Набор агента Jev
CLI и MCP-инструменты для агентов, использующих TypeSafe Jev для быстрых типизированных решений: route, triage, guard, grep, rank, compact и judge. Включает исполняемые демонстрации и офлайн-скрипт оценки.
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.
По числу Stars на GitHub
По росту Stars и активности обновлений
CLI и MCP-инструменты для агентов, использующих TypeSafe Jev для быстрых типизированных решений: route, triage, guard, grep, rank, compact и judge. Включает исполняемые демонстрации и офлайн-скрипт оценки.
PiJev — это терминальный агент кодирования на базе Pi, использующий TypeSafe Jev для выбора навыков, ранжирования файлов и диагностики сбоев инструментов, пока модель кодирования пишет код. Репозиторий содержит исполняемый код, тесты и контролируемые эксперименты, демонстрирующие меньшее число вызовов инструментов и более быстрое нахождение файлов.
Автономный Android-субагент на базе TypeSafe Jev/System One для выполнения долговременных задач через USB ADB или MCP.
Эталонная реализация, которая позволяет модели Jev (System One) от TypeSafe управлять браузером через навыки Claude Code и Codex. Она наблюдает за элементами страницы, задаёт Джеву вопросы с вариантами ответов, проверяет и выполняет выбранное действие, а также включает запускаемое демо и разбор трасс.
Порт TypeSafe Computer Use для Windows, использующий решения Jev для автоматизации рабочего стола, с локальным OCR/UIA и интеграцией с MCP-хостом.
Навык агента для поиска возможностей TypeSafe Jev, проектирования типизированных вопросов и запуска вспомогательных скриптов для локального сканирования и оценки.
Типизированный CLI и библиотека для маршрутизации навыков агентов с учётом уверенности, вызывающие модель TypeSafe Jev. Достигнута точность маршрутизации 94,4% (68/72) на синтетических задачах.
Навык долгосрочной памяти экспериментов для ИИ-агентов программирования, основанный на доказательствах, с опциональными слоями модели принятия решений Jev для триажа контекста и семантического аудита.
Однфайловый порт browser-use/jev-ultrafast без зависимостей. Использует TypeSafe Jev для управления браузером Ego Lite с помощью одного typed-choice запроса на шаг, включает мультимодельные бенчмарки и защитные механизмы.
Навык OpenCode, предоставляющий LLM-агентам быстрые типизированные вероятностные суждения от Jev от TypeSafe AI через API System One, с редактированием PII.
Быстрый браузерный агент для ego lite на основе TypeSafe Jev. Один запрос TypeSafe на шаг; агент или Jev выбирает действие.
Слой рабочего процесса, который использует модель Jev от TypeSafe AI для проведения ИИ-агентов кодирования через контрольные точки качества и проверки доказательств.