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
QuantDinger: ระบบเทรด AI ที่ผสาน Jev System OneOpenByteInc/QuantDinger12K
รายการทรัพยากร Jev คัดสรรyibie/awesome-jev1.4K
เรียนรู้สถาปัตยกรรมเอเจนต์hardness1020/learn-agent-architecture972
Awesome Jev โดย TypeSafeAnil-matcha/awesome-jev-by-typesafe808
รายการเครื่องมือ Jev ที่ยอดเยี่ยมv-modal/awesome-jev-tools670ตามการเพิ่ม Star และการอัปเดตล่าสุด
AnyJev: เปลี่ยน LLM ใด ๆ ให้เป็นโมเดลตัดสินใจสไตล์ Jevnokia-applied-research/AnyJev+3รายการทรัพยากร Jev คัดสรรyibie/awesome-jev+2
Von - โมเดลการตัดสินใจ System One ในเครื่องwfzyx/von+2
ผู้ช่วยตอบข้อความ WeChat (พร้อมการตัดสินใจด้วย Jev)jev-chat/jev-chat-windows+2
โปรเจกต์ Awesome Jevlogicrw/awesome-jev-projects+2
ReallyArtificialReallyArtificial/stuntdoubleพร็อกซี Node ที่ไม่มี dependencies ซึ่งส่งต่อคำขอไปยัง TypeSafe Jev ขณะที่โมเดลท้องถิ่น (Kev, Laya) ตัดสินใจแบบคู่ขนาน และสร้างรายงานว่าคุณสามารถสลับได้หรือไม่
NearCaiNearCai/JevLightกรอบงานควบคุมสัญญาณจราจรที่ใช้ CityFlow ซึ่งประเมินตัวควบคุม LLM ที่เข้ากันได้กับ TypeSafe Jev และ OpenAI ควบคู่กับเกณฑ์พื้นฐานแบบกฎและแบบการเรียนรู้เสริมแรงผ่านไปป์ไลน์จำลองเดียวกัน
killerz3killerz3/jevalyzerCLI ที่อ่านบันทึกเซสชันของเอเจนต์การเขียนโค้ดในเครื่องและให้คะแนนโดยใช้ Jev ซึ่งเป็นโมเดล System One ของ TypeSafe AI สร้างรายงาน HTML แบบโต้ตอบและแดชบอร์ดเทอร์มินัล
andreaserradev-gbjandreaserradev-gbj/jev-access-dayเรียกใช้โมเดล Jev/System One ของ TypeSafe AI ผ่าน SDK อย่างเป็นทางการ เปรียบเทียบกับตัวแทน LLM ใน 24 การตัดสินใจเชิงปฏิบัติการ และบันทึกผลลัพธ์ที่ทำซ้ำได้พร้อมรายงานการประเมิน
abhixhekabhixhek/jevcalเครื่องมือ CLI/ประเมินสำหรับ TypeSafe Jev (System One): วัดเกณฑ์ ปรับเทียบความมั่นใจ และตรวจสอบดริฟต์บนข้อมูลของคุณเอง โดยมีตัวเลือกใช้ป้ายกำกับจาก LLM teacher ประกอบด้วยซิมูเลเตอร์สาธิตแบบไม่ใช้คีย์ และการผสานการทำงานจริงกับ Jev API
marcosmartinezmarcosmartinez/jev-acentoการตรวจสอบที่ลงทะเบียนล่วงหน้าของ Jev ของ TypeSafe AI ในภาษาสเปน — ความแม่นยำ การปรับเทียบ และต้นทุนโทเค็น — พร้อม CLI เพื่อรันการเปรียบเทียบเดียวกันบนข้อมูลติดป้ายกำกับของคุณ
rupeshpoojary9rupeshpoojary9/poorjevทางเลือกท้องถิ่นแบบโอเพนซอร์สสำหรับโมเดล Jev System One ของ TypeSafe ที่ให้การตัดสินใจแบบกำหนดชนิดพร้อมความเชื่อมั่นที่ปรับเทียบแล้ว รวมถึงเกณฑ์มาตรฐานข้ามระบบกับ Jev และโมเดลท้องถิ่นอื่น ๆ
aryanchauhanofficalaryanchauhanoffical/no-hallucinationการทดลองที่วัดผลสามรายการเกี่ยวกับภาพหลอนใน RAG: การตรวจสอบคำพูด, Jev ของ TypeSafe และ STAIR ของ IBM มีคำถามที่ให้คะแนน 850+ รายการ พร้อมการตอบสนองดิบ
gargpratyushgargpratyush/journey-evalsJourney Evals เป็นเครื่องมือประเมินที่ขับเคลื่อนเบราว์เซอร์จริงหรือเอเจนต์ LangGraph ผ่านเส้นทางผู้ใช้ที่ประกาศไว้ และตรวจสอบผลลัพธ์ด้วยหลักฐานจากแบ็กเอนด์ ใช้ Jev ของ TypeSafe สำหรับการดำเนินการและการเลือกองค์ประกอบ
Kaos599Kaos599/jev-writerเครื่องมือวิเคราะห์เนื้อหาและประเมิน LLM แบบโอเพนซอร์ส ที่ให้คะแนนโพสต์ด้วยการตัดสินเชิงปรับเทียบจาก TypeSafe Jev (System One) และทดสอบกับข้อมูลการมีส่วนร่วมจริง
gdchaochaogdchaochao/lunar-terminalโค้ดและข้อมูลดิบเบื้องหลัง Lunar Terminal: บอต Robocode Tank Royale, GapFlap, พร็อกซีวัดโทเค็น และการทดลองสุ่ม 327 การตัดสินใจของ TypeSafe Jev
maciejczubmaciejczub/skill-siujevสกิลเอเจนต์สำหรับ Claude Code, Codex และ Cursor ที่สแกนที่เก็บโค้ดหรือไอเดีย ตรวจสอบความเหมาะสมของ Jev และโหมดความล้มเหลว ประเมินต้นทุน/ความหน่วง และรันไพล็อตสดกับ TypeSafe API