemic_outage: boolean, }
一个包含多个小实验的车库,用于用 System One 和 Jev 构建关键系统。
questions: { succeeded: boolean, }
TypeSafe AI 的 Jev 评估模型的 CLI,输入类型化问题,输出结构化 JSON 答案。
questions: { action: choice, close_intent: boolean, intentional_control: boolean, // +1 }
基于Jev的本地优先手势和视线媒体控制agent,具备页面关闭意图保护功能。
questions: { edit: choice, contract: choice, caller: choice, // +2 }
使用 Jev、简单英文规则和 Agent Skills 进行语义代码审查。
questions: { next_move: choice, }
Chakravyuha 是一个极环迷宫,每步都是 Jev (TypeSafe System One) 的决策,模型选步,路径评分,历史页评估置信度。
questions: { same_intent: boolean, }
当 TypeSafe Jev 识别相同意图时,跳过昂贵的 LLM 调用,提供兼容 OpenAI 的本地缓存代理。
questions: { instructions: boolean, }
基于Jev的智能动态AI过滤,用于X和YouTube内容流。
questions: { needs_vision: boolean, needs_tools: boolean, }
在约1秒内为任何任务选择最佳AI模型和推理方案,支持Claude Code、Claude Desktop和Codex,结合TypeSafe的Jev决策模型和实时OpenRouter定价,平衡智能、速度和成本。
questions: { eligible: boolean, }
Mistertelecom/NEXUS-AI-Gateway-with-JEV 是一个执行前进行验证的 AI 网关,JEV 负责验证,Worker 负责生成,支持本地优先控制和包含359个提供商目录。
questions: { intent: choice, urgent: boolean, frustration: score, }
n8n 社区节点,用于 TypeSafe Jev 结构化 AI 决策。
questions: { disposition: choice, risk: score, data_exfil_risk: boolean, // +2 }
Agent 工具/MCP 调用网关,通过 TypeSafe Jev 实现允许、请求人工、拒绝功能。
questions: { should_review: boolean, risk: choice, route: choice, // +1 }
基于 GitHub Action,使用 Jev 通过 Vercel AI Gateway 低成本筛选 pull request,减少昂贵的 LLM 或人工审核。
questions: { fraud: choice, }
使用 Jev 和 Kimi K3 进行硬分类任务。
questions: { is_project: boolean, substance: score, }
开源项目,能证明调用了Jev,TypeSafe AI的System One模型,每个条目链接到证明代码行,每日更新。
questions: { impact: score, }
TypeSafe AI (jev) 的示范使用项目。
questions: { q: boolean, }
jevkit 的 JavaScript/TypeScript 版本,提供静态代码检查和共享记录格式,用于基于 TypeSafe 的 Jev(System One)模型开发,非官方版本。
questions: { action: choice, }
基于Jev、Chrome MV3和本地AI Gateway桥接,实现语音和文本浏览器控制。
questions: { intent: choice, connection: choice, supported: boolean, }
一个用 TypeSafe Jev、React 和 Express 构建的小型侦探密室逃脱游戏。
questions: { category: choice, bug_severity: score, wants_refund: boolean, // +1 }
Jev Playground 是一个用于测试和体验 Jev 的在线环境。
questions: { is_urgent: boolean, needs_human: boolean, is_financial: boolean, }
比较 GPT 生成的语言与 JEV 结构化 Noul 决策在相同输入下的表现。
questions: { condition: choice, }
基于Jev的简明英文拉取请求检查,包含一个条件和最低置信度的单项检查。
questions: { q: boolean, }
基于Jev的Pi上下文压缩工具,保留重要指令和工具历史,去除冗余信息,支持优雅回退。
questions: { answered: boolean, }
使用 TypeSafe 的 Jev 的项目列表
questions: { risky: boolean, submit_after_typing: boolean, }
通过 TypeSafe 的 Jev 实现网页浏览器自动化操作。
questions: { relevance: choice, }
基于Jev相关性过滤和可审计token指标的Codex代码搜索插件。
questions: { billing: boolean, urgent: boolean, team: choice, // +1 }
Jev风格的模型推理引擎,提供与Jev兼容的API。
questions: { refund: boolean, }
使用 Ego Lite 完成浏览器任务,调用 Jev 进行语义目标选择、过滤、排序、分类和文本证据判断。
result = post_json("https://api.typesafe.ai/v1/systemone", os.environ["TYPESAFE_API_KEY"], body)jev-ultrafast 是一个强调速度的浏览器相关项目。
export const SYSTEM_ONE_URL = 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone';
Claude Code 插件,用 Jev 决策替换压缩摘要,快速评分每次工具调用和结果,丢弃或截断过时内容,保留内容原文。
"adaptation": "Native Noul replaced with binary Yes/No Choice; state/question unchanged",
基于开源模型的语义条件判断,在家用3090显卡上运行,独立开发,与Jev或TypeSafe无关。
基于 TypeSafe 的 System One API 构建 agent 技能的工具。
一个精选的公开项目、集成和讨论列表,基于Jev——TypeSafe AI的用于类型化决策的System One模型。
from typesafe_sdk import AsyncTypeSafeClient, RetryPolicy
基于 TypeSafe 的 Jev 模型的软件工厂管理工具。
TypeSafe、System One 模型和 Jev 的官方资源及社区项目精选列表。
一个为 Jev(TypeSafe AI 的 System One 类型决策模型)构建的精选工具列表。
const url = `${opts.baseUrl ?? 'https://api.typesafe.ai'}/v1/systemone`基于Jev决策的税务文件页面分类器,支持261种IRS表格,准确率100%,每页成本约0.001美元。
url: 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone',
Jev 演示了打开 Uber,输入旧金山机场到金门大桥的路线,并到达支付选择界面,整个过程约 21 秒。
-- jev.api_url default 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone' (proxies, mocks, tests)
通过自然语言向Postgres表提问的PostgreSQL扩展,基于TypeSafe的Jev实现。
基于 TypeSafe AI 的 System One 模型 Jev 构建的项目精选列表,附带来源说明。
import { choice, score } from "@typesafe-ai/sdk";jev-router 用于在 claude code 中为任务路由到最便宜的模型。
"jev (TypeSafe stepper)": ("typesafe_sdk", "quackd[jev]"),一个统一的 CLI 工具,用于连接和控制各种机器人,支持多种 LLM、大模型和 ROS 机器人,具备模拟器、安全合约、记忆和群组功能。
typesafe: {endpoint:'https://api.typesafe.ai/v1/systemone',keyName:'TYPESAFE_API_KEY',model:'jev-latest',modelPattern:/^jev-[a-z0-9.-]{1,80}$/},通过 Jev 点击和 Codex 验证,实现浏览器操作速度提升 5–10 倍,项目由 EZCollegeApp 开发。
"/v1/systemone",
基于开源模型的 Jev 兼容 API 端点(仅预填充)。
? "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
一个自托管的、支持版本管理的 AI agent 技能库,包含 MCP、作用域客户端和可选的 Jev 推荐功能。
export const JEV_API_ENDPOINT = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone";
基于Jev的本地优先MCP插件,用于AI编码agent持续进行软件质量评审。
export const DEFAULT_BASE_URL = "https://api.typesafe.ai";
TypeSafe API 的官方 TypeScript/JavaScript 库。
"description": "Qwen3.5-0.8B-Base fine-tuned on frames labelled by ten per-game search programs to play ten browser games from 448 px screenshots, reading a pro
一个基于源码的Jev项目目录,包含可复用的仅Jev的GitHub代码审查工作流。
from typesafe_sdk import AsyncTypeSafeClient, Choice, Noul, Score
使用 Jev 和 GEPA 根据人工反馈构建校准的 AI 分类器。
baseUrl = 'https://api.typesafe.ai/v1',
基于Jev的语义代码静态检查工具。
import { TypeSafeClient } from "@typesafe-ai/sdk";基于 TypeSafe 的 Jev 模型实现的浏览器使用工具。
parser = argparse.ArgumentParser(description="Local visual Choice/Noul/Score judgments")
基于Apple Silicon的Jev类视觉推理教学实验,支持共享上下文、直接候选评分和本地视觉演示。
"""Jev-compatible HTTP API: POST /v1/systemone and GET /v1/models.
基于 DiffusionGemma 的开源、兼容 Jev 的 System One 决策服务器。
export const TYPESAFE_ENDPOINT = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone";
WXT 浏览器扩展,使用 Jev 通过可复用模板规则清理页面杂乱内容。
? "> 💡 **如何快速复核**:如果项目中已接入 Jev / TypeSafe 决策机制(例如 Dart、Go、Rust、Java、Python、TS/JS 等多语言 SDK,或 OpenRouter decisions、`/v1/systemone` 调用),欢迎直接在本 Issue 中回复补充包含决策调用的*
Awesome Jev 是一个基于源码的开源生态系统雷达,支持自然语言项目发现和自动 GitHub 同步。
@app.post("/v1/systemone", response_model=SystemOneResponse)基于GliFormer的自托管替代TypeSafe的jev工具。
import { choice, noul, score } from "@typesafe-ai/sdk";基于TypeSafe的Jev模型,提供快速、低成本、类型化的判断工具,作为MCP工具使用。
"name": "jev",
一个用于编写和改进调用 Jev、TypeSafe System One 模型程序的技能。
if r.URL.Path != "/v1/systemone" || r.Header.Get("Authorization") != "Bearer k" {mcp 连接器,提供 AI agent 直接访问 TypeSafe AI 的 Jev 模型。
export const SYSTEM_ONE_URL = 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone';
Claude Code 插件:在模型处理前用 TypeSafe Jev 裁剪长 Bash 输出。
const res = await fetch("https://api.typesafe.ai/v1/systemone", {一个基于 Three.js 的可操作驾驶模拟器,内置 Jev 驱动的自动驾驶功能。
typesafe: { host: "api.typesafe.ai" },基于 pi-typesafe 的 Pi 监控工具,Jev 负责判断不可逆和偏离任务的工具调用,检测死循环,核查未验证的完成声明并标记错误。
res = await fetch('https://api.typesafe.ai/v1/systemone', {基于意义跨语言搜索,TypeSafe Jev 对每行评分,支持 AND/OR/NOT 组合搜索,能用日语查英语,英语查日语。
import { TypeSafeClient, choice, noul, type ChoiceCriteria, type EntryType } from "@typesafe-ai/sdk";该项目提供英文和葡萄牙文两种语言的说明文档。
精选的 Jev 和 TypeSafe System One 应用、库及资源列表。
"jev": j_val,
Heman10x-NGU/openJev-verdict-2.0 是一个校准的151M非自回归决策引擎,在 LocalLLaMA/typed-decisions 上超过了 TypeSafe Jev 和 Laya,准确率77.10%。
"https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
pg_typesafe 是一个用于 TypeSafe AI (Jev) 类别分类的 PostgreSQL 预发布扩展。
Jev takes a state plus a set of typed questions (Choice, Score, Noul) and returns typed answers with calibrated probabilities in one request, no text generation
这是一个基于Jev和TypeSafe AI的System One模型构建项目的社区目录。
apiBase: 'https://api.typesafe.ai',
基于Jev,通过实时音频和转录检测YouTube赞助片段。
收录了 System One 模型和 Jev 相关的论文、开源复现和独立评测。
return False, f"could not reach api.typesafe.ai ({e.__class__.__name__}); check your internet connection"在任意视频上实时显示 Jev (TypeSafe) 计量器,对每句评分并以16:9格式呈现编辑效果。
//! port, empty or root path only. Canonical origins append `/v1/systemone`
基于Rust的CLI工具,使用TypeSafe.ai的Jev根据实时会话上下文评估agent技能,支持Claude Code钩子、结构化JSON、回避和本地反馈,需TypeSafe API密钥。
"""One small, strict client for TypeSafe Jev (POST /v1/systemone).
基于Jev的模型路由、记忆、压缩、技能选择及计算机和浏览器使用,适用于Hermes、Claude Code和Codex agent。
import { TypeSafeClient } from "@typesafe-ai/sdk";基于Jev(TypeSafe)排序的Fish风格zsh历史自动补全工具。
v = sub.add_parser("serve", help="HTTP server with the model loaded once (POST /score, /v1/systemone)")基于自定义微调的 Open Jev 实现
// Docs: https://docs.typesafe.ai/api (POST /v1/systemone, Noul questions)
一个 Chrome 扩展,使用 TypeSafe Jev AI 模型判断 DOM 元素是否广告,并将其移除,无后端,不是真正的广告拦截器。
// mock-jev: a local stand-in for TypeSafe's `POST /v1/systemone`, for driving the router
一个本地 LLM 网关,用于编码 agent 在选择调用工具时使用。
ENDPOINT = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
整理的 Jev 资源和可运行示例,用于类型化 AI 决策。
baseUrl: process.env.JEV_BASE_URL || 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone',
基于Jev的便携式上下文压缩工具,适用于coding agents。
import { createLiveTypeSafeClient, type TypeSafePort } from "../semantic/typesafe-client.js";一个 CLI 工具,根据任务选择 Cursor、Claude Code、Codex 或 OpenCode 及模型/努力,然后启动执行,由 Jev 和 Herdr 支持。
import { TypeSafeClient, type EntryType, type Questions } from "@typesafe-ai/sdk";一个基于Jev构建、不使用大型语言模型的聊天机器人调用工具。
"name": "Jev",
在 Apple Silicon 上为任意 MLX 模型提供 Jev 风格的并行约束决策,支持类型化和模式验证的 JSON 一次前向计算完成。
from typesafe_sdk import AsyncTypeSafeClient, TypeSafeError
Typesafe.ai System One Model Jev通过对邻近关系分类,导航Neo4j图数据库。
const res = await fetch(`${options.baseURL ?? 'https://api.typesafe.ai'}/v1/systemone`, {基于Jev的Hono语义路由器,用于按请求含义路由HTTP请求。
ENDPOINT = 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone'
使用 Jev 创作艺术作品。
url: "https://api.typesafe.ai/v1/systemone",
Jev 根据每个 prompt 选择适用的规则,让 Claude 只处理相关规则。
base_url: str = "https://api.typesafe.ai",
基于Python和TypeSafe AI(Jev System One)的Discord管理机器人,实时过滤垃圾和诈骗链接,自动升级违规行为,辅助管理员管理。
var request = URLRequest(url: URL(string: "https://api.typesafe.ai/v1/systemone")!)
基于Jev的Mac操作工具,通过辅助功能读取屏幕,实现快速无视觉模型的电脑控制。
一个精选的 Jev 用例、项目、SDK 和资源列表,Jev 是 TypeSafe AI 的 System One 模型,用于软件中的快速类型化决策。
ENDPOINT = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
Hermes 和其他 agent 用于调用 typesafe 的 jev 的 Skill。
API_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
用一句简短的日英句子控制 Ableton Live,按⌘⇧Space唤出,输入或语音完成操作。
url, default_model, prefix = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone", "jev-latest", "TYPESAFE"
基于Jev的LinkedIn招聘agent,可浏览相关资料、保存链接并核对招聘要求。
const res = await fetch("https://api.typesafe.ai/v1/systemone", {基于TypeSafe的Jev,实现类型安全的决策,是首个System One模型。
import { TypeSafeClient } from "@typesafe-ai/sdk";基于 Hyperliquid 的实时 Jev 交易工具。
Self::Typesafe => "https://api.typesafe.ai/v1/systemone",
Semantic grep:通过描述查找代码,基于 Jev 实现。
"jev": j_val,
基于ModernBERT的非自回归决策引擎,具备校准不确定性和TypeSafe AI Jev基准审计,支持浏览器内WebGPU运行。
endpoint: "https://api.typesafe.ai/v1/systemone".into(),
使用Jev对Git提交的差异和信息进行分类,包括错误修复、安全修复/CWE和变更类型。
return self.async_create_entry(title="Jev", data={CONF_API_KEY: api_key})通过 Home Assistant 集成 TypeSafe Jev,实现向家中提问并获取数字答案,支持传感器、自动化动作和对话代理。
import { choice, TypeSafeClient, type Usage } from "@typesafe-ai/sdk";基于 TypeSafe 的 Jev 提供支持的代码库搜索工具。
base_url: str = "https://api.typesafe.ai",
只读交易日志和复盘工具,支持Jev类型判断、agent集成和可复现的金融基准测试,不涉及下单和投资建议。
const validUrl=url.protocol==='http:' && url.hostname==='127.0.0.1' && /^\d+$/.test(url.port) && url.pathname==='/v1/systemone' && !url.username && !url.passwor
在 Codex Computer 中实现 TypeSafe Jev 动作选择功能。
self.http.get("https://api.typesafe.ai/v1/models")通过本地 whisper.cpp 和 Jev (TypeSafe) 调用,实现对 Mac 的语音控制和自动化操作。
"joshmn/typesafe-sdk": {Jev / TypeSafe System One 中文精选资源列表,包含官方资料、SDK、应用、Agent 工具、开源复现和评测,附中文指南,每日更新热门项目。
export const API_URL = process.env.JEV_API_URL || "https://api.typesafe.ai/v1/systemone";
基于 LLM 规划,Jev 决策的浏览器自动化工具,包含库、CLI 和 MCP 服务器。
# baseUrl: https://api.typesafe.ai
jev-lint 是一个检查函数实际行为的代码检查工具,弥补普通 linter 无法检测的部分。
@app.post("/v1/systemone", response_model=DecisionResponse)将任意现成的大语言模型转变为类似 Jev 的决策层
"text": "**Live Jev findings — 2026-09-18**\n\n89 live calls against `\nhttps://\napi.typesafe.ai/v1/systemone`, model `jev-1.13.0`. Raw data in `data/probe.jso
JEV HUB 汇集了 X 上关于 TypeSafe AI 系统一模型 Jev 的长文和演示视频,保留原链与作者信息。
* Serves the web app in docs/ and relays POST /v1/systemone to TypeSafe, adding the key from
Jev 用于系统评价的数据提取,从论文中引用内容,支持多种模板,结果逐句对应页码,文件保存在浏览器。
"""回傳一個已設定好 key 的 TypeSafeClient;拿不到 key 就直接退出、說清楚為什麼。
基于证据的独立地图,展示TypeSafe的Jev何时有效何时失效,包含真实API调用记录,不是排行榜,中文为主的双语仓库。
import { createGateway, experimental_evaluate as evaluate, type Experimental_EvaluationQuestion as EvaluationQuestion } from "ai";基于FX、Jev和Vercel AI Gateway的实验性浏览器agent,支持自带API key读取页面和自动化浏览任务。
import { TypeSafeClient, choice } from "@typesafe-ai/sdk";基于 TypeSafe 的 Jev 模型自动操作的贪吃蛇,每步选择一个动作,代码中生成合法移动和状态信息。
The transport: one POST to `/v1/systemone` per call.
TypeSafe Jev for OTP:从 GenServer 回复 Jev 并对其答案进行模式匹配。
TypeSafeClient,
基于 Jev (TypeSafe System One) 的 Pi 编码 agent 自动模式,语义自动批准 bash、写入和编辑工具调用,无法决策时自动拒绝。
jev_raw=label['jev'], jev_reported=label['jev_reported'])
基于 DiffusionGemma 的 Typed JSON 推断,包含 Every 和 Jev 的基准测试结果。
API_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
TypeSafe Jev 通过键盘鼠标和记录的动作概率控制原版星际争霸共享软件。
* - api.typesafe.ai (commercial Jev, "System One")
自适应多模型大语言模型路由器,支持80多个提供商,采用Jev System One单次路由、信息素轨迹故障切换和并行集成合并。
const json = await postJson(fetchImpl, "https://api.typesafe.ai/v1/systemone", key, jevRequest(batch, model));
Jev与Gemini 3.8 Flash对比,标注1000条应用评论,速度提升4.1倍,成本降低7倍。
keywords = ["jev", "typesafe-jev", "open-source-jev", "jev-alternative", "system-one", "system-one-model", "llm", "classification", "structured-decisions", "typ
开源替代TypeSafe的Jev,提供System One风格模型层,支持任意开源权重LLM一次前向传递给出类型化、校准决策,并附带真实基准测试
const ENDPOINT: &str = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone";
基于可配置 Jev 规则的 Rust 代码检查工具,提供 VS Code 扩展。
baseURL: "https://api.typesafe.ai",
Pi Coding Agent 插件,支持按时机配置规则,具备风险检查、输出脱敏、重复失败和缺少验证提醒功能。
from typesafe_sdk import TypeSafeError
AI 记忆的失效层,每条事实有租期,新证据终止租期,基于 TypeSafe Jev 构建。
static constexpr const char *SYSTEMONE_PATH = "/v1/systemone";
DuckDB 扩展,支持将 typed Jev 答案作为真实 SQL 类型处理。
for k, name in [("noul", "Noul (yes/no)"), ("score", "Score (rubric level)"), ("choice", "Choice")]:TypeSafe 的 Jev 开源复刻版,实现一次前向传递中的类型校准决策,支持 Gemma 4 E2B 和 Gemma 3 270M(Modal)。
DEFAULT_BASE_URL = "https://api.typesafe.ai"
通过相关性检索,使用 TypeSafe 的 Jev 过滤 AI 助手的记忆,而非相似度匹配
TYPESAFE_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
基于TypeSafe AI首个system one模型Jev的交易机器人。
jev-me 是一个基于 Jev 的交互式问答工具,每轮可选择使用 Jev 进行提问。
"typesafe": Backend("typesafe", "https://api.typesafe.ai/v1/systemone", "jev-latest", "TYPESAFE_API_KEY"),jgrep 是一个基于描述的 grep 工具,使用 TypeSafe 的 Jev 决策模型按语义过滤行,速度约 200 毫秒每行。
export const JEV_PATH = "/v1/systemone";
Chrome 扩展,在 X 上为每条浏览过的帖子添加 typed Jev 评判标签和实时费用计数器。
from typesafe_sdk import Choice, TypeSafeClient
针对类型化决策模型的概率感知评估,包括校准、选择性风险、延迟和可复现基准测试。
endpoint: "https://api.typesafe.ai/v1/systemone".to_string(),
基于Rust的免费agent优先SEO和GEO CLI工具集及MCP服务器,替代Semrush和OpenSEO,使用DuckDuckGo和TypeSafe Jev System One。
logging.getLogger("typesafe_sdk").setLevel(logging.WARNING)TypeSafe Jev 的 MCP 服务器,支持对任意 agent 进行类型分类、评分、检查、匹配和筛选,并对每个答案给出置信度。
keywords: ['Jev', 'TypeSafe AI', 'System One model', 'Jev SDK', 'Jev tools', 'Jev agents', 'open-source AI'],
一个社区维护的、经过验证的包含433个基于Jev的开源项目的目录。
"mechanism": "Pinned code builds state from the method, URL, headers and a truncated textual body, then asks one Noul question per route in a single call. The f
展示 Jev 应用,提供中英文示例、解释及优缺点对比,帮助理解其功能和工作原理。
import { type Questions, TypeSafeClient } from "@typesafe-ai/sdk";TypeSafe 的 Jev AI 模型的命令行工具。
GROUPS = ('jev', 'llm')Jev 与 GPT-6 Astra 和 GPT-4.1 mini 进行对比,实现 MuJoCo 中 xArm7 的直接笛卡尔控制。
id: "jev", name: "Jev (TypeSafe AI)",
为Claude Code、Codex、Cursor、Jev等agent提供监控和安全层的开源CLI和技能工具。
endpoint = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
Jev 的一个 Claude Code 插件。
"typesafe": ("https://api.typesafe.ai/v1/systemone", "jev-latest", "TYPESAFE"),基于Jev实现细粒度机器人控制,支持物理预览和可配置的LIBERO任务。
const response = await fetch("https://api.typesafe.ai/v1/systemone", {基于Jev的可配置语义lint工具,支持文件级NOUL判断和magic-strings插件。
/// Defaults to `https://api.typesafe.ai`. Path prefixes are preserved when the
为 Rust 提供 Typed TypeSafe AI 客户端,支持异步和阻塞后端及可观察的重试机制。
import { experimental_evaluate, generateObject, type Experimental_EvaluationQuestion } from "ai";使用Jev查看每日股票状态。
ENDPOINT = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
一个 agent 技能,用于发现 TypeSafe Jev 机会,设计类型化问题,并从社区最新实验中学习。
基于证据的真实 Jev(TypeSafe AI System One)使用案例索引,包括代码库、模式、基准和测量结果。
# ---------------------------------------------------------------- TypeSafe Jev 互換 (POST /v1/systemone)
openvons (open-Jev) 是一个基于概率选择有限选项的判断层,支持文本、图像和日语语音命令。
"jev",
基于 TypeSafe AI 的 Jev 和 get-fable,实现亚 100 毫秒认知反应的自主编码 agent。
id: i ? 'deepseek' : 'jev',
Jev 模型通过 Choice、Score 和 Noul 将自然语言转为带类型的判断与概率,用于分类、评分和路由,支持与 DeepSeek 等模型对比评论打标、速度和结果,包含 CSV/Excel 导入、原速回放和离线报告。
import { choice } from '@typesafe-ai/sdk';基于Jev类型决策和受限AST生成的交互式TypeScript编码CLI工具。
ENDPOINT = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
基于 JEV 的实验性框架,用于从结构化市场数据预测短期股票价格走势。
from typesafe_sdk import ChoiceAnswer, JSONContent, NoulAnswer, ScoreAnswer, SystemOneResponse
Jev 是一个基于 Python 3.14 的项目,使用前需从 console.typesafe.ai 获取 API key 并配置到 .env 文件。
DEFAULT_BASE_URL = "https://api.typesafe.ai"
通过 LLM 教师校准、设定阈值并检测类型安全 Jev 决策模型的置信度漂移。
"https://api.typesafe.ai/v1/systemone", data=body,
PoC:使用 TypeSafe Jev 作为 Hermes Agent 智能命令审批的审核者,速度提升 8.7 倍,提示减少 4.4 倍,基于 153 条真实命令测试,仅限审批。
.feels() 方法用于任何对象,实现带类型的 AI 条件判断,基于 Jev 和 BAML。
const r=await fetch('https://api.typesafe.ai/v1/systemone',{基于Jev的AI音乐(MIDI)生成器。
"base_url": "", # default https://api.typesafe.ai
TypeSafe (Jev) 技能路由,用于 Hermes Agent,在模型调用前确定唯一加载的技能,支持自选,仅标准库,单次路由约0.001美元。
_ENDPOINT = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
基于 TypeSafe Jev 的类型化、带置信度的 agent 技能路由。
TYPESAFE_BASE_URL = "https://api.typesafe.ai"
基于 TypeSafe Jev 的 Typed System One 决策、排序、验证及可选 Hermes 工具入口。
SYSTEMONE_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
用 Jev(TypeSafe 的 System One 模型)对收件箱邮件分类,实现标签、移动、标记和通知,全部通过配置控制。
DefaultBaseURL = "https://api.typesafe.ai"
TypeSafe AI API 的 Go SDK,实现输入类型化问题,输出概率分布。
// SystemOne asks questions about a state via POST /v1/systemone.
TypeSafe AI 的非官方 Go SDK。
'provider': provider, 'base_url': 'https://ai-gateway.vercel.sh/typesafe' if vercel else 'https://api.typesafe.ai',
适用于 Linux、macOS 和 Windows 的开源第二大脑,支持 Claude Code、Codex 和 Antigravity 适配器,内置本地 Markdown 库和独立记忆查看功能。
* `POST /v1/systemone` の応答のうち、判定に必要な部分だけを検証する。
Zod 验证数据结构,Jev 验证数据含义。
defaultAPIURL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
基于 Jev 的 Postgres 语义 SQL 查询工具。
import { createGateway, experimental_evaluate as evaluate } from "ai";通过 Vercel AI Gateway 使用 TypeSafe 的 Jev 实现 Pi 的自动模型路由。
const result = (await postJson("https://api.typesafe.ai/v1/systemone", key, body)) as {基于ego lite的快速浏览器agent,每步只发起一个TypeSafe请求,由agent或Jev选择动作。
MODEL = os.environ.get("JEV_MODEL", "jev-latest")使用 Jev 秒级重建网站内部链接图,与 Claude Opus 5 同队列竞速,并让深度模型根据分歧重写规则。
ENDPOINT = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
基于 TypeSafe Jev 推荐已安装的 Skill,提供 Python CLI、Codex skill、双语文档和示例。
TypeSafeClient,
一个可观察的浏览器隐蔽游戏,Jev 进行类型化守卫判断,确定性代码控制游戏世界。
TRACKED_PACKAGES = ["httpx", "numpy", "pydantic", "PyYAML", "typer", "typesafe-sdk"]
可复现的基准测试,用于评估 Jev 在 RAG 中的重排序质量、延迟和成本。
export const ENDPOINT = 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone';
使用 Jev 的 Chrome 扩展,基于自有密钥过滤任何 Twitch 直播聊天内容。
import { experimental_evaluate as evaluate } from 'ai';对拉取请求中的每个代码文件,使用 TypeSafe 的 Jev 按 Uncle Bob 的 Clean Code 标准评判,再由 Luna 复审,基于 eve 和 Next.js 构建。
from typesafe_sdk import Noul, RetryPolicy, TypeSafeClient
使用 Jev(TypeSafe 的 System One 模型)作为校准的 reranker,一次调用最多处理 30 个文档,返回每个文档的概率。
-X POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone \
基于 agent 的 Haskell DSL,用于 TypeSafe 的 Jev 判断模型,支持类型包、类型推断和同标签答案。
import { choice, noul, score, type ChoiceResponse, type NoulResponse, type ScoreResponse } from "@typesafe-ai/sdk";这是一个关于 System One 模型的 Buivo 文章内容素材,名称待品牌最终确认。
"typesafe": Backend("typesafe", "https://api.typesafe.ai/v1/systemone", "jev-latest", "TYPESAFE_API_KEY"),通过TypeSafe的Jev模型对行进行成对比较,按自然语言含义排序。
// "~typesafe/jev-latest" always points to the newest Jev. The tilde matters:
基于OpenRouter的TypeSafe Jev决策模型实用示例,支持问题分类、数据库索引、文件整理、标签、分类法、去重、PII检测、信息提取、搜索重排序和浏览器agent。
DEFAULT_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
基于 TypeSafe AI Jev 的 Unix 管道和 CI 的类型化语义决策工具。
typesafeBaseUrl: "https://api.typesafe.ai/v1",
在 agent 执行前检查有风险的 shell 和文件命令。
"endpoint": "https://api.typesafe.ai/v1/systemone",
一个无依赖的命令行工具,用于操作 TypeSafe Jev。
base_url="https://api.typesafe.ai", retry=RetryPolicy(max_retries=1),
TypeSafe AI Jev 判断工具,支持 Agent Zero,包含类型化工具和概率卡。
基于Jev和TypeSafe AI的System One模型,整理的工具、集成和实验列表,用于快速类型化决策。
const { raw, ms } = await post('https://api.typesafe.ai/v1/systemone', ts, buildPayload(model, text, prev, chapter));Jev 能在几秒内读取整本小说,将每段文字转化为一行颜色。
import { choice, noul, TypeSafeClient, type EntryType } from "@typesafe-ai/sdk";1v1 Jev 快速瞄准竞技场,基于 Three.js 和 TypeSafe System One。
Jev 在机器人控制、3D建模及相关控制任务中的公开示例,包含源码和存档媒体。
* TypeSafe-compatible /v1/systemone (native typed interface).
JevBench v1 是用于 Jev 类类型决策模型的基准测试工具,支持智能、低成本、高速、可靠和开源。
source: "jev" | "local";
Jev 的可复用机器学习基础组件,包括 PCA、MCMC、文本扩散、神经元胞自动机和任务管理工具。
export const SYSTEM_ONE_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone";
Pi 扩展:使用 TypeSafe Jev 决策进行逐字上下文压缩
from typesafe_sdk import Choice, RetryPolicy, TypeSafeClient
对 Jev 在韩语理解和医学文本上的早期评测,包含运行时和成本数据,支持复现。
baseURL: URL = URL(string: "https://api.typesafe.ai")!,
一个独立的、类型安全的 Swift SDK,支持 TypeSafe Jev,具备异步/等待、批处理、重试和 SPM 支持。
import typesafe_sdk
基于Jev和Swiss匹配的高速递归AI Elo锦标赛引擎。
export const DECISIONS_URL = 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone'
对着摄像头说话,日式综艺字幕和漫画特效会自动根据你的话语出现。
response = await this.fetcher("https://api.typesafe.ai/v1/systemone", {使用 TypeSafe Jev 检查 Pi 代码修改是否符合仓库的 Markdown 规则。
/// Retrying is safe for this API: <c>POST /v1/systemone</c> is a stateless evaluation call, and a
TypeSafe AI System One API 的社区版 .NET SDK,支持带结构和置信度评分的类型化问题回答。
from typesafe_sdk import AsyncTypeSafeClient, Choice, RetryPolicy, TypeSafeError
一个小型快速的散文语法检查工具,使用ruff风格规则代码,基于TypeSafe的Jev模型。
val DefaultBaseUrl: Uri = Uri(scheme = "https", host = "api.typesafe.ai")
Scala 版 Jev SDK,不包含效果系统。
export const TYPESAFE_BASE = process.env.TYPESAFE_API_BASE || "https://api.typesafe.ai";
Jev 实时与其他 AI 模型对战玩俄罗斯方块。
DEFAULT_BASE_URL = "https://api.typesafe.ai"
pre-commit 钩子:通过一次 Jev 调用判断提交信息是否与代码变更匹配,并检查调试遗留、范围膨胀和隐藏问题。
export const ENDPOINT = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone";
一个基于词的语言模型,输出层包含Jev的n-gram起草、Noul分块验证和每token比特评估功能。
MODEL = "typesafe/jev-1.13"
基于Jev的类型化决策,使用概念范围为GitHub PR添加语义标签,而非行数统计。
} from "@typesafe-ai/sdk";
混合编码工具:System 2 负责编写代码,System 1(Jev)负责运行反射操作。
public static let defaultBaseURL = "https://api.typesafe.ai"
TypeSafe API 的非官方 Swift 库。
import { TypeSafeClient } from "@typesafe-ai/sdk";基于TypeSafe Jev路由的Neon AI Gateway的Neon Function代理。
self.model = os.environ.get("JEV_MODEL", "typesafe-ai/jev")一个编码 agent,通过 Jev 过滤所有工具结果,并用 A/B 测试衡量 pass@1 和成本与未过滤对照组的差异。
import { experimental_evaluate as evaluate } from 'ai';基于Jev的校准对齐验证器,用于检查LLM响应和agent计划的对齐情况。
var request = HttpRequest.newBuilder(URI.create("https://api.typesafe.ai/v1/systemone"))用纯 Java 实现的 Jev,零框架零依赖,仅一次 HTTP 调用。
SYSTEM_ONE_PATH = "/v1/systemone"
daf-jev 是一个用于 TypeSafe Jev 决策 API 的可组合 Python 工具包,包含问题构建、置信度门控、评估、校准、CLI、MCP 服务器和 agent 技能。
model: undefined, // undefined = advocaat default (jev-latest / typesafe-ai/jev)
将 AGENTS.md 配置转换为基于 Jev 的快速 AI 代码检查工具。
export const SYSTEM_ONE_URL = 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone'
Jev-scored context compaction 用于 OpenAI Codex CLI,先对每个工具调用评分再压缩,压缩后恢复重要工具输出。
for name,url,key in [('openrouter','https://openrouter.ai/api/v1/models',auth['OPENROUTER_KEY']),('typesafe','https://api.typesafe.ai/v1/models',auth['TYPESAFE_比较 Jev、Gemini Flash 和 Claude Fable 在 Python 代码审查规则上的成本、速度、准确性和一致性,包含结果、图表和可复现实验。
import { choice, noul, TypeSafeClient } from "@typesafe-ai/sdk";基于 Cloudflare Agents 和 TypeSafe AI Jev,实现 Slidev 的语音驱动语义自动翻页功能。
assert.equal(captured.model, '~typesafe/jev-latest');
基于Jev的自托管AI邮件分类器,用于Gmail创建自定义标签、整理收件箱和过滤垃圾邮件,支持成本控制。
TYPESAFE_ENDPOINT = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
这是一个 MCP 服务器,通过决策模型驱动代理页面,使流程只需一次工具调用而非每次点击都调用。支持基于引用的元素表、代码校验断言和零模型宏重放,使用 CDP 与 Chrome 通信。
// api.typesafe.ai allows no localhost CORS origins (and keys belong server-side).
Jev 是 TypeSafe 的 System One 决策模型,本项目展示其功能研究。
try{const response=await fetch('https://api.typesafe.ai/v1/systemone',{method:'POST',signal:controller.signal,headers:{'content-type':'application/json','author基于浏览器的 Doom agent 实验,具备结构化空间状态、可组合 AI 控制、实时决策遥测和 Chocolate Doom WebAssembly 运行时。
const response = await fetch('https://api.typesafe.ai/v1/systemone', {帮助 JEV 进行交流
const API_URL: &str = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone";
基于Jev的快速语义代码搜索,定位相关文件、代码行和代码片段。
"--provider", choices=["jev", "haiku", "anthropic"], required=True
基于 OpenRouter 的 Claude Code Jev 权限控制实验,包含可复现的延迟和成本基准测试。
import { choice, noul, score, TypeSafeClient } from "@typesafe-ai/sdk";DiffJury 是一个 TypeSafe Jev 的 PR 风险路由器和代码审查助手。
import { score, TypeSafeClient } from "@typesafe-ai/sdk";基于成本的 LLM 路由器,使用 TypeSafe 的 Jev 快速分类,选择能处理查询的最便宜模型,无需调用 LLM。
const response=await fetch('https://api.typesafe.ai/v1/systemone',{method:'POST',headers:{Authorization:`Bearer ${c.JEV_API_KEY}`,'Content-Type':'application/js一个基于Jev的小型编程语言,用于大语言模型(LLM)工作流开发。
return (env.get("TYPESAFE_BASE_URL") or "https://api.typesafe.ai").rstrip("/")如果你在试验 jev,这里能让过程更简单。
import { choice, TypeSafeClient } from '@typesafe-ai/sdk';英文和巴西葡萄牙语界面语言支持。
--endpoint URL default https://api.typesafe.ai/v1/systemone
从命令行向 Jev 提问,答案以数字形式返回,包括 noul、choice 和 score 类型。
"jev": jev[k], "llm": llm[k], "label": None}
基于TypeSafe Jev的rerank方法是否优于embedding搜索?对Agent Skills Hub目录中9831对样本和164个中英文查询进行分级相关性评估,并测量评判循环偏差。
process.env.TYPESAFE_BASE_URL ?? "https://api.typesafe.ai",
基于 Jev (TypeSafe) 作为决策模型的浏览器自动化工具。
for u in "https://docs.typesafe.ai/llms.txt" "https://evals.typesafe.ai/" "https://openrouter.ai/typesafe/jev-1.13"; do
基于TypeSafe Jev设计辅助判断系统,结合决策理论实现选择、评分和路径重排,支持组合代数和问题设计验证。
Thin httpx wrapper around POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone.
TypeSafe Jev(System One)决策工具,包含 jev_check、jev_route、jev_score 和 jev_evaluate,用于 Hermes Agent。
endpoint: "https://api.typesafe.ai/v1/systemone".to_string(),
基于 TypeSafe AI Jev 的高通量合成和预训练数据集筛选器,支持以每秒1500+行速度流式处理、过滤和评分 Parquet 与 JSONL 数据集。
import type { Questions } from "@typesafe-ai/sdk";TypeSafe Jev 的决策工具,支持置信门控、影子模式、配方和评估,提升任务执行速度。
reply = requests.post("https://api.typesafe.ai/v1/systemone", json=request,Jev通过Showdown和真实FireRed ROM玩第三代宝可梦游戏。
const res = await fetch("https://api.typesafe.ai/v1/systemone", {22 个 Jev 模型组成的 3D 足球比赛,每个球员由独立的 Jev(TypeSafe AI System One)决策控制,观看或操控9号球员。
const baseUrl = options?.baseUrl ?? process.env.TYPESAFE_API_BASE ?? "https://api.typesafe.ai/v1";
基于Jev判断的本地优先测试选择器,用于确定代码变更影响的测试。
DefaultBaseURL = "https://api.typesafe.ai"
Gaurav-Gosain/jev-go 是 TypeSafe System One API 和其模型 Jev 的 Go 客户端,提供类型化判断和校准概率。
self.send(Method::POST, "/v1/systemone", Some(body), options, |raw| {TypeSafe AI System One API 的独立异步和阻塞 Rust SDK。
from typesafe_sdk import Choice, TypeSafeClient
Aside agent 使用 TypeSafe Jev 进行决策,Jev 是模型,Aside 是浏览器运行时。
else env("TYPESAFE_ENDPOINT") or "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"基于Jev的相关性过滤和重排序工具,适用于Python中的RAG。
This is a thin pass-through for ``POST /v1/systemone``. The request body
Agent Skill:将封闭编码 agent 的判断发送到 TypeSafe Jev。
public static let defaultBaseURL = URL(string: "https://api.typesafe.ai")!
TypeSafe AI 的 Swift SDK,用于简化 AI 功能集成。
* rooted at `https://api.typesafe.ai` and authed with the bearer token.
一个用于 TypeSafe AI 的 Scala 3 和 ZIO 库。
import { choice, score, TypeSafeClient } from "@typesafe-ai/sdk";一个本地演示,Mermaid 流程图包含路由规则,Jev 提供类型判断,JavaScript 执行匹配分支。
基于Jev和TypeSafe的System One模型精选项目合集。
(Text::new("JEV"), TextFont { font_size: FontSize::Px(16.0), ..default() }, TextColor(ACCENT)),基于Jev的Midi Jambox工具。
TYPESAFE = os.environ.get("TYPESAFE_BASE_URL", "https://api.typesafe.ai").rstrip("/")这个项目探索是否能在家用3090显卡上运行类似Jev的程序。
const ENDPOINT = process.env.TYPESAFE_ENDPOINT ?? 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone'
Jev 不能生成单个音符,但给定钢琴和合适的问题,它仍能即兴演奏。
export const SYSTEM_ONE_URL = 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone';
Codex 插件:基于 Jev 指导的上下文恢复,支持会话压缩,移植自 tamaratran/fast-jev-compaction 到 Codex 生命周期钩子。
import type { Fetch, Questions, SystemOneResult } from "@typesafe-ai/sdk";基于 TypeSafe 的 Jev 实现语义模式,本地验证状态后投射类型化答案。
from typesafe_sdk import Choice, Noul, RetryPolicy, TypeSafeClient
使用 TypeSafe Jev 玩 Pokemon Red 游戏
import { TypeSafeClient } from "@typesafe-ai/sdk"基于 jev 实现的 Kubernetes 资源感知功能。
from .schema import Choice, Noul, Question, Score, question_from_dict
一个优化的推理引擎,将大型语言模型转成类似Jev的机器,支持快速、轻量且准确的决策、分类和评分。
# "JEV" is also Japanese encephalitis virus, and "typesafe" is a common word.
一个为 Jev(TypeSafe AI 的 System One 模型)整理的项目、集成和资源列表。
DEFAULT_API_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
TypeSafe AI 社区游乐场,包含110个用例、游戏、难题和模型挑战,支持编辑prompt、A/B对比和移动端界面。
@default_base_url "https://api.typesafe.ai"
这是官方 TypeScript AI SDK 的 Elixir 类型安全移植版,支持统一的 LLM 集成、流式文本和结构化输出、工具调用及 agent 工作流。
from typesafe_sdk import AsyncTypeSafeClient, Choice, RetryPolicy
TypeSafe 的 Jev 模型通过 BepInEx 插件和 Python 脑控制 Steam 上的 Vampire Survivors,并提供实时决策仪表盘,仅支持原生 Linux。
: (vercelGateway ? GatewayProtocol.DEFAULT_BASE_URL : "https://api.typesafe.ai");
Jev 的 TypeSafe AI System One 决策引擎的惯用 Java SDK。
} else if r.URL.Host != "api.typesafe.ai" {基于 Jev(TypeSafe System One)作为决策者的 macOS 电脑使用管理系统。
TYPESAFE_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
基于LiteLLM,使用TypeSafe的Jev选择模型的开源LLM路由器。
export const JEV_URL = process.env.CANNY_JEV_URL ?? "https://api.typesafe.ai/v1/systemone";
防止 AI 编码 agent 无证据声称工作完成,通过确定性钩子判断,TypeSafe 的 Jev 提供建议,使用追加式账本,无运行时依赖。
return { kind: "connection", message, retryable: true, hint: "Check network access to api.typesafe.ai." };MCP 服务器提供 TypeSafe Jev 作为类型化、校准的判断工具,支持分类、评分、校验和批量提问,作为 Claude Code 插件发布。
import type { ChoiceResponse, EntryType, NoulResponse, Question, Usage } from "@typesafe-ai/sdk";基于 TypeSafe 的 Jev 模型,为 Vitest 和 Jest 提供语义测试匹配器,支持用英文编写断言并返回校准概率。
const API_URL: &str = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone";
基于TypeSafe的Jev模型,使用前沿人工智能重新设计的macOS窗口切换工具。
req=urllib.request.Request('https://api.typesafe.ai/v1/systemone',data=body,headers={'Authorization':'Bearer '+key,'Content-Type':'application/json','Cache-Cont独立进行 Jev 1.13.0 行为研究,包括报告、受控 prompt 实验、原始结果和离线验证。
"app": "jev",
将大型语言模型(LLM)转换成类似 Jev 的系统。
收集了使用 TypeSafe AI 的 Jev 构建的内容审核、AI agent、模型路由和语义搜索等实际应用案例和项目。
help = "API root [default: https://api.typesafe.ai]"
通过 CLI 与 TypeSafe AI 的 Jev 模型进行交互。
'description' => __( 'TypeSafe API base URL (default https://api.typesafe.ai/v1).', 'ai-provider-for-jev' ),
将 WordPress 连接到 TypeSafe 的 Jev System One 模型,实现结构化决策(选择、评分、noul)。
defaultBaseURL = "https://api.typesafe.ai"
TypeSafe AI Jev 和 System One 的社区版 Go SDK。
API_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
对代码库中每个函数提问是/否问题,秒级返回排序答案,基于 TypeSafe Jev 实现类似 grep 的问句搜索。
endpoint = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
在模拟的Franka机器人上实现零样本英语目标,Jev通过链式硬编码原语执行任务。
const val DEFAULT_BASE_URL: String = "https://api.typesafe.ai"
JevNoiseGate 使用 LLM 过滤安卓上的无用通知和短信,仅屏蔽明确标记的内容,验证码在本地匹配不上传,不确定内容不拦截。
baseUrl = "https://api.typesafe.ai",
YouTube 赞助跳过工具,通过读取字幕和观看时判断跳过概率,在进度条显示概率热图,无需人群数据库
export const MODEL = 'typesafe/jev-1.13';
国际象棋、四子棋和决策模型。可以玩 Jev,也可以看 Jev 自己对弈。
基于 Jev(TypeSafe)构建的项目,包含使用模式、已知限制和未实现的想法。
"""OpenRouter Decisions API transport for Jev (not TypeSafe /v1/systemone)."""
基于 TypeSafe Jev 的 LlamaIndex 重排序器和路由器,提供类型化评分和选择,成本低于使用 LLM 作为评判。
ENDPOINT = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
使用 TypeSafe Jev 审查 agent 技能和 MCP 代码中的可疑行为及覆盖漏洞。
if self.path != "/v1/system_one":
OpenJev 是一个基于 TypeSafe.ai 概念的独立 Jev 风格 System One 决策 API,包含选择、评分和 noul 原语,支持本地模拟服务器及 Python 和 TypeScript SDK,计划实现真实推理,非 TypeSafe AI 官方项目。
import { choice, noul, score, TypeSafeClient } from "@typesafe-ai/sdk";基于TypeSafe AI的决策模型Jev的简单类型安全示例,包含与Claude Opus 5执行相同任务的对比脚本。
"model": "typesafe/jev-1.13",
基于Jev决策的SLO感知LLM推理路由器,支持实时队列指标、反事实评估和可复现的延迟及成本基准测试。
from typesafe_sdk import AsyncTypeSafeClient
TypeSafe Jev 演示项目,用于快速分析新闻和股票代码的实验研究。
// request example for POST /v1/systemone (api.md:153), and its example
TypeSafe System One API 的 Go 客户端,支持类型化判断和概率计算,无需除标准库外的依赖。
process.env.TYPESAFE_ENDPOINT ?? "https://api.typesafe.ai/v1/systemone";
24601/rh-guard 是一个用于编码 agent 的奖励检测工具,支持结构性拒绝和 TypeSafe Jev System,集成 Claude Code 和 Cursor 钩子。
from typesafe_sdk import Choice, Noul, TypeSafeClient
基于 TypeSafe 的 Jev 实现的自然语言 MCP 工具调度器,运行时发现 MCP 服务器工具签名,使用 Jev 类型原语选择工具并提取参数。
人们使用 TypeSafe AI 的 Jev 构建的各种项目。
一个由APA整理的精选Jev和TypeSafe System One应用、库和资源列表。
"""System One / "Jev"-style scorer.
开源的 Jev 风格 System One 决策模型,Gemma 3 270M 带评分头,单次前向传递实现快速校准决策,无文本生成,灵感来自 TypeSafe.ai 的 Jev。
import { noul, TypeSafeClient, type NoulResponse } from "@typesafe-ai/sdk";oh-my-pi 的插件,使用 Typesafe Jev API 将工具调用分类为安全、不安全或询问。
self.url = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
DOOM-JEV 是一个自主运行的 ViZDoom agent。
import { choice, noul, TypeSafeClient } from '@typesafe-ai/sdk';一个在 macOS 上通过原生方式自动玩 Clash Royale 的自主 agent。
} from "@typesafe-ai/sdk";
一个 CLI 工具,用于检查当前 Git 中的自然语言工程规则。
"typesafe": "https://api.typesafe.ai/v1/systemone",
一个基于 Jev 的类型化 Python 框架,用于通过 ADB 控制 Android 设备。
endpoint: "https://api.typesafe.ai/v1/systemone",
基于 Rust 的快速 CLI 工具,用于 TypeSafe Jev,实现类型化决策和支付前离线检查。
* TypeSafe's native API — POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone, key
为 AI 编码 agent 提供快速、低成本的语义搜索、重点阅读和列表选择,约 2 秒完成。基于 TypeSafe Jev 的 CLI 和 MCP 服务器,在 SWE-bench 上有基准测试。
API_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
基于无法生成文本模型(TypeSafe AI 的 Jev,驱动自回归)的聊天机器人。
_TOOLSET = "jev"
Jev Decisions 是 Hermes 及其他 AI agent 的插件,提供工具风险评估、人类审批建议、证据检查和本地决策日志功能。
API_HOST = "api.typesafe.ai"
纯粹的 Jev,可以“打字”并推动任务完成。
'base_url' => env('TYPESAFE_BASE_URL', 'https://api.typesafe.ai'),Laravel 的非官方 TypeSafe Jev AI 集成,支持类型化响应、异步请求、作用域依赖注入和测试假对象。
import { experimental_evaluate as evaluate } from 'ai';基于Jev的语义MCP防火墙,校验每个工具调用、结果和描述,准确率94%,无误报,成本约0.00002美元/次。
DefaultBaseURL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
Jev-guard 是一个支持 Claude Code、Codex CLI 和 Antigravity 的高速跨 agent 安全门插件。
export const DEFAULT_ENDPOINT = 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone';
非官方 TypeSafe Jev 展示,专注于系统一决策,不涉及聊天。
API = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
TypeSafe 的 Jev 是一个决策模型,输入状态和类型化问题,输出校准结果。
/// Sends `state` and `questions` to `POST /v1/systemone` with client defaults. Returns decoded answers.
TypeSafe AI API 的 Rust SDK,用于与该 API 交互开发。
DefaultBaseURL = "https://api.typesafe.ai"
typesafe AI 的非官方 Go SDK,支持类型化回答、重试和上下文管理。
export const API_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone";
一个浏览器表单工具,用于构建TypeSafe的Jev请求,选择模板填写内容,复制请求,无需JSON和安装,本地运行。
import type { EntryType, NoulQuestion as SdkNoulQuestion, Usage } from '@typesafe-ai/sdk';Claude Code 插件,用于评分你对 coding agent 的 prompt 质量,并显示习惯是否改善,基于 TypeSafe 的 Jev 模型,无额外延迟。
DEFAULT_ENDPOINT = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
jev-mode 将简单决策转为类型化判断模型,减少 token 使用和输入工作量,提高准确率,支持 Python 无依赖,MIT 许可。
import { choice, noul } from '@typesafe-ai/sdk';基于Typesafe AI Jev模型与Stockfish对弈的一个简单国际象棋实验。
* Typed question specs in the wire shape of `POST /v1/systemone` (PLAN.md §2.2).
使用 Jev (TypeSafe System One) 玩 Slay the Spire 2 游戏。
from typesafe_sdk import TypeSafeError
为RAG提供可检查的上下文选择,结合Jev重排序和公开基准研究,提升有用证据的利用。
API_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
TypeSafe 的 Jev 决策模型在真实在线 2048 网站上运行,每步只调用一次 API,使用单一密钥。
return {"url": "https://api.typesafe.ai/v1/systemone", "key": os.getenv("TYPESAFE_API_KEY", ""), "model": os.getenv("TYPESAFE_MODEL", "jev-latest")}EmbodiedJev 是基于 MuJoCo 的机器人决策平台,集成 MiniCPM5-2B、Jev 及兼容模型的 API。
// POST /v1/systemone {model, state, questions} -> {model, answers, usage}TypeSafe AI System One (Jev) 任务插件,支持 QuantumNous/new-api 的原生 /v1/systemone 接口,同步评估和 token 计费。
DefaultBaseURL = "https://api.typesafe.ai"
fgn/jevgo 是 TypeSafe AI System One API(Jev)的 Go 客户端,支持可选的 Langfuse 监控。
typesafe: { name: 'TypeSafe', url: 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone', model: 'jev-1.13.0' },基于TypeSafe的Jev Score问题,提供可勾选已覆盖要点的提词器。
URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
jev 实现的文本生成,每个词对应一个类型化问题。
POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone
提供八个TypeSafe的Jev在机械和电气工程中应用的最小可运行示例,包括CAD/CAE/CAM路径规划、有限元结果筛选、DFM筛查、BOM对齐和防幻觉提取,无依赖。
// Probability is the Noul answer: how likely Jev thinks the positive is.
基于jev-go构建的Jev安全基准测试,检测prompt注入和易受攻击代码。
"jev" => { input_per_mtok: 0.042, output_per_mtok: 0.0 },基于 TypeSafe AI System One API 的社区版 Rails 集成工具。
request = Request('https://api.typesafe.ai/v1/systemone',将此内容复制粘贴到你的 coding agent 中使用。
TYPESAFE_BASE_URL Jev API root (default https://api.typesafe.ai)
基于效果的安全门,用于AI编码agent的shell命令,先用快速结构规则,再用TypeSafe的Jev或聊天模型判断命令功能,确保无危险命令。
`Request is what the app POSTs to https://api.typesafe.ai/v1/systemone\n` +
使用 TypeSafe Jev 决策模型筛选简历文件夹,支持类型化判断、可编辑策略和免费重新评分。
/** TypeSafe's public /v1/systemone API. Thread safe; reuse a client across requests. */
Jev 和 Vercel AI Gateway 的非官方 Java SDK,支持 Spring Boot 和 WebClient。
export { choice, noul, score } from "@typesafe-ai/sdk";基于 TypeSafe AI Jev 的类型化策略驱动决策工作流,支持置信度路由、回退、评估和 RAG 模式,适用于 TypeScript 应用。
_systemOneUri = _pipeline.Resolve("/v1/systemone");TypeSafe AI 平台的 .NET SDK,用于集成和调用其服务。
TypeSafeClient,
通过自然语言描述选择 Git 变更进行暂存。
//! `serde` shapes for `POST /v1/systemone` — no HTTP calls yet.
Jev 路由客户端,用于 NEAR AI Cloud 推理和 IronClaw agent。
/** Defaults to `~typesafe/jev-latest`. */
基于 tamaratran/fast-jev-compaction 的分支,通过 OpenRouter 实现 Jev,且不保留数据(zdr,data_collection: deny)。
typesafe:Object.freeze({id:'typesafe',label:'TypeSafe',endpoint:'https://api.typesafe.ai/v1/systemone',modelsEndpoint:'https://api.typesafe.ai/v1/models',envKeyAI 生活与文明模拟:TypeSafe Jev 负责所有决策,支持类型、安全、概率和审计;LLM 进行规划,兼容 OpenAI API,支持本地模型 Ollama、LM Studio、Claude Code 和 Codex。
const API_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone";
一个 Chrome 扩展,用 Jev 遮盖分散注意力的 YouTube 视频,支持随时显示视频内容。
import { choice, TypeSafeClient } from '@typesafe-ai/sdk';100 个 AI NPC 生活在一个小镇,Jev 选择下一步动作,世界由此展开故事。
from typesafe_sdk import Choice, Noul, Question, Score
Pydantic 和 Jev 之间的轻量桥接层。
from typesafe_sdk import AsyncTypeSafeClient, Choice
基于NQ L10订单簿数据,使用TypeSafe的Jev进行买入、卖出和持有策略的回测。
assert cfg.name == "typesafe" and cfg.base_url.startswith("https://api.typesafe.ai"), cfg基于 Jev(System One 模型)构建的应用合集。
export const SYSTEM_ONE_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone";
pi 的快速 JEV 压缩扩展。
const TYPESAFE_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone";
一个基于Jev,通过Chrome DevTools Protocol连接Chrome的轻量桥接工具。
const ENDPOINT = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone";
基于 TypeSafe Jev 的 Pi 可逆上下文剪枝,保留有用上下文而不删除会话历史。
pub const DEFAULT_API_URL: &str = "https://api.typesafe.ai";
基于 TypeSafe Jev,为 Claude Code 和编码 agent 提供支持 Rust 的代码审查工具。
import { APIError, AuthenticationError, TypeSafeClient, choice, noul, score } from "@typesafe-ai/sdk";通过 CLI 或 AI agent 命令,使用 TypeSafe 的 Jev 模型对 git diff 进行 YAML 代码规范审计。
'typesafe': ('https://api.typesafe.ai/v1/systemone', 'jev-1.13.0')}基于 TypeSafe Jev 和 OpenRouter 的实验性语义行搜索,提供无运行时依赖的 Python CLI 工具。
API_HOST = "api.typesafe.ai"
基于maleCNS果蝇脑连接组的mk.js模拟,展示语言模型与其在脉冲模拟、多巴胺学习及控制机制中的交互。
"adaptation": "Native Noul replaced with binary Yes/No Choice; state/question unchanged",
在CPU上运行SemIf(Jev风格的语义条件判断),无需GPU,支持一次前向传递读取模型选项概率,并带有网页界面。
from typesafe_sdk import Choice, Noul, Score, TypeSafeClient, TypeSafeAPIError
基于 TypeSafe Jev System One 原语和 Gemini 的判别式蒙特卡洛树搜索实现。
from typesafe_sdk import Choice, Noul
通过 Jev (TypeSafe AI) 决定会话所需技能,使用 skills.sh 发现已安装的技能并告知 Claude Code。
SYSTEM_ONE_ENDPOINT = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
基于 TypeSafe Jev 的超快低成本智能任务分类器和三级路由引擎。
// a same-origin path that the host forwards untouched to api.typesafe.ai — a
检查每个引用文献是否支持引用它的句子,Claude验证引用,TypeSafe的Jev评分,最终由人工决定。
TYPESAFE_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
MCP 服务器:使用 TypeSafe Jev 根据查询或临床问题筛选 PubMed 标题和摘要。
#define JEV_DEFAULT_URL "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
SQLite 扩展,可从 SQL 调用 TypeSafe Jev(或 tensai serve)。
const ORIGIN = "https://api.typesafe.ai";
通过 Jev 和 Policy Guard 实现可恢复的 Codex 委派,Root 负责最终验收,自动委派默认关闭。
export const JEV_ENDPOINT = 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone';
Jev-gate 是基于 Jev 的 Claude Code 模型路由实验,V3 版本运行中,V4 在任务边界进行路由。
with patch('jevseek.models.OpenAI') as ds, patch('jevseek.models.TypeSafeClient') as jev:JevSeek 是一个本地编码工作空间,结合 Jev 动作路由和 DeepSeek 参数生成,支持原生工具、持久会话、React 桌面和文档化研究。
transport: 'typesafe', endpoint: 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone',
基于Jev模型快速决策和低推理成本的AI agent浏览器自动化CLI工具。
// except in the Authorization header of a request to api.typesafe.ai.
Chrome 扩展,使用 TypeSafe 的 Jev 模型对 Gmail 邮件进行分类、优先级排序、垃圾邮件概率和回复概率分析。
public const DEFAULT_BASE_URL = 'https://api.typesafe.ai/v1';
Jev 的 PHP SDK,支持发送文本和类型化问题,获取带置信度的类型化答案,兼容 PHP 8.1+ 和任意 PSR-18 客户端,支持 Laravel 8–13。
Calls the real ``https://api.typesafe.ai/v1/systemone`` endpoint. The
基于Jev Ultrafast和Browser Harness的证据驱动前端QA,包含一个合成的todo演示。
import { choice, noul, type Questions, type SystemOneRequest, type SystemOneResult } from "@typesafe-ai/sdk";一个用于自然语言事实和规则的逐步逻辑解释器,集成了Jev。
import { experimental_evaluate as evaluate } from 'ai';基于Jev的工具审批和工具列表精简,适用于Vercel AI SDK。
const TYPESAFE_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone";
基于 TypeSafe Jev 的 pi 编码 agent 上下文裁剪工具,截取关键行并支持无损回溯,附带预设基准测试。
d, wall, srv = post("api.typesafe.ai", "/v1/systemone", os.environ["TYPESAFE_API_KEY"], {"model": "jev-1.13.0", "state": state, "questions": questions})一个独立的基准测试,用于评估TypeSafe的Jev模型,该模型不生成文本,而是根据内容和类型化问题列表进行回答。
import { choice, TypeSafeClient } from "@typesafeai/sdk";基于 TypeSafe AI (Jev System One 模型) 的自动数据库迁移安全审查工具。
一个精选列表,展示人们用 Jev 构建的项目。
jev_model: str = "jev-latest"
在多个LLM和多模型提供商密钥间路由,且不泄露密钥信息。
use jev_sdk::{Choice, Noul, NoulCriteria, Question, Score, TypeSafeClient};Jev 的面向 agent 的命令行工具。
public static final String DEFAULT_BASE_URL = "https://api.typesafe.ai";
TypeSafe System One API 的社区版 Java 客户端(非官方)。
baseUrl: "https://api.typesafe.ai/v1/systemone",
pi 编码 agent 的逐字上下文剪枝工具,由 TypeSafe Jev 评分,去除或截断过时工具调用和结果,保留的内容保持逐字一致。
DEFAULT_BASE_URL = "https://api.typesafe.ai"
一个 VGI worker,将 TypeSafe System One 的问题(choice、noul、score)作为可横向连接的表函数暴露给 DuckDB/SQL。
import { choice, type EntryType, TypeSafeClient } from "@typesafe-ai/sdk";JevArena 是两个 Jev agent 在点击操作的浏览器游戏中对战的项目。
import { experimental_evaluate as evaluate } from 'ai';基于分类法递归选择 Jev,支持超过255个选项且不超出 TypeSafe Jev 的选择限制。
SystemOneResult,
通过 ONNX Runtime 在 Node.js / TypeScript 中运行开源 Jev 兼容的 System-1 决策模型 Laya。
API_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
使用 Typesafe Jev 从漏洞描述快速计算 CVSS 分数
Real mode: uses the official ``typesafe_sdk`` (``pip install jev-triage[jev]``),
为深度研究 agent 提供分诊功能,通过一次并行 TypeSafe Jev 调用评分多个搜索结果,确保 frontier 模型只处理有价值内容。
export const JEV_MODEL = '~typesafe/jev-latest'
星露谷农场小助手,支持 Jev 自主游玩、dsh 插件、独立 CLI 和 SMAPI Mod。
endpoint: options.endpoint ?? "https://api.typesafe.ai/v1/systemone",
基于Jev和OpenRouter,为TypeScript和Python提供类型安全、带置信度的AI决策,支持安全回退和调用成本跟踪。
TypeSafe AI Jev/System One 的系统架构技能,用于模糊语义判断并转化为小的 Choice、Score、Noul 原语。
api.typesafe.ai; the CLI, the verifier and the lab harness all go through it.
Jev (TypeSafe) 探索线程:包含声明审计、实时演示和可运行代码。
import { experimental_evaluate as evaluate } from 'ai';对TypeSafe的Jev在未见过任务上的独立校准测试,包括900条规则生成的支持工单和3个公开基准,提供原始响应、带噪声基线的ECE、温度重拟合及类型误校准符号,成本约0.06美元。
/// TypeSafe Jev (`POST /v1/systemone`). Only transcript text and group
私有 Mac 语音日记:本地 Parakeet 转录,Jev 排序,Notion 库管理
export const DEFAULT_BASE_URL = "https://api.typesafe.ai";
基于 Jev 的 pi 上下文管理工具
baseUrl: "https://api.typesafe.ai/v1",
使用 TypeSafe Jev 将 Claude Code 的技能清单缩减约75%,评估每个已安装技能的相关性并通过 skillOverrides 隐藏无关技能。
DEFAULT_ENDPOINT = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
通过确定性检查和 TypeSafe JEV System One 语义审查,捕捉 OpenAPI 文档中隐藏的破坏性 API 行为。
DEFAULT_MODEL = 'jev-latest'
在填写表单时,询问 Jev 某个 Redmine 任务的 tracker 是否合适。
from typesafe_sdk import Choice, Noul, NoulCriteria
atlas-jev 是一个本地内存存储,接收文本后用 OpenRouter 聊天模型提取重要记忆,并存储在 LanceDB 中,可进行搜索。
const response = await fetch('https://api.typesafe.ai/v1/systemone', {method:'POST', headers:{Authorization:`Bearer ${s.apiKey}`, 'Content-Type':'application/js基于 TypeSafe 的 Jev API,为 Bluesky 帖子和草稿提供实时音调标注。
const curlCmd = `curl -i -X POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone \\
基于TypeSafe AI (Jev)的自主System-One分诊引擎和基准,支持75ms推理、零输出token费用及RLCD认知安全门控。
// 1. TYPESAFE_API_KEY -> POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone (first party)
Bev 是一个价格低廉但速度很慢的分类器,使用方式为 npx bev-ai。
from typesafe_sdk import Choice, Noul, RetryPolicy, Score, TypeSafeClient
将人工审核注意力分为绿/黄/红,标记差异和审核人,不进行代码审查,基于 TypeSafe 构建。
export const SYSTEM_ONE_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone";
Pi 的快速压缩工具,通过 Jev 评分逐字清除过时工具历史,清除内容用 LLM 生成摘要备份。
* POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone
基于TypeSafe AI的Jev模型的多维度写作质量检查工具,每项检查独立给出结果和置信度。
{ value: "jev-latest", label: "jev-latest" },基于 shadcn 风格的可复用组件和模块,用于集成 TypeSafe AI。
DEFAULT_BASE_URL = "https://api.typesafe.ai"
基于PyBoy的Pokemon Red项目,Jev通过代码控制路线和运算,约100毫秒内选择分支,采用实测校准而非假设。
const up = await fetch(upstream.replace(/\/+$/, "") + "/v1/systemone", {Neovim 中向缓冲区提问,获取 quickfix 列表,Treesitter 分割函数,Jev 评分并以虚拟文本显示概率。
API = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
基于TypeSafe的Jev,检查AI助手本次会话中陈述内容与实际阅读内容是否一致的Claude Code Stop钩子。
const TYPESAFE_API_URL = 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone';
基于TypeSafe Jev的隐私优先Chrome扩展,语义屏蔽原生广告、赞助信息卡和视频广告。
import { choice, TypeSafeClient, type JsonValue } from "@typesafe-ai/sdk";基于TypeSafe Jev概率和Binance市场数据的多时间范围比特币信号生成器。
from typesafe_sdk import Choice, Noul, Score
TypeSafe 的 Jev 模型基准测试和试玩平台,包含国际象棋和语音转文本游戏 NPC 对话识别。
const API_ENDPOINT = process.env.TYPESAFE_ENDPOINT || "https://api.typesafe.ai/v1/systemone";
TypeSafe Jev 的通用模型上下文协议(MCP)服务器,用于语义代码搜索和验证。
.parse(models.data.find((item) => item.id === "typesafe-ai/jev"));
使用 Jev 根据英文项目规范对 JavaScript 和 TypeScript 代码进行静态检查。
MODEL = "~typesafe/jev-latest"
MIND 新闻跨领域检测:零样本 Jev 头条先验相当于约 500 篇标注文章,提升 0.069 ρ,增强 Thompson 采样冷启动 25%。
export const SYSTEM_ONE_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone";
基于 TypeSafe Jev 模型,为 pi 提供逐字上下文压缩功能。
server = mcp.get("mcpServers", {}).get("jev", {})基于Codex的插件,使用typed Jev判断进行风险评估、证据核查、上下文筛选和重新排序。
JEV_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
在你自己的标注分类数据上,评测 TypeSafe Jev 与任意 OpenRouter 模型的准确率、校准度、延迟和成本。
JEV_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
TypeSafe Jev 根据模拟器内存的文本描述玩超级马里奥兄弟游戏。
import { choice, score } from "@typesafe-ai/sdk";该项目通过廉价的持久模型保持 OpenCode 的热缓存,Jev 将复杂任务升级为更强的子 agent 处理。
pub const DEFAULT_BASE_URL: &str = "https://api.typesafe.ai";
基于异步的 Rust SDK,用于调用 TypeSafe AI API。
DEFAULT_BASE_URL: Final = "https://api.typesafe.ai"
AboveColin/jevclient 是 TypeSafe Jev 的异步 Python 客户端,输入类型化问题,输出概率和选项,无需解析文本。
import { experimental_evaluate as evaluate } from 'ai';一个用于拉取请求的 Magic Jev (8) Ball 工具。
host_permissions: ["https://api.typesafe.ai/*"],
使用 Jev 按自定义语义规则整理书签。
// Minimal client for POST /v1/systemone. Works in the extension worker and in Node.
Chrome 扩展,用于隐藏 X 和 LinkedIn 上的 AI 生成帖子,由 TypeSafe Jev 评分,后续支持 Reddit 和 YouTube。
// POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone
将代码库划分为单元,让 Jev (TypeSafe AI) 交给 AI 编码 agent 任务相关的十个关键文件。
Requires TYPESAFE_API_KEY and: pip install typesafe-sdk
基于 TypeSafe Jev 的伪自回归语言模型。
USING (VALUES ('API_URL', 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone'),通过 TypeSafe 的 Jev 提供的 Db2 for i SQL SDK,向你的 Db2 for i 表提问。
let resp = ureq::post("https://api.typesafe.ai/v1/systemone")基于 TypeSafe AI Jev 的亚秒级 Git 预提交和预推送语义反射门。
let response = match ureq::post("https://api.typesafe.ai/v1/systemone")基于 TypeSafe AI Jev System One 评分的零幻觉开源代码和 crate 侦测工具。
assert!(sent.starts_with("POST /v1/systemone HTTP/1.1"), "{sent}");基于TypeSafe AI的Jev模型,为不合格报告提供AI缺陷代码建议。
#[arg(long, default_value = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone")]
基于 TypeSafe Jev 的 Rust 工具,用于对 GitHub 和 Gitea Actions 进行结构化代码审查。
from typesafe_sdk import SystemOneResponse
使用 Jev 的 System One 模型对 AI 生成的 slop 代码进行结构化快速决策式的代码检查。
* Falls back to `POST {baseURL}/v1/systemone` with the same wire questions基于 TypeSafe Jev 的决策路由层,支持类型化 Choice/Noul/Score 路由和生产安全控制。
MODEL = "typesafe/jev-1.13"
TypeSafe 的 jev-1.13 结构化决策模型在标注支持分诊任务上的小型基准测试,包括选择、评分、一致性、成本和经验总结。
const BASE_URL = "https://api.typesafe.ai";
TypeSafe 的 Jev 测试平台。
DefaultBaseURL = "https://api.typesafe.ai"
anilsenay/jev 是 TypeSafe System One API 及其模型 Jev 的非官方 Go 客户端。
typesafe = env("TYPESAFE_BASE_URL", "https://api.typesafe.ai").rstrip("/")Jev (TypeSafe) 与 Claude Haiku 4.5 在 2000 封钓鱼邮件上的准确率、校准、延迟和成本对比,可复现的基准测试。
/// Blocking `POST /v1/systemone`.
TypeSafe AI System One API 的 Rust 客户端,用于发送状态和命名数据。
import { TypeSafeClient, TypeSafeDecisionModel } from "@effect/ai-typesafe";基于路由声明的SEO图谱和审计工具,支持TanStack Start的sitemap/robots、React head、JSON-LD、Vite覆盖率、实时审计和Jev链接决策。
from typesafe_sdk import Choice, TypeSafeClient
TypeSafe 的 System One 模型(Jev)可运行演示,包括并行 Noul 判断和基于选择的引用/声明检查器。
const res = await fetch("https://api.typesafe.ai/v1/systemone", {Chrome MV3 扩展:一键分组标签页,支持固定规则(Jev/TypeSafe System One)和任意兼容 OpenAI 的大语言模型自动命名,内置 API 错误日志查看器。
ENDPOINT = 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone'
Working Memory Jev 是一个用于处理和管理工作记忆的工具库。
result = post_json("https://api.typesafe.ai/v1/systemone", os.environ["TYPESAFE_API_KEY"], body)Jev-ultrafast 是一个支持动态索引动作空间的超快速浏览器 agent,能在7.1秒内完成苏黎世到伦敦的 Google Flights 查询。
export const DEFAULT_BASE_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone";
基于 TypeSafe Jev 的按提示能力路由器,管理已安装技能、MCP 服务器、agent 和命令,并评估注入效果。
'/v1/systemone',
TypeSafe AI 的 JEV 模型系列的 PHP 和 Laravel SDK。
MODEL = "typesafe/jev-1.13"
基于显式策略检查和确定性状态验证,为 AI 辅助的 Home Assistant 决策提供安全边界。
TYPESAFE_ENDPOINT = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
基于浏览器的coding agent工具,比浏览器使用快3-5倍,包含MCP服务器和CLI,TypeSafe Jev约300毫秒决策每一步。
Endpoint: POST https://openrouter.ai/api/alpha/decisions (model ~typesafe/jev-latest).
Jev 笔记:我在使用过程中做出的十四个决策
"url": "https://api.typesafe.ai/v1/systemone",
这是本机运行的 API 客户端,推理由云端 Jev 执行,适合分类、判断和评分,不生成聊天回复或代码。
model: str = "~typesafe/jev-latest",
基于 OpenRouter Decisions 的目录搜索工具。
const { TypeSafeClient, choice, noul, score } = await import("@typesafe-ai/sdk");基于Jev的自适应多模型AI编排运行时,实现成本感知路由、置信度升级、工具选择和模型执行。
@url = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
基于 TypeSafe 的 Jev,实现 Ruby 的概率控制流,包括 chance、pick 和 rate。
API = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
Letta 代理的技能:通过 TypeSafe System One (Jev) 按标准进行判断。
jevModel: process.env.JEV_MODEL ?? "typesafe/jev-1.13",
基于TypeSafe Jev和确定性策略的LLM agent语义防火墙,包含语料库、稳定性评估和基线测试的PoC。
url: `${process.env.OXLINT_JEV_BASE_URL ?? DEFAULT_BASE_URL}/v1/systemone`,将你的技能转化为由jev驱动的oxlint规则
import { noul } from "@typesafe-ai/sdk";使用 typeful jev 和 zero sync 拉取并同步大型仓库以进行问题分类管理
URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
Jev 控制双手和每个手指实时弹奏钢琴,只根据“音符瀑布”信息演奏,使用 jev-ultrafast 和决策调度实现实时演奏。
import { experimental_evaluate as evaluate } from 'ai';Jev-filtered 是一个持续语音输入工具,支持从麦克风到STT再到Jev的文本传输。
* POST /v1/systemone Jev at TypeSafe, which refuses requests from browser pages
Jev 是 TypeSafe 的 System One 模型,可与任意 OpenRouter LLM、Stockfish 及用户对弈国际象棋。网页应用支持实时走棋、Jev 的走法概率、保存对局和胜率统计。
baseURL: URL = URL(string: "https://api.typesafe.ai/v1/systemone")!,
通过语音控制 Mac,语音转 Jev(TypeSafe AI System One 模型)决策,再执行 macOS 操作,菜单栏 Swift 应用。
join(or(env.TYPESAFE_BASE_URL, 'https://api.typesafe.ai'), '/v1/systemone'),
在 Claude Code 中实现类型化决策,基于 TypeSafe 的 Jev,通过 OpenRouter、Vercel AI Gateway、Cloudflare Workers AI、LiteLLM 或 TypeSafe API 使用 $.jev。
import { TypeSafeClient, TypeSafeDecisionModel } from "@effect/ai-typesafe";Effect 中 Jev System 1 模型的演示,用于将漏洞匹配到其对应的 CWE。
* Service worker: the only place that holds the API key and talks to api.typesafe.ai.
Chrome 扩展,模拟人工读取并点击每个 cookie 横幅和弹窗的同意按钮,无需后端,由 TypeSafe 的 Jev 评测。
API_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
基于 TypeSafe JEV 的 NYC 311 投诉热力图,包含可复现流程、实时研究结果和交互式地理可视化。
ENDPOINT = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
基于能力的上下文剪枝安装器,有界Jev评估引擎和实验性请求投影适配器(实验性质,未在实际环境测试)。
"jev" => Some(Self::Jev),
结合 Argent 和 Jev 的功能实现。
import { TypeSafeClient } from "@typesafe-ai/sdk";TypeSafe Jev 的本地评估工作台。
DEFAULT_MODEL = os.environ.get("JEV_MODEL", "typesafe/jev-1.13")Jev for Hermes:在 OpenRouter 上实现低成本意图门控和逐字工具压缩。
j = row.get("jev")open-Jev LM arm 是基于 Qwen2.5-0.5B 和 LoRA 的模型,能以 92.9% 准确率复现托管决策模型的判断,训练使用 6 核 CPU,成本为零。包含论文、语料库、工具和记录。
export const SYSTEM_ONE_URL = 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone';
基于Jev指导的Codex会话逐字补充压缩工具。
* SDK's `experimental_evaluate`, not the chat-completions endpoints.
基于TypeSafe的Jev模型,通过Vercel AI Gateway,MCP服务器按项目记录和回顾每个任务的会话数据。
"""Native HTTP client for Experiential /v1/systemone.
基于 TypeSafe Jev 的 agent 关键步骤控制门,支持离线优先、OpenRouter 或直连,采用 MIT 许可。
DefaultBaseURL = "https://api.typesafe.ai"
TypeSafe AI 的 Go 语言 SDK。
import type { TypeSafeClient } from '@typesafe-ai/sdk';基于 TypeSafe Jev 的 AI agent 上下文压缩和安全控制,保持消息原文不摘要,支持 OpenAI、Anthropic、LangChain、CLI 和 MCP。
ENDPOINT = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
Jevaluate 提供可运行脚本和 agent 技能,用于 TypeSafe Jev 的评估,包括浏览器循环、产品演示和 UI 文本判断。
const r = await fetch("https://api.typesafe.ai/v1/systemone", { method: "POST", headers: { Authorization: `Bearer ${KEY}`, "Content-Type": "application/json" },Almond-fastloop 是 Almond 的浏览器计算工具(结合 Chrome DevTools 和 TypeSafe Jev),以及用于评测的 Browser Use Olympics 基准。
from typesafe_sdk import Choice, TypeSafeClient
将 Jev 分类器模型转换为自回归的下一个 token 预测器
DEFAULT_MODEL = "~typesafe/jev-latest"
通过 TypeSafe Jev 和 OpenRouter 对 C/C++ 代码片段进行分类。
('HTTP API', 'Send `state`, `model`, and typed `questions` to `POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone`. Check the current schema before integrating.', 'https一个整理的 TypeSafe Jev 项目、示例、教程和演示合集,按使用场景分类,附简要说明和原始来源,支持英、中、日、西班牙语。
"model": "jev-1.13.0 (aka jev-latest), released 2026-09-15",
📡 全网最全的 Jev(TypeSafe AI System One)生态追踪器,包含220多个案例,108条信心评级条目,每3小时验证更新,附带API使用指南。
export const MODELS = { chat: 'google/gemini-3.7-flash', decision: 'typesafe/jev-1.13' } as const;jev-expirements 的代码仓库。
from typesafe_sdk import Choice, Noul, TypeSafeClient
Jev (TypeSafe System One) 和 Claude Opus 5 在 MuJoCo 中驱动模拟机器人手臂的演示。
typesafe: { key: "TYPESAFE_API_KEY", model: "jev-latest", endpoint: "https://api.typesafe.ai/v1/systemone" },本地工具路由分类器,支持coding agents,集成gateway和MCP,并记录决策日志。
"url": f"http://{args.host}:{args.port}/v1/systemone",一个极简方法,将大型语言模型作为类似 Jev 的端点提供服务。
let md = `# Results\n\nGenerated by \`node eval.js\` on ${new Date().toISOString().slice(0, 10)} with \`${process.env.JEV_MODEL ?? 'typesafe/jev-1.13'}\`.\n\n`;实验:使用 TypeSafe Jev 作为聊天机器人,通过逐字或逐词选择回复内容。
"""FastAPI server exposing Jev-compatible POST /v1/systemone."""
一个本地的 System One 风格决策 API,形状类似 Jev,与 TypeSafe 无关。
/// Calls <c>POST /v1/systemone</c> on the TypeSafe API over a pooled <see cref="HttpClient"/> from
基于.NET 10和React 19,使用TypeSafe Jev实现快速结构化的AI工单分流应用。
printf ' 官方直连 key(api.typesafe.ai)。留空跳过,之后可 export TYPESAFE_API_KEY。\n'
一个用于 TypeSafe Jev System One 决策模型的 CLI,默认使用 TypeSafe 直接 API,支持切换到 OpenRouter Decisions。
if event != 'jev':
这是一个快速概率决策实验,Jev负责选择动作,Python负责执行。
const defaultModel = "typesafe/jev-1.13";
通过 OpenClaw 插件在 TypeSafe Jev 中快速分类错误和失败,200ms 内完成,成本极低。
if want := "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"; call.URL != want {TypeSafe AI 的 Go SDK,提供文本和 JSON 的分类与评分功能。
const DefaultBaseURL = "https://api.typesafe.ai/v1"
TypeSafe AI 的 Jev API 非官方 Go SDK。
ENDPOINT = os.environ.get("TYPESAFE_API_BASE", "https://api.typesafe.ai") + "/v1/systemone"Agent 技能,识别有限判断步骤,优先尝试 TypeSafe 的 Jev 类型决策模型,并记录每次尝试。
if not model or model == "jev-latest":
通过 Panerelay 和 OpenRouter,使用 TypeSafe Jev 实现超高速浏览器自动化。
`,e+=" a b c d e f g h",e}perft(e){let t=this._moves({legal:!1}),n=0,i=this._turn;for(let r=0,a=t.length;r<a;r++)this._makeMove(t[r]),this._isKingAtt基于 TypeSafe AI System One,实现国际象棋走法、评估、角色对手和游戏分类功能。
response = client.post('https://api.typesafe.ai/v1/systemone', json=payload, timeout=min(20, remaining))Jev 游戏代理的实验项目,支持 RAM、模拟器预判、检查点搜索和验证录像,需自备 ROM 和 BizHawk。
public const string Endpoint = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone";
Flow Launcher 结合 Jev 意图重排序实现的预测文件搜索,支持自然语言查询如“我刚下载的 pdf”并找到对应文件。
const API_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone";
Jev 实时在浏览器中打乒乓球,提供结构化遥测、类型化决策、普通 Chrome 输入和可审计证据。
const typesafe = configFromEnv({ TYPESAFE_API_KEY: 'ts', JEVC_MODEL: 'jev-1.13', JEVC_BASE_URL: 'https://proxy.example/v1/systemone' });基于Jev的Pi扩展套件,实现选择性上下文压缩和模型路由。
ENDPOINTS = {'typesafe': 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone',Jev 在结构化决策中的批判性分析与应用方案。
const val ENDPOINT = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
TypeSafe Jev 让你通过 prompt 控制电脑、浏览器、游戏和安卓手机。
assert!(headers.starts_with("post /v1/systemone "));基于Jev和Gemini,实现用简单英文描述的Twitch和Discord管理规则。
ENDPOINT = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
Jev 与 NetHack 结合的有限跑者、研究代码及完整录制发布。
.post(Uri.parse('https://api.typesafe.ai/v1/systemone'),使用 TypeSafe.ai 的 Jev,通过自然语言运行 Flutter 集成测试。
const TYPESAFE_URL = 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone';
Jev学习在有无物理上下文的情况下玩flappy-bird游戏。
The API is a single endpoint (``POST /v1/systemone``), so we talk to it with
基于 TypeSafe 的 Jev (System One) 模型的 Home Assistant Assist 对话代理。
export const DEFAULT_MODEL = 'typesafe/jev-1.13';
Claude Code 的 mod,通过 OpenRouter 实现 Jev 评分的上下文剪枝,支持逐字压缩和超大工具输出的可选限制,包含测试和评估。
pub const DEFAULT_BASE_URL: &str = "https://api.typesafe.ai";
TypeSafe System One API 的非官方异步 Rust 类型客户端。
public static final String DEFAULT_BASE_URL = "https://api.typesafe.ai";
Jevkit 是一个 Java 客户端,用于访问 TypeSafe 的 System One API 和 Jev 模型,支持发送状态和指令。
const BASE_URL = process.env.TYPESAFE_BASE_URL || "https://api.typesafe.ai/v1";
使用 Jev 驱动 ego lite 浏览器,通过一个索引元素表输入,实现单进程操作和目标输出,速度约为逐步 LLM 循环的两倍。
"""Thin wrapper around TypeSafe AI's official Python SDK (`typesafe-sdk`,
比较 Google ADK 和 Microsoft Agent Framework 用于结构化输出 agent,结合 TypeSafe Jev 作为供应商中立的质量控制门。
const response = await fetch('https://api.typesafe.ai/v1/systemone', {该工具使用 TypeSafe 的 Jev 模型中的三种基本问题类型分析 YouTube 视频字幕。
description: "Request and response contract for POST /v1/systemone.",
基于Jev和TypeSafe AI的System One模型构建的精选项目列表。
基于TypeSafe/Jev评分和固定输出格式,提供在成本、营养、口味和评价上帕累托最优的菜单选择。
"""Thin HTTP client for the TypeSafe /v1/systemone endpoint.
提供运行 TypeSafe 的 Jev 与 Claude Code 所需的工具,包括调用保护、分层保护、文件搜索、浏览器 agent、代码审查、挂钩、压缩和安装程序。
.post("https://api.typesafe.ai/v1/systemone")通过 Jev 将无序项创建为有向无环图(DAG)。
const response = await fetcher("https://api.typesafe.ai/v1/systemone", {基于 TypeSafe Jev 和 fzf 的递归语义文件搜索工具。
const r = await fetch("https://api.typesafe.ai/v1/systemone", {基于 TypeSafe Jev Choice 的可观察原始字符聊天实验。
constructor(apiKey: string, baseUrl = "https://api.typesafe.ai/v1") {基于 TypeScript 的零依赖客户端,支持 TypeSafe Jev 的 OpenRouter、TypeSafe direct 和 Vercel AI Gateway 提供者。
"ai-model-id": "typesafe-ai/jev",
对页面部分进行清晰度、写作和页面SEO评分,基于WXT和TypeSafe AI Jev。
TYPESAFE_BASE_URL Default https://api.typesafe.ai
基于 TypeSafe Jev 评分的 Cursor CLI(agent)上下文恢复工具,捕获工具输入输出,评分保留或丢弃,原生压缩后重新注入。
POST /v1/systemone Jev-compatible (TypeSafe's shape): {state, questions, model}convaiinnovations/laya 的本地推理引擎,无需训练和微调,将官方权重运行成 HTTP 决策服务,支持 Mac(Apple 芯片),兼容 TypeSafe Jev 请求响应格式。
ap.add_argument("--model", default=os.environ.get("JEV_MODEL", "typesafe/jev-1.13"))基于Jev的typed-decision模型,结合ModernBERT、DeBERTa和LLaDA-MoE,实现状态和选择问题到校准概率的单次推理,包含延迟、准确率、校准和训练成本评测。
api_base: str = "https://api.typesafe.ai/v1",
将 Jev 变成一个聊天机器人。
Endpoint: POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone
让 Jev (TypeSafeAI) 自动解决 2048 游戏。
import { choice, noul, score, TypeSafeClient } from "@typesafe-ai/sdk";一个基于 Next.js 的小型应用,用于测试 TypeSafe AI 的 Jev 模型(System One)。
import type { JsonValue, Questions } from "@typesafe-ai/sdk";这是一个基于TypeSafe的Jev判定模型决定NPC的动态世界RPG,代码管理规则、数值和状态。
JEV_ENDPOINT = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
基于 TypeSafe 的 Jev 实现的成本优化 OpenRouter 模型路由器,使用实时全目录评分器替代硬编码模型列表。
TYPESAFE_BASE_URL: Final = "https://api.typesafe.ai"
Home Assistant 自定义组件:集成 Jev 快速路径和 Grok 备用的对话 agent。
std::string api_url = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone";
基于 TypeSafe Jev 的 MySQL 自然语言行过滤工具。
<article class="feature-card sdk-card"><div class="feature-visual" aria-hidden="true"><span class="code-tag"></></span><span class="visual-caption">THE BU
精选的 Jev 和 TypeSafe System One 项目、SDK、教程及评测列表,包含英文和简体中文内容。
import { TypeSafeClient } from '@typesafe-ai/sdk';独立的 TypeSafe Jev 代码审查 CLI,基于本地 git 差异进行类型化决策。
API_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
TypeSafe (Jev) 和 DeepSeek-flash 在发票提取、邮件分类和重排序上的速度、token 使用、成本和准确率对比。
.unwrap_or_else(|_| "https://api.typesafe.ai/v1/systemone".into()),
一个用于围绕Jev和TypeSafe的System One模型进行实验的测试平台。
#define JEV_DEFAULT_URL "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
基于 TypeSafe Jev 的 SQLite 批量自然语言判断工具。
const API_URL = 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone';
cmdc-auto-mode 是 Command Code 的自动权限模式,运行前用 TypeSafe Jev 审查每个工具调用,拒绝超出范围的操作。
* POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone
Jev不能生成文本,本项目用概率决策和确定性语言编译器实现了一个对话接口,无需生成式LLM。
delivery = { via: "jev" };基于Jev的自适应模型路由,结合结构化决策、持续反馈和混合检索功能。
API_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
基于Jev的agent代码审查钩子工具。
const JEV_URL = 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone';
基于Jev自动生成电音乐器的项目。
快速获取 Jev——TypeSafe 的 System One,用于类型化决策,以及社区关注的相关模型。
const Endpoint = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
基于八个风险维度的JeV风险检查工具,支持一次请求和可选复检,适用于Claude Code。
const response = await (options.fetch ?? fetch)("https://api.typesafe.ai/v1/systemone", {pi-jev-agent 是 Pi 编码 agent 的实验性扩展,使用 TypeSafe Jev 在每次语言模型步骤前选择下一个工具。
import typesafe_sdk as sdk
基于系统一模型 jev 的实验项目
// "~typesafe/jev-latest" always points to the newest Jev. The tilde matters:
将公司文件按部门、类型、敏感度、日期、交易方和PII分类整理,并生成供AI agent使用的索引,基于TypeSafe的Jev和OpenRouter。
"typesafe": ("https://api.typesafe.ai/v1/systemone", "jev-latest", "noul", "noul"),一个停止钩子,防止你的编码 agent 过早停止,使用 jev 判断的自然语言规则。
import { TypeSafeClient, noul, score } from "@typesafe-ai/sdk";Moderation Guard 是一个 TypeSafe Jev 的演示项目。
const API_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone";
使用 Jev 对笔记进行分类,并根据属性将其归档到对应文件夹。
baseUrl: "https://api.typesafe.ai/v1/systemone",
fast-jev-opencode 使用 Jev 评分剪枝上下文,去除过时工具调用并截断冗长结果,支持失败开放、缓存和配置,移植自 fast-jev-compaction 到 V2 上下文钩子。
TS_URL = os.environ.get("TS_MCP_TS_URL", "https://api.typesafe.ai/v1/systemone")MCP 服务器将 TypeSafe(Jev/System One)功能提供给 judge、rerank 和 systemone 组件使用。
TYPESAFE_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
使用 Jev(TypeSafe System One)为拉取请求中的每个文件评分,并通过代码决定是否自动合并,影子模式仅评论不合并。
# - TypeSafe native-shaped: POST /v1/systemone, GET /v1/models
基于 shell 的类型化决策工具,提供 TypeSafe Jev 模型的非官方 stdlib-Python CLI 和 Agent Skill,支持 TypeSafe API 或 OpenRouter。
from jev_engine import SystemOneClient, Noul, Choice, Score, SystemOneResult
Jev-Engine 是面向软件工程的 System One 离散决策引擎,提供完整上下文投影切片管道。
const fn = (mod['experimental_evaluate'] ?? mod['evaluate']) as EvaluateFn | undefined;
基于TypeSafe Jev的MCTS/PUCT树搜索,结合人工门控和类型化评估,只有绿色退出码才算成功。
jevModel: options.jevModel ?? (process.env.OPENROUTER_JEV_MODEL?.trim() || 'typesafe/jev-1.13'),
基于Jev和Playwright的自然语言端到端测试工具,用于Web应用。
| `:base_url` | `TYPESAFE_BASE_URL` | `https://api.typesafe.ai` |
phiat/typesafe-elixir-sdk 是 TypeSafe System One API (Jev) 的非官方 Elixir 客户端,支持对 Req 进行类型化的 Noul、Choice 和 Score 判断。
pub const DEFAULT_BASE_URL: &str = "https://api.typesafe.ai";
phiat/typesafe-rust-sdk 是 TypeSafe System One API (Jev) 的非官方 Rust 客户端,支持类型化的 Noul、Choice 和 Score 问题,提供异步和阻塞调用。
import type { SystemOneResult } from "@typesafe-ai/sdk";Jev (TypeSafe AI) 的概念验证项目,通过权力的游戏进行演示。
API_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
TypeSafe Jev 在浏览器中运行原版 Civilization II,显示实时行动概率,提供实验性全游戏支持。
TYPESAFE_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
基于Jev模型进行量化交易决策的工具。
JEV_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
Jev (TypeSafe System One) 与 ASReview SYNERGY 联合实现的文摘筛选演示,比较 Choice/Noul 与金标准标签。
TypeSafe's docs warn that ``jev-latest`` moves and that tuned confidence
jevkit 的 Python 版本:用于基于 TypeSafe 的 Jev(System One)模型构建的静态代码检查和共享记录格式,非官方。
if (kind === 'typesafe') return 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone';
一个基于浏览器的AI扑克基准测试,支持Jev和OpenAI兼容模型在无限注德州扑克桌上自动对战。
DEFAULT_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
Hermes Agent 的技能,利用 Jev (TypeSafe System One) 将意图转化为可检查的终点,生成运行 prompt,并让 Jev 排序未验证项。
export function createDecider(endpoint = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"): Decide {为 OpenCode 提供可配置模型白名单的可选 Auto (Jev) 模型路由功能。
TYPESAFE_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
通用 Chrome agent,结合 Jev 和 OpenRouter 功能。
model: "~typesafe/jev-latest",
jev-flash-router 是一个开源的 MCP 服务器,支持 TypeSafe 的新 Jev 模型,帮助 AI 编码 agent 高效选择文件、路由和判断测试差异。
const DEFAULT_API_BASE = "https://api.typesafe.ai/v1";
Pi 扩展,使用 TypeSafe 的 Jev 对每个 prompt 分类,并路由到你登录的最佳模型。
import { experimental_evaluate as evaluate } from "ai";通过 ReplyNodes 网页上下文和 Vercel AI Gateway,查看 Jev 对你的 SaaS 网站的分析。
const CODE_QUERIES = ['"@typesafe-ai/sdk"', '"typesafe_sdk"', '"api.typesafe.ai"', '"jev-latest"']
基于Jev(TypeSafe AI的System One模型)构建的项目,由Jev自动整理。
APIURL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
结果页面:https://claude.ai/code/artifact/f00ee126-9554-4e2f-b2e7-1fc86c066aa9
const res = await fetch("https://api.typesafe.ai/v1/systemone", {Chrome 扩展,使用 Jev 从 TypeSafe 评判,为每个 X 帖子添加类型徽章,如 alpha、shitpost、AI slop、bait。
"http://127.0.0.1:8768/v1/systemone",
在本地运行 jev-browser,使用完全本地的 JEV 风格决策引擎,无需云端 API,支持 warm-browser 分支、显存保护和性能基准测试。
model: str = "typesafe:jev-1.13.0"
Hermes Agent 的 TypeSafe/Jev 路由插件,用于压缩工具结果、抑制重复工具、跳过不必要的主模型调用。
import type { ChoiceQuestion, NoulQuestion, Questions, ScoreQuestion, SystemOneResult } from '@typesafe-ai/sdk'基于TypeSafe的Jev实时决策的模拟交易agent,运行于Electron桌面应用。
import { TypeSafeClient, choice, noul } from '@typesafe-ai/sdk';用 .feature 文件编写 Cucumber 测试,无需步骤定义,Jev 解析每个 Gherkin 步骤,Playwright 执行测试。
URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
Jev (TypeSafe AI) 可复现实测算术、计数、日期、零幻觉和把握度校准,支持中英对照。
from typesafe_sdk import AsyncTypeSafeClient, RetryPolicy
使用 Jev 在科研论文中进行 AI 检测。
import { noul, score, TypeSafeClient } from '@typesafe-ai/sdk';基于Jev类型决策和ffmpeg实现的低延迟音频审查原型。
import { type NoulQuestion, noul, TypeSafeClient } from "@typesafe-ai/sdk";Jev 是一个快速深度研究工具,能每轮完整阅读最多100页,只保留回答你问题的内容。
import { choice, TypeSafeClient, type EntryType } from '@typesafe-ai/sdk';可复现基准测试,用于评估 JEV 作为依赖更新自动化软件决策原语在分布变化下的表现。
import { choice, noul, score, TypeSafeClient } from "@typesafe-ai/sdk";使用 TypeSafe Jev 配合 Herdr、Claude、Codex、Hermes 和浏览器 agent 的实用指南。
import { TypeSafeClient, type TypeSafeClientConfig } from '@typesafe-ai/sdk';在 GitHub Copilot 之前,使用 TypeSafe Jev 分析 prompts。
this.baseUrl = opts.baseUrl ?? process.env.JEV_BASE_URL ?? "https://api.typesafe.ai/v1";
基于 TypeSafe Jev 决策的成本感知 PR 审查,辅助生成式审查员完成代码评审。
TypeSafeClient,
TypeSafe AI (Jev) 对抗性审查工具和 typesafe_ask,用于 omp 编码 agent。
req=urllib.request.Request('https://api.typesafe.ai/v1/systemone',data=json.dumps(p).encode(),headers={'Authorization':'Bearer '+self.key,'Content-Type':'applic对TypeSafe Jev在所有58,492个BBQ问题上的准确率、偏见、不确定性、成本和延迟进行可复现评估。
url = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone",
Jev System 1 模型决策的原生 R 客户端。
$columns['jev_triage'] = __( 'Jev', 'jev-comment-triage' );
基于 Jev 的异步 WordPress 评论分类,后台处理垃圾评论、诈骗和有害内容,保证评论提交速度。
const kDefaultBaseUrl = 'https://api.typesafe.ai';
类型安全的 Jev API。
4. HTTP: `POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone`
非官方的TypeSafe AI Jev / System One项目实用清单。
import { choice, TypeSafeClient } from "@typesafe-ai/sdk";将任意单词转换为味觉、材质、气味和形状的概率分布,基于Jev实现。
import { experimental_evaluate as evaluate } from 'ai';基于 iOS 6 风格的 Jev 计算器演示,包含终身 API 预算。
e = estimate({"state": "...", "model": "jev-latest", "questions": {...}})非官方的 CLI 和 Python 工具,用于估算 TypeSafe (System One / Jev) API 请求的 token 数量、费用和上下文限制。
TypeSafeClient,
基于Jev开发的计算机使用agent。
const API_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone";
TypeSafe Jev 的街机游戏合集。
endpoint: str = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
用 TypeSafe Jev(System One)驱动 HTML 扫雷游戏自动通关,实时询问模型并可视化选项、概率和代码验证的事实。
import { choice, TypeSafeClient } from "@typesafe-ai/sdk";8条AI蛇和1个人在一个竞技场中,所有蛇由TypeSafe的Jev实时驱动并做出决策
.post("https://api.typesafe.ai/v1/systemone")基于 TypeSafe Jev 的文件范围可维护性审查工具。
jev_api_url: str = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
一个本地环境,用于比较 Laya 和 Jev 决策模型及文章推荐效果。
const response = await (this.options.fetch ?? fetch)('https://api.typesafe.ai/v1/systemone', {基于Jev的工具和技能选择、上下文搜索及输出筛选,适用于通过MCP使用Codex。
const JEV_URL = process.env.JEV_URL || 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone';
每个 token 都会在屏幕前通过 gate。
import type { EntryType } from '@typesafe-ai/sdk';基于规则的代码审查工具,支持AI编码agent,使用TypeSafe Jev实现。
// Thin client for TypeSafe AI's Jev (POST /v1/systemone).
triage-bot 是一个实时支持分诊和回复机器人,Jev 将工单分配给相应专家 agent,并判断是否需要人工处理,Cerebras 根据选择的 agent 起草回复,脚本分别计时两次调用。
const response=await fetchImpl('https://api.typesafe.ai/v1/systemone',{一个隐私政策的营养标签,提供由Jev支持的简明答案、置信度评分和来源摘录。
response = await request('https://api.typesafe.ai/v1/systemone', { method: 'POST',一个用于将给定备选方案与提供证据进行对比的小型辅助工具。
"how_used_jev": "The backend works with api.typesafe.ai and with openjev-sglang, an open Jev HTTP API on SGLang.",
展示人们用Jev实际开发并发布的真实项目,按发布进度跟踪。
import { noul } from "@typesafe-ai/sdk";Thestral12/pr-sieve 用 .jev.yml 规则作为 TypeSafe Jev 问题,实现语义化 PR 审查门控,不是审查机器人。
import { experimental_evaluate as evaluate } from 'ai';基于TypeSafe AI Jev的词汇驱动TypeScript运行时,用于构建安全有状态应用。
from langchain_typesafe import Choice, Noul, NoulCriteria
基于LangChain和Deep Agents的中间件,使用TypeSafe的System One模型(Jev)为无人值守编码agent提供类型化判断,包括shell命令门控、问题分流、合并请求检测和测试审查。
System One Models 和 Jev 的文档,typesafe.ai 文档以 .md 格式提取,用于训练 LLMs。
DEFAULT_ENDPOINT = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
在 Who&When Pro agent-failure-attribution 基准测试(文本子集)中,对比评测 Jev(Typesafe.ai)与强大 LLM 的性能。
"""Client for TypeSafe's Jev decision model (POST /v1/systemone).
基准测试 TypeSafe 的 Jev 决策模型,评估其作为 RouterArena 上低成本 LLM 路由器的性能。
DEFAULT_MODEL = "~typesafe/jev-latest"
Hermes Agent 的模型提供插件,通过 OpenRouter 上受限的 Jev 决策调用处理辅助任务,替代自由形式的聊天提示。
const UPSTREAM_URL = 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone';
这是一个使用 TypeSafe AI 的 Jev 作为 CPU 智能对战扑克牌游戏 Speed 的 WebGL 演示应用,实时展示 Jev 的判断速度和精度。
This module never imports `typesafe_sdk` or `alpaca`: `check_sdk_log_level` has to run BEFORE the SDK is imported anywhere.
基于 TypeSafe Jev 的期权交易机器人,支持回测和 Alpaca 模拟交易。
} from "@typesafe-ai/sdk";
JEV 选择哪个流媒体创意成为直播 MVP,TypeSafe System One 的决策板。
constructor({ apiKey = process.env.TYPESAFE_API_KEY, endpoint = process.env.TYPESAFE_ENDPOINT ?? "https://api.typesafe.ai/v1/systemone", model = process.env.TYPtypakon4/jev-layer 是一个便携式 System-1 决策层,支持 agent 运行环境的主机路由、回执、重放和故障开放集成。
The `jev` decorator discards confidence, so this calls Jev through `typesafe_sdk` directly.
使用 Jev 检查 Kotlin 文件是否符合 From Objects to Functions 原则
"jev",
便携式 agent 技能:TypeSafe Jev 作为廉价代码审查分类器,支持 HTTP 和可选的 jev-review MCP。
questions to typesafe_sdk types and projects the response back to jcyber's
基于 agent 的漏洞赏金和渗透测试框架,整合 Caido、HexStrike、Jev、Memgraph、TencentDB、Prometheus 五个系统。
data, response, err := c.execute(ctx, http.MethodPost, "/v1/systemone", body, resolved)
TypeSafe API 的 Go SDK,支持快速集成 Jev。
"""FastAPI app: POST /v1/systemone, Jev-compatible contract."""
本地兼容 Jev 的评估服务器,支持 POST /v1/systemone 接口,包含 typed noul/choice/score,开放权重,无需排队。
def __init__(self, model="jev-latest", url="https://api.typesafe.ai/v1/systemone", threads=4):
基于TypeSafe Jev的火灾逃生个人判断引擎,结合社交力学和FDS-GPU火灾模拟确定角色、结构和逃生路径。
default: 'https://api.typesafe.ai',
TypeSafe 提供的 Jev 辅助 n8n 节点,用于分类、路由和评分文本,并为每个答案提供概率以便复核不确定项。
* Non-blocking client for TypeSafe Jev's {@code /v1/systemone} endpoint.基于 TypeSafe Jev 的非阻塞 Spring Boot Starter,用于 Spring WebFlux 实现语义断路器,检测静默 HTTP 200 失败。
name="jev",
为任何支持 MCP 的 LLM 工具提供按需真实浏览器搜索功能,支持每次运行的时间和成本跟踪。
"model": os.environ.get("JEV_DECISIONS_MODEL", "~typesafe/jev-latest"),jev-mcp 将 browser-use/jev-ultrafast 变成本地会话感知的 MCP 服务器,用于快速只读产品调研。Jev 从 DOM 快照中选择动作和目标。
export const ENDPOINT = 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone';
基于Jev的Codex上下文管理,通过原生插件和技能构建紧凑且可追踪的交接上下文。
API_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
wenchenxi/jev-console 是 TypeSafe 的 Jev 模型的本地控制台和 CLI,用于发送状态和类型化问题,获取校准概率。
baseUrl: "https://api.typesafe.ai/v1/systemone",
Jev 决定保留内容,压缩过程不会重写记录。
const TYPESAFE_ENDPOINT = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone";
基于TypeSafe的Jev实现的简洁Magic 8 Ball,包含二十个经典答案和快速AI判断。
DefaultBaseURL = "https://api.typesafe.ai"
用地道 Go 语言实现的 Jev 类型化回答。
"3. Would a sensible person answer it in under a second from text you can show them? -> TypeSafe/Jev.\n" +
一个 Claude Code 钩子,用于判断你编写的决策是否需要模型,包含 TypeSafe Jev 与 Claude Haiku 4.5 的 149 行对比数据。
"jev_model": "typesafe/jev-1.13", "base_model": base_model,
Jev 决策工具箱,包含56个方案、OpenRouter CLI和透明的配对评估,供agent和用户使用。
const response=await fetch('https://api.typesafe.ai/v1/systemone',{method:'POST',headers:{Authorization:`Bearer ${process.env.TYPESAFE_API_KEY}`,'Content-Type':弈瞬是一个基于双 Jev 的五子棋九宫格输入实验台,支持逐手查看模型决策和实时对战回放。
return [{ client, name: 'jev', fresh: true }];Jev 活动看板,自动接入 MCP,实时查看输入、判断结果和用量,支持本地优先的被动 MCP 监控。
const args=proxyPath?['--no-warnings',proxyPath,...(proxyPath.endsWith('cli.mjs')?['proxy']:[]),process.env.JEV_MCP_SERVER||'jev']:发现真实的 Jev 使用案例,包含带源链接的目录、MCP 分类、语义去重和公开浏览演示。
import { choice, TypeSafeClient } from "@typesafe-ai/sdk";基于 React 的网页应用,用名字预测年龄段,使用 TypeSafe Jev。
export const TYPESAFE_ENDPOINT = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone";
基于Jev类型决策和TypeSafe API驱动的pi隔离Playwright浏览器,支持pi已有模型配置。
string $baseUrl = 'https://api.typesafe.ai',
演示如何用 Jev (TypeSafe) 和 Symfony AI 对支持请求进行排序,集成 Messenger、Live Components、Turbo 和 shadcn UX Toolkit。
from .engine import FoqEngine, FoqConnectionError, SystemOneResponse
Foq 是 Jev 的免费本地开源替代品,支持约 25 毫秒内的 Typed System 1 决策,无需排队、云服务或按 token 计费。
export const CLASSIFICATION_MODEL = "typesafe/jev-1.13";
Pi 扩展,使用 Jev 任务分类通过 OpenRouter 路由运行到配置模型,支持故障开放策略,处于公开预览阶段。
import { experimental_evaluate as evaluate } from "ai";一个 Chrome 扩展演示,使用 TypeSafe 的 Jev 根据自然语言规则隐藏不想看到的内容。
DEFAULT_MODEL = "typesafe/jev-1.13"
即时语义代码搜索:本地使用 ripgrep 筛选,再由 TypeSafe Jev 通过 OpenRouter 按语义排序。
endpoint: "https://api.typesafe.ai/v1/systemone".to_string(),
System One TypeSafe AI 的 Rust 非官方客户端。
defaultBaseURL = "https://api.typesafe.ai"
TypeSafe AI API 的惯用 Go SDK。
MODEL = "~typesafe/jev-latest"
TypeSafe Jev prior 能否通过第一天读取 README 预测新 agent-skill 仓库的星标数?Zero-shot Jev 是基于约150个标签训练的文本模型,适合作为特征使用,正在进行前瞻性测试。
MODEL = "~typesafe/jev-latest"
Jev 标记的 GitHub issue 流无法在每日频率内捕捉到修复前的发布问题,Jev 对每个 issue 的分类标签匹配优于关键词或情感分析。
MODEL = "~typesafe/jev-latest"
该项目检测Jev标记的支持推文流在品牌承认故障前是否激增,能提前约4小时捕捉更多事件,关键词列表效果相近。
"""调用 OpenRouter decisions API(typesafe/jev-latest)的最小示例。
一个帮助你学习jev模型的代码仓库。
python scripts/run_baseline.py --model jev --base-url https://api.typesafe.ai/v1 --api-key-env TYPESAFE_API_KEY
PadFlow 的类型决策基准,包括模式、匿名标注数据和支持 TypeSafe Jev 等模型的运行器。
const API = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone";
让 Jev,TypeSafe 约100毫秒决策模型,驱动你的浏览器。适用于 Claude Code 和 Codex 的即插即用技能。
POST /v1/systemone {state, model, questions} -> {model, answers, usage}一个用于Jev风格决策模型的开源训练和推理框架,支持高基数选择、校准和快速批量推理。
const TYPESAFE_ENDPOINT = 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone';
基于Jev的整数排序实验,比较串行选择和并行秩预测两种方法。