THE JEV GUIDE · CURATED EDITION
Annonces, explications, démos et projets communautaires autour de TypeSafe Jev, organisés par thème. Chaque entrée renvoie à sa source sur X.
Sélection curée · Non exhaustive · Mise à jour manuelle
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L'auteur souligne que l'agent de playtesting soi-disant auto-amélioré consiste simplement à faire écrire un bot de jeu par un LLM, à le corriger après erreurs, essentiellement un wrapper Claude Code tournant sur une clé de modèle Jev, et promeut son propre outil de QA de jeu.
Ce visual novel prend en charge la saisie libre en plus des choix classiques. Il utilise en interne les SystemOneModels définis après l'arrivée de Jev, dont les sorties sont limitées à des valeurs numériques, moins coûteuses et plus rapides.
UEFN Ducky lance un plugin Play Tester gratuit et open-source, permettant à Jev ou à tout modèle choisi de tester les jeux en cours de construction. Téléchargez-le pour que votre agent teste son propre travail.
ForgeAI partage les résultats de 2 010 coups sur 8 exécutions et 4 modèles, les 5 premiers terminant à moins de 225 points d'écart ; le modèle écrit le plan et JEV choisit chaque coup.
L'auteur explique que les blocages de Jev ne provenaient pas de mauvaises décisions, mais de problèmes comme des boîtes de texte non détectées, des adresses différentes entre la ROM catalane et la ROM espagnole, des boucles de portes et des menus bloqués.
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Mojofull a actualisé le créneau Flash du mode spectateur 3 IA de « One Exit » avec l'API décisionnelle dédiée d'OpenAI, comparant directement Jev et gpt en tant qu'IA spécialisées dans la décision sans génération de texte, avec un jugement par lots de 12 questions par étape.
Un utilisateur nommé JustViewNews indique avoir construit un jeu Battle Royale alimenté par des modèles de décision et demande s'il peut obtenir un accès développeur à JEV pour tester l'intégration.
Maincode met en avant les fonctionnalités de Matilda et Matilda Jev en les opposant dans une partie de poker. Matilda est propulsée par l'Agent SDK, tandis que Matilda Jev utilise la nouvelle API systemOne.evaluate() du Client SDK, illustrant comment les deux modèles abordent différemment le même défi.
Un développeur a rétro-ingénié les Meta Ray-Bans et utilisé Opus 5.5 et Jev pour créer des lunettes IA d'échecs de plus de 3000 Elo. Tout le workflow est open source.
Le post présente un jeu construit avec Claude Opus où le joueur tape n'importe quoi et l'IA le fait apparaître dans le monde—voitures, avions, dragons, ou un météore sur un autre joueur. Le jeu se modifie en jouant et fonctionne sur Jev, GPT-OSS-120b, etc.
Un développeur a rétro-ingéniéré les Meta Ray-Bans 3, combinant Opus 5.5 et Jev pour créer des lunettes d'échecs IA, et a open-sourcé tout le workflow.
Dans cette variante d'échecs, les ordres voyagent à la vitesse de la lumière : les pièces proches du roi agissent instantanément, les plus éloignées mettent 1 à 3 tours à recevoir l'ordre. Claude a affronté Jev de TypeSafe, qui a perdu sa reine et accusé un retard de 12 points avant de revenir pour mener de 8.
