Jev แฮร์เนส
โครงเชื่อมต่อการตัดสินใจ TypeScript สำหรับ TypeSafe Jev: เกณฑ์ความเชื่อมั่น โหมดเงา สูตร และ CLI ประเมินผลแบบออฟไลน์ ไม่เป็นทางการ ต้องใช้คีย์ API ของ 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.
จัดอันดับตาม GitHub Stars
ตามการเพิ่ม Star และการอัปเดตล่าสุด
โครงเชื่อมต่อการตัดสินใจ TypeScript สำหรับ TypeSafe Jev: เกณฑ์ความเชื่อมั่น โหมดเงา สูตร และ CLI ประเมินผลแบบออฟไลน์ ไม่เป็นทางการ ต้องใช้คีย์ API ของ TypeSafe
Jev โมเดล System One ของ TypeSafe เล่นหมากรุกกับ LLM OpenRouter ใด ๆ หรือ Stockfish ในเว็บแอปหน้าเดียว พร้อมการเคลื่อนไหวสด ความน่าจะเป็นของการเดิน เกมที่บันทึกไว้ และอัตราชนะ
ปลั๊กอิน Claude Code ที่ให้คะแนนพรอมป์สำหรับเอเจนต์เขียนโค้ดด้วยโมเดล Jev ของ TypeSafe และแสดงว่าพฤติกรรมของคุณดีขึ้นหรือไม่ โหมดเริ่มต้นไม่เพิ่มความหน่วง
เซิร์ฟเวอร์ MCP ที่ไม่มีการพึ่งพา เชื่อมต่อ Claude Code กับ Jev ของ TypeSafe ให้การตัดสินใจความน่าจะเป็นที่ปรับเทียบแล้ว พร้อมแคชภายในเครื่องและการติดตามต้นทุน
สกิล OpenClaw ที่ผสาน Jev โมเดลการตัดสินใจ System One ของ TypeSafe AI พร้อมตัวห่อ CLI แบบไม่พึ่งพา สำหรับการตัดสินใจที่ปรับเทียบแล้วแบบ ใช่/ไม่ใช่ เลือก และให้คะแนน รวมถึงตัวอย่าง การตรวจสอบงบประมาณ และข้อจำกัดที่บันทึกไว้
ทักษะ OpenCode ที่ให้เอเจนต์ LLM ได้รับการตัดสินเชิงความน่าจะเป็นแบบมีชนิดที่รวดเร็วจาก Jev ของ TypeSafe AI ผ่าน API System One พร้อมการปกปิด PII
รายการคัดสรรกรณีการใช้งานและรูปแบบที่มีหลักฐานอ้างอิงสำหรับโมเดล Jev / System One ของ TypeSafe AI พร้อมแหล่งที่มาที่ระบุ คู่มือ ตัวอย่าง และวิธีการประเมินผล
ห้องปฏิบัติการอัตโนมัติหลายโดรนสาธิตการตัดสินใจแบบรีเฟลกซ์ของ TypeSafe Jev พร้อมคำแนะนำเชิงกลยุทธ์ System 2 ที่ไม่บังคับ
การจำลองชีวิตและอารยธรรม AI ที่ทุกการตัดสินใจทำโดย TypeSafe Jev LLM วางแผนเท่านั้น ไม่เคยตัดสินใจ ทุกการตัดสินใจเป็นแบบมีชนิด ความน่าจะเป็น และตรวจสอบได้
เดโมอิสระของโมเดล Jev จาก TypeSafe AI สำหรับการตัดสินใจแบบมีประเภทพร้อมความน่าจะเป็น วัดเทียบกับ OpenAI ในการคัดแยกตั๋วสนับสนุน รวมถึงแอปสดในเครื่องและหน้าเล่นซ้ำ
ใช้โมเดล Jev/System One ของ TypeSafe AI (jev-1.13.0) เพื่อระบุหลักฐานแบบคำต่อคำในรายงานการทดลองและเอกสารเสริม รองรับเทมเพลต RoB 2, ROBINS-I, QUADAS-2 ไฟล์ถูกประมวลผลในเบราว์เซอร์ ไม่มีการอัปโหลดขึ้นเซิร์ฟเวอร์
ส่วนขยายเอเจนต์เขียนโค้ด Pi ที่ใช้ TypeSafe Jev เพื่อควบคุมการเรียกใช้เครื่องมือและตัดสินผลลัพธ์ ประกอบด้วยเกตการเรียกใช้เครื่องมือแบบเงา/บังคับ การตรวจจับการรั่วไหล/ความล้มเหลวของเอาต์พุต และเครื่องมือ jev_ask สำหรับคำตอบที่พิมพ์ ผลการปรับเทียบได้รับการบันทึกไว้