Jev Harness
TypeScriptowy harness decyzyjny dla TypeSafe Jev: progi ufności, tryb cienia, przepisy i CLI do oceny offline. Nieoficjalny, wymaga klucza API TypeSafe.
OPEN SOURCE · CURATED REPOSITORIES
Curated Jev SDKs, tools, demos, integrations, benchmarks, and research projects. Repository metrics come from GitHub; titles, summaries, and categories are editorial.
Według GitHub Stars
Według przyrostu Stars i aktywności aktualizacji
TypeScriptowy harness decyzyjny dla TypeSafe Jev: progi ufności, tryb cienia, przepisy i CLI do oceny offline. Nieoficjalny, wymaga klucza API TypeSafe.
Jev, model System One firmy TypeSafe, gra w szachy z dowolnym LLM OpenRouter lub Stockfish w jednowstronicowej aplikacji internetowej, z ruchami na żywo, prawdopodobieństwami ruchów, zapisanymi grami i współczynnikami wygranych.
Wtyczka Claude Code, która ocenia prompty dla agenta kodującego za pomocą modelu Jev od TypeSafe i pokazuje, czy Twoje nawyki się poprawiają. Tryb domyślny nie dodaje żadnych opóźnień.
Serwer MCP bez zależności, który łączy Claude Code z Jev od TypeSafe, zapewniając skalibrowane oceny prawdopodobieństwa z lokalnym buforowaniem i śledzeniem kosztów.
Skill OpenClaw integrujący Jev, model decyzyjny System One od TypeSafe AI, z niezależnym od zależności wrapperem CLI do skalibrowanych ocen tak/nie, wyboru i punktacji. Zawiera przykłady, kontrole budżetu i udokumentowane ograniczenia.
Umiejętność OpenCode zapewniająca agentom LLM szybkie typowane sądy probabilistyczne od Jev z TypeSafe AI przez API System One, z redakcją danych osobowych.
Wyselekcjonowana lista opartych na dowodach przypadków użycia i wzorców dla modelu Jev / System One firmy TypeSafe AI, z oznaczonymi źródłami, przewodnikami, przykładami i metodami oceny.
Laboratorium autonomicznych dronów demonstrujące refleksyjne decyzje TypeSafe Jev z opcjonalnym doradztwem strategicznym System 2.
Symulacja życia i cywilizacji AI, w której każdą decyzję podejmuje TypeSafe Jev. Modele LLM tylko planują, nigdy nie decydują; wszystkie decyzje są typowane, probabilistyczne i możliwe do audytu.
Niezależne demo modelu Jev firmy TypeSafe AI dla typowanych decyzji z prawdopodobieństwami, zmierzone w porównaniu z OpenAI przy segregacji biletów pomocy technicznej. Zawiera lokalną aplikację na żywo i stronę powtórki.
Wykorzystuje model Jev/System One firmy TypeSafe AI (jev-1.13.0) do lokalizowania dosłownych dowodów w raportach z badań i suplementach, obsługując szablony RoB 2, ROBINS-I i QUADAS-2; pliki są przetwarzane lokalnie w przeglądarce.
Rozszerzenie agenta kodującego Pi, które używa TypeSafe Jev do kontrolowania wywołań narzędzi i oceniania wyników. Zawiera bramkę wywołań narzędzi w trybie shadow/enforce, wykrywanie wycieków/błędów wyjściowych oraz narzędzie jev_ask do typowanych odpowiedzi. Wyniki kalibracji są udokumentowane.