THE JEV GUIDE · CURATED EDITION
Launch News, Erklärungen, Demos und Community Projekte rund um TypeSafe Jev, nach Themen geordnet. Jeder Eintrag verweist auf die Quelle bei X.
Kuratierte Auswahl · Nicht vollständig · Manuell aktualisiert
Sponsors
Diese Produkte finanzieren das Verzeichnis. Ihres auch hier?
Der Autor teilt ein kleines Projekt, das Jev in eine persönliche Budget-App integriert, um Transaktionen automatisch zu kategorisieren, und hält es für genauer als Regex und günstiger als LLMs.
Ein Nutzer ließ Jev neue pump.fun-Launches lesen und mit Grok Bot fielen 46 von 47 gelisteten Token wie vorhergesagt um 99%. Link
Polytutor zeigt, wie sein Jev-basierter Polymarket-BTC-5-Minuten-Bot offene Positionen zum besten Bid statt zum Mid bewertet und bei Abweichungen auf den letzten Handelspreis oder Gamma-Preis zurückfällt, inklusive GitHub-Repo. Link
Nutzer teilt einen mit Jev und Grok gebauten Terminal-Bot: Nach einem 100-$-Limit erzielte er in 6h16 automatisch 3.488 $. Das System besteht aus 5 Agenten – gekauft wird nur, wenn alle fünf zustimmen.
Der Autor hat den Polymarket-Markt 'Wird der Tesla Roadster mindestens 1 Sekunde fliegen?' an das Handelsanalysesystem QuantBot × Jev angebunden und den gesamten Ablauf vom Kauf von YES für 10 Cent bis zum Abheben des Fahrzeugs nachvollzogen.
One card in the feed, every sixteen, on every page of it. $50 a week, cancel any week.
Polytutor erklärt zum Jev-BTC-5-Minuten-Bot: Der Live-Modus startet nicht mit einer Beispiel-Marktdatei, einem Stub-Modell oder ohne Wallet-Key. Die Standardquelle auto fällt nach einem Netzwerkfehler stillschweigend auf die Beispieldatei zurück; mit echtem Geld sollte POLYMARKET_SOURCE=live gesetzt werden, damit ein toter Feed laut scheitert. Link
Der Code berechnet den Zustand, Jev liefert die Entscheidung, der Code wendet die Richtlinie an, die Risiko-Engine prüft und die Ausführung platziert die Order – eine vollständige automatisierte Handelschleife.
Ein Nutzer testete die viel diskutierte Vorhersage-KI Jev etwa einen Tag lang auf FX-Richtungen. Die Trefferquote nach 15 Minuten betrug 56,0 % (234 Mal), nach 60 Minuten 44,4 % (54 Mal). Die 15-Minuten-Quote der letzten 4 Wochen lag bei nur 48,7 %; kurzfristige Wechselkurse sind offenbar schwer zu lesen.
Der Beitrag stellt fest, dass konversationelle KI beim Verfassen von E-Mails großartig, aber für die Echtzeit-Betrugserkennung zu langsam ist; modifizierte Jev-ähnliche Modelle umgehen die Textgenerierung und bewerten Geschäftsparameter in einem einzigen Durchlauf für sofortige Vorhersagen.
Der Beitrag stellt Jev mit behaupteten 5-Tage-Ergebnissen vor: aus 500 $ wurden 11.101 $, 43 Trades (30 S / 13 N), und der Agent kann angeblich nicht chatten, schreiben oder argumentieren und sagt meist nur Nein. Drittanbieter-Zusammenfassung, keine offizielle Meldung.
Whisper Money berichtet, in 4 Wochen 39.118 KI-Aufrufe (78,5 Mio. Tokens) zur Transaktionsklassifizierung durchgeführt zu haben, bei Gesamtkosten von nur 2,50 $; seit dem 30. September wird statt Gemini Flash Lite das Jev-Modell von TypeSafe AI verwendet, wobei der Autor betont, dass der Wechsel nicht am Preis lag.
Neues Experiment gestartet: Die Vorhersage-KI 'Jev' trifft alle 15 Minuten versiegelte Vorhersagen, die dann bewertet werden. Ein Papier-Experiment ohne echtes Geld.
