pytest-jev:用 Jev 对 LLM 输出做语义断言
pytest-jev 是一个 pytest 插件,使用 TypeSafe 的 Jev 模型为 LLM 输出增加语义断言并返回校准概率。支持 holds/lacks/expect/choice/score 检查、缓存、可配置阈值,并可通过 OpenRouter 运行。
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pytest-jev 是一个 pytest 插件,使用 TypeSafe 的 Jev 模型为 LLM 输出增加语义断言并返回校准概率。支持 holds/lacks/expect/choice/score 检查、缓存、可配置阈值,并可通过 OpenRouter 运行。
一个 Blockly 扩展,将 TypeSafe Jev / System One 的 Noul、Choice、Score 判断封装为可视化积木,提供在线演示、教程和针对真实模型的自动化测试。
一个 Claude Code / Codex / pi 插件,将不需要文本输出的代理步骤交给 TypeSafe 的 Jev system-one 模型,附有实测延迟和类型化升级机制。
一个 DeepSeek Harness 插件,使用 TypeSafe Jev/System One 进行动态工具选择、调用前评估、模型路由与技能路由。包含可运行示例、120 项测试、25 个评测夹具以及有/无 Jev 的对比基准。
TypeSafe/Jev 的高吞吐原生 DuckDB 扩展,支持从 SQL 进行批量与流式分类、评分和语义谓词判断。
将 TypeSafe Jev System One 决策 API(jev_check、jev_route、jev_score、jev_evaluate)封装为 Hermes Agent 工具;包含模式定义、轻量 API 客户端、使用技能和集成测试。
一个 DSH 插件,将确定性仓库证据、一次批量 TypeSafe Jev/System One 评估和纯策略相结合,验证编码代理的“完成”声明。故障时开放,包含分析工具、确定性探针和真实夹具测试。
使用 TypeSafe 的 Jev 模型为编码代理的提示词打分的 Claude Code 插件,并跟踪你的提示习惯是否改善。默认模式零额外延迟。
一个 Codex 插件,调用 TypeSafe Jev systemone API(模型 jev-latest),决定哪些经过验证的只读工具证据应保留在交接上下文中。包含技能、MCP 工具、CLI、离线测试以及本地基准结果。
该 Claude Code 插件使用 TypeSafe AI 的 Jev API 判断何时将工作委派给更便宜的 subagent,并为每次 spawn 选择模型和 effort。包含 Jev 驱动的提示分类、spawn gate 以及基准测试报告。
TypeSafe Jev 驱动的 OpenCode 插件:在代理行动前判断用户请求是否含糊,并要求澄清。
一个 Pi 扩展,通过 System One API 调用 TypeSafe AI 的 Jev 模型,在上下文压缩时决定保留或删除哪些只读工具调用对,保留重要指令与最近消息;Jev 不可用时回退到原生压缩。