Jev 代理工具包
为代理提供基于 TypeSafe Jev 的 CLI 和 MCP 工具,支持路由、分流、守卫、语义搜索、排序、压缩和判断等快速类型化决策,包含可运行 demo 和离线评测脚本。
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经过筛选的 Jev SDK、工具、演示、集成、评测与研究项目。仓库指标来自 GitHub,标题、摘要与分类由 Jev Guide 整理。
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为代理提供基于 TypeSafe Jev 的 CLI 和 MCP 工具,支持路由、分流、守卫、语义搜索、排序、压缩和判断等快速类型化决策,包含可运行 demo 和离线评测脚本。
PiJev 是基于 Pi 的终端编码代理,使用 TypeSafe Jev 筛选技能、对文件排序并诊断工具失败,编码模型负责写代码。仓库包含可运行代码、测试和对照实验,显示工具调用更少、定位文件更快。
基于TypeSafe Jev/System One决策的Android自主子代理,使用USB ADB或MCP执行持久化任务。
让 TypeSafe 的 Jev(System One)模型通过 Claude Code 和 Codex 技能驱动浏览器的参考实现。它观察页面控件、向 Jev 发起多项选择请求、校验并执行选择,附带可运行 demo 与轨迹解释页。
这是TypeSafe Computer Use的Windows移植,使用Jev决策进行桌面自动化,集成本地OCR/UIA和MCP主机。
面向 TypeSafe Jev 的智能体技能,用于发现 Jev 适用场景、设计类型化问题,并通过辅助脚本执行本地扫描和评测。
一个调用 TypeSafe Jev 模型的类型化、带置信度的智能体技能路由 CLI 与库。在合成任务上达到 94.4%(68/72)的路由准确率。
面向 AI 编程代理的、以证据为先的长期实验记忆技能,可选集成 Jev 决策模型层,用于上下文分诊和语义审计。
这是 browser-use/jev-ultrafast 的单文件、零依赖移植。它使用 TypeSafe Jev 以每步一次 typed-choice 请求控制 Ego Lite 浏览器,并包含多模型基准测试和安全护栏。
一个 OpenCode 技能,通过 System One API 为 LLM 智能体提供来自 TypeSafe AI Jev 的快速类型化概率判断,并包含 PII 脱敏。
基于 TypeSafe Jev 模型的快速浏览器代理,用于 ego lite。每步一个 TypeSafe 请求,由 Jev 或代理选择操作。
利用 TypeSafe AI 的 Jev 模型为 AI 编码代理导航各质量门禁并验证证据的工作流层。