stuntdouble: Jev के लिए शैडो प्रॉक्सी मूल्यांकन
एक शून्य-निर्भरता Node प्रॉक्सी जो TypeSafe Jev को अनुरोध अग्रेषित करता है जबकि स्थानीय मॉडल (Kev, Laya) समानांतर निर्णय लेते हैं, और यह रिपोर्ट बनाता है कि क्या आप स्वैप कर सकते हैं।
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एक शून्य-निर्भरता Node प्रॉक्सी जो TypeSafe Jev को अनुरोध अग्रेषित करता है जबकि स्थानीय मॉडल (Kev, Laya) समानांतर निर्णय लेते हैं, और यह रिपोर्ट बनाता है कि क्या आप स्वैप कर सकते हैं।
CityFlow-आधारित ट्रैफ़िक सिग्नल नियंत्रण फ्रेमवर्क जो TypeSafe Jev और OpenAI-संगत LLM नियंत्रकों का मूल्यांकन नियम-आधारित और सुदृढ़ीकरण सीखने के आधारभूत मॉडल के साथ उसी सिमुलेशन पाइपलाइन से करता है।
एक CLI जो स्थानीय कोडिंग एजेंट सत्र लॉग पढ़ता है और उन्हें TypeSafe AI के System One मॉडल Jev का उपयोग करके स्कोर करता है, इंटरेक्टिव HTML रिपोर्ट और टर्मिनल डैशबोर्ड उत्पन्न करता है।
आधिकारिक SDK के माध्यम से TypeSafe AI के Jev/System One मॉडल को कॉल करता है, 24 परिचालन निर्णयों पर इसे LLM स्टैंड-इन से तुलना करता है, और पुनरुत्पादक परिणाम और मूल्यांकन रिपोर्ट कमिट करता है।
TypeSafe Jev (System One) के लिए CLI/मूल्यांकन उपकरण: यह आपके अपने डेटा पर थ्रेशोल्ड मापता है, आत्मविश्वास को कैलिब्रेट करता है और ड्रिफ्ट की जाँच करता है, वैकल्पिक रूप से LLM टीचर लेबल के साथ। इसमें बिना कुंजी वाला डेमो सिम्युलेटर और Jev API के साथ लाइव एकीकरण शामिल है।
टाइपसेफ एआई के Jev का स्पेनिश पर पूर्व-पंजीकृत ऑडिट — सटीकता, कैलिब्रेशन और टोकन लागत — साथ ही अपने लेबल किए गए डेटा पर समान तुलना चलाने के लिए CLI।
TypeSafe के Jev System One मॉडल का एक ओपन-सोर्स स्थानीय विकल्प, जो कैलिब्रेटेड विश्वास के साथ टाइप किए गए निर्णय प्रदान करता है। इसमें Jev और अन्य स्थानीय मॉडलों के खिलाफ क्रॉस-सिस्टम बेंचमार्क शामिल है।
RAG में मतिभ्रम पर तीन मापे गए प्रयोग: उद्धरण-जाँच, TypeSafe का Jev, और IBM का STAIR। 850+ श्रेणीबद्ध प्रश्न, कच्चे उत्तर शामिल।
Journey Evals एक मूल्यांकन उपकरण है जो घोषित उपयोगकर्ता यात्राओं के माध्यम से वास्तविक ब्राउज़र या LangGraph एजेंट को चलाता है और बैकएंड साक्ष्य से परिणाम सत्यापित करता है; यह संचालन और तत्व चयन के लिए TypeSafe के Jev का उपयोग करता है।
ओपन-सोर्स कंटेंट एनालिटिक्स और LLM-जज टूल जो TypeSafe Jev (System One) के कैलिब्रेटेड निर्णयों से पोस्ट को रेट करता है और वास्तविक जुड़ाव डेटा से उनकी जाँच करता है।
Lunar Terminal के पीछे का कोड और कच्चा डेटा: Robocode Tank Royale बॉट, GapFlap, टोकन-मीटरिंग प्रॉक्सी, और TypeSafe Jev का 327-निर्णय यादृच्छिक परीक्षण।
Claude Code, Codex और Cursor के लिए एक एजेंट स्किल जो रिपॉजिटरी या विचार को स्कैन करती है, Jev की उपयुक्तता और विफलता मोड की जाँच करती है, लागत/विलंब का अनुमान लगाती है, और TypeSafe API पर लाइव पायलट चलाती है।