Jev Harness
Un harnais de décision TypeScript pour TypeSafe Jev : seuils de confiance, mode shadow, recettes et CLI d'évaluation hors ligne. Non officiel, nécessite une clé API TypeSafe.
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Un harnais de décision TypeScript pour TypeSafe Jev : seuils de confiance, mode shadow, recettes et CLI d'évaluation hors ligne. Non officiel, nécessite une clé API TypeSafe.
Jev, le modèle System One de TypeSafe, joue aux échecs contre n'importe quel LLM OpenRouter ou Stockfish dans une application web d'une page, avec coups en direct, probabilités de coups, parties sauvegardées et taux de victoire.
Plugin Claude Code qui évalue la qualité de vos prompts pour agent de codage avec le modèle Jev de TypeSafe et indique si vos habitudes s'améliorent. Le mode par défaut n'ajoute aucune latence.
Un serveur MCP sans dépendance qui connecte Claude Code à Jev de TypeSafe, fournissant des jugements de probabilité calibrés avec cache local et suivi des coûts.
Une compétence OpenClaw intégrant Jev, le modèle de décision System One de TypeSafe AI, avec un wrapper CLI sans dépendance pour des jugements calibrés oui/non, choix et score. Inclut des exemples, des vérifications de budget et des limites documentées.
Compétence OpenCode fournissant aux agents LLM des jugements probabilistes typés rapides de Jev de TypeSafe AI via l'API System One, avec rédaction des PII.
Liste organisée de cas d'utilisation et de modèles éprouvés pour le modèle Jev / System One de TypeSafe AI, avec sources étiquetées, guides, exemples et méthodes d'évaluation.
Laboratoire d'autonomie multi-drones démontrant les décisions réflexes de TypeSafe Jev avec orientation stratégique facultative du System 2.
Une simulation de vie et de civilisation où chaque décision est prise par TypeSafe Jev. Les LLM ne font que planifier, ne décident jamais ; toutes les décisions sont typées, probabilistes et auditées.
Démo indépendante du modèle Jev de TypeSafe AI pour des décisions typées avec probabilités, mesuré par rapport à OpenAI sur le tri des tickets de support. Comprend une application locale en direct et une page de relecture.
Utilise le modèle Jev/System One de TypeSafe AI (jev-1.13.0) pour localiser des preuves textuelles dans les rapports d'essais et leurs suppléments, avec les modèles RoB 2, ROBINS-I et QUADAS-2 ; les fichiers sont traités localement dans le navigateur.
Une extension de l'agent de codage Pi qui utilise TypeSafe Jev pour contrôler les appels d'outils et juger les sorties. Comprend une porte d'appel d'outils en mode shadow/enforce, la détection des fuites/échecs de sortie et un outil jev_ask pour des réponses typées. Les résultats de calibration sont documentés.