Jev는 TypeSafe AI가 공개한 첫 System One 모델입니다. 앱이 현재 상태와 타입이 정해진 질문을 보내면, Jev는 긴 문장 대신 선택지(Choice), 점수(Score), 참일 확률(Noul)처럼 코드가 바로 다룰 수 있는 결과를 돌려줍니다. 자세한 모델 설명은 TypeSafe 공식 문서와 PyTorchKR의 기존 Jev 소개 글에서 확인할 수 있습니다.
Jev 공개 뒤 언어별 SDK부터 브라우저 조작, 코딩 에이전트, 검색, 게임, 평가 도구까지 여러 저장소가 등장했습니다. 아래 목록은 요청받은 GitHub 저장소 아홉 곳의 프로젝트 항목과 기계 판독용 카탈로그를 한데 모아, 같은 GitHub 저장소를 한 번만 남긴 결과입니다. 저장소 이름이 바뀌어도 GitHub 고유 ID가 같으면 중복으로 처리했습니다.
단, 아래 목록에 포함되었다고 해서, 코드 실행이나 성능, 보안이 검증되었다거나, TypeSafe의 승인을 뜻하지 않습니다. 한 줄 설명은 각 프로젝트의 GitHub 소개 문구를 우선 사용했고, 해당 문구가 없거나 Jev와의 관계를 설명하지 않으면 원본 목록의 설명을 압축해 남겼습니다. 각 항목은 저장소 제목, 한국어 설명, 괄호 안 원문 설명 순서로 표시합니다. 설치나 도입 전에는 링크된 저장소의 README, 코드, 라이선스를 직접 확인해 주세요.
수집 범위와 분류
2026년 9월 23일에 확인한 전체 프로젝트 개수는 1,142개로, 아래 23개 분류로 나누어 정리하였습니다:
daggerverse: TypeSafe AI와 System One 워크플로우용 재사용 가능한 Dagger 모듈 공식 모음 (Official collection of reusable Dagger modules for TypeSafe AI and System One workflows.)
Overwatch: System One 작업 흐름을 관찰하고 평가하는 공식 도구 (Official tooling for observing and evaluating System One workflows.)
skills: TypeSafe의 System One API를 이용해 애플리케이션을 만드는 에이전트 스킬 모음 (Agent skills for building with TypeSafe's System One API.)
system-one-adapter-python: TypeSafeClient의 대체품으로 LLM API를 기반으로 하는 드롭인 구현 (Drop-in TypeSafeClient replacement backed by LLM APIs.)
typesafe-sdk-js: TypeSafe API 공식 TypeScript/JavaScript 라이브러리 (The official TypeScript/JavaScript library for the TypeSafe API.)
typesafe-sdk-python: TypeSafe API 공식 파이썬 라이브러리 (The official Python library for the TypeSafe API.)
a0-typesafe-ai: TypeSafe AI Jev는 Agent Zero에 대한 TypeSafe 판단을 제공하며, 타입된 도구와 확률 카드를 지원합니다. (TypeSafe AI Jev judgments for Agent Zero, with typed tools and probability cards.)
advocaat: TypeSafe Jev 기반으로 데이터에 대한 AI 질문을 안전하게 처리하는 간단한 클라이언트 (A small, type-safe client for asking AI questions about your data, powered by TypeSafe Jev.)
ai: Jev 전달 끝점은 해커 클럽 AI 프록시의 인증, 제한 및 사용 로깅을 사용합니다. (A Jev forwarding endpoint in the Hack Club AI proxy, using its authentication, limits and usage logging.)
ai: Jev Choice·Score·Noul 분류 요청을 처리하는 TypeSafe 제공자를 포함한 Laravel AI SDK (Laravel AI SDK with a TypeSafe provider for Jev Choice, Score, and Noul classification requests.)
ai: TanStack AI의 decide() API를 통해 타입화된 Boolean, Choice, Score 결정을 노출하는 @tanstack/ai-typesafe 어댑터 (@tanstack/ai-typesafe adapter exposing typed Boolean, Choice, and Score decisions through TanStack AI's decide() API.)
ai: TypeSafe 제공자로 TypeScript 애플리케이션은 AI SDK의 공유 evaluate 인터페이스를 통해 Jev를 호출할 수 있습니다. (The TypeSafe provider in AI SDK lets TypeScript applications call Jev through the shared evaluate interface.)
ai-cli: Vercel Labs의 터미널 CLI로, evaluate 명령어의 평가 모델로 Jev를 실행할 수 있습니다. (Vercel Labs terminal CLI that can run Jev as the evaluation model for its evaluate command.)
ai-python: 공식 Vercel AI SDK for Python의 평가 기능과 Gateway 예제에서 Jev를 사용할 수 있는 Python 생태계 연동 (Python ecosystem: the official Vercel AI SDK for Python carries Jev through its evaluation operation and Gateway examples.)
AnyDecisionModel: Swift 패키지로 언어 모델에서 타입화된 결정(확률, 선택, 점수)을 지원하며, 로컬 MLX 모델과 TypeSafe Jev API를 사용할 수 있습니다. (A Swift package for typed decisions from language models (probabilities, choices, and scores), with support for local MLX models and the TypeSafe Jev API.)
ask-jev-ai: 누구나 3~15단어로 질문하면 TypeSafe의 판단 모델 Jev가 약 100밀리초 안에 예·아니요·상황에 따라 다름으로 답하는 공개 게시판 (A public wall where anyone asks a question in three to fifteen words and Jev, TypeSafe's judgment model, answers yes, no, or it depends in about 100 milliseconds. Every judged ask lands on the…)
ask-jev-skill: Hermes 및 다른 에이전트가 TypeSafe의 Jev에 질문하는 기능입니다. (Skill for Hermes, and other agents, to ask typesafe's jev.)
ax: Ax은 boolean 또는 유한 클래스 서명에 대한 TypeSafe 통합과 네이티브 Jev 답변을 제공합니다. (Ax provides a TypeSafe integration for boolean or finite-class signatures and native Jev answers.)
baml: v1 nightly 통합은 타입된 함수 반환 값을 Jev 질문에 매핑하지만 아직 안정 버전 라인에 포함되지 않았습니다. (The v1 nightly integration maps typed function return values to Jev questions; it is not part of the stable release line yet.)
claude-jev-mod: Claude Code에 .jev를 추가해 TypeSafe Jev의 타입이 지정된 판단을 OpenRouter, Vercel AI Gateway, Cloudflare Workers AI, LiteLLM 또는 TypeSafe API를 통해 사용하게 하는 확장 (Typed decisions in Claude Code: adds .jev over TypeSafe's Jev, through OpenRouter, Vercel AI Gateway, Cloudflare Workers AI, LiteLLM or the TypeSafe API.)
clojev: TypeSafe System One을 위한 비공식 포터블 Clojure SDK (Unofficial portable Clojure SDK for TypeSafe System One.)
composio: Composio용 선택적 TypeSafe 제공자로 Jev를 사용하여 도구와 제한된 인수 옵션 중에서 선택합니다. (An optional TypeSafe provider for Composio that uses Jev to choose among tools and bounded argument options.)
daf-jev: daf-jev: TypeSafe의 Jev(System One) 결정 API를 위한 Python 툴킷으로, 질문 빌더, 신뢰 게이트, 평가자, 교정, CLI, MCP 서버, 에이전트 스킬 등을 제공합니다. (daf-jev: composable Python toolkit for TypeSafe's Jev (System One) decision API — question builders, confidence gates, evaluator, calibration, CLI, MCP server, agent skill.)
decido: Python 기반 확률적 결정 도구로, Jev 또는 자체 제공자 사용 가능하며 Playwright로 크롤링 가능합니다. (Probabilistic decisions for Python. Use Jev or bring your own provider; crawl with Playwright.)
discern: 타입 안전성과 불확실성 인식을 갖춘 세미 앤티크 패턴 매칭, 제어 흐름, 그리고 스마트 절차를 통해 Effect DecisionModel과 Jev를 구현합니다. (Craft Type-Safe Uncertainty-aware semantic pattern matching, control flow, and smart procedures for Effect DecisionModel and Jev.)
duckdb-jev: 고처리량, 견고한 네이티브 DuckDB 확장으로 SQL에서 배치 및 스트리밍 TypeSafe/Jev 분류, 점수 부여, 의미적 예측자 처리. (High-throughput, robust native DuckDB extension for batched and streaming TypeSafe/Jev classification, scoring, and semantic predicates from SQL.)
effect: @effect/ai-typesafe은 Effect의 classify, probability, rating 작업을 Jev Choice, Noul, Score 질문에 매핑하여 결정 모델을 구축합니다. (@effect/ai-typesafe decision model mapping Effect's classify, probability, and rating operations to Jev Choice, Noul, and Score questions.)
effect-agent: 타입이 지정된 질문 세트와 선택적 모델 선택을 위한 Effect Agent TypeSafe 결정 제공자 (An Effect Agent TypeSafe decision provider for typed question sets and optional model selection.)
eliza: Eliza의 소스에 포함된 선택적 TypeSafe HTTP 어댑터로, 에이전트 런타임에 기본적으로 등록되지 않음 (An optional TypeSafe HTTP adapter in Eliza’s source, not registered with the Agent runtime by default.)
eve: Vercel의 오픈 에이전트 프레임워크는 실험적 evaluate 경로에서 Jev를 기본 평가 모델로 제공합니다. (Vercel's open agent framework, which ships Jev as the default evaluation model in its experimental evaluate path.)
everything-about-jev: Jev는 TypeSafe AI의 System One 모델을 기반으로 타입 기반의 결정을 생성하는 도구입니다. (tell you everything about jev,TypeSafe AI's System One model for typed decisions.)
goodall: TypeSafe 패키지를 포함한 Go 에이전트 라이브러리에서 Jev를 도구 또는 라우팅 판단 도구로 사용하여 챗 모델과 통합하는 선택적 패키지 (An optional TypeSafe package in a Go Agent library, using Jev as a tool or routing judge alongside chat models.)
ground-zero: AI 홀로시즘, 정확성, 지시사항 준수를 평가하는 Eval 프레임워크 라이브러리로, Jev AI 기반입니다. (Eval framework library to evaluate AI hallucinations, correctness, and instruction following, powered by Jev AI.)
hermes-jev-plugin: TypeSafe Jev (System One) 결정 도구로 Hermes Agent에 사용되는 jev_check / jev_route / jev_score / jev_evaluate입니다. (TypeSafe Jev (System One) decision tools for Hermes Agent: jev_check / jev_route / jev_score / jev_evaluate.)
hiep-paseo-plugin: 로컬 파세오 플러그인은 Jev 평가를 MCP를 통해 노출합니다. (Local Paseo plugin exposing Jev evaluations through MCP.)
hippo-memory: 생물학적으로 영감을 받은 AI 에이전트용 메모리 시스템으로, 소멸, 검색 강화, 통합 기능을 지원하며, 런타임 의존성 없이 SQLite와 MCP를 사용해 성능을 비교했으며 TypeSafe Jev 재랭커를 선택적으로 호스팅하여 검색을 개선했습니다. (Biologically-inspired memory for AI agents. Decay, retrieval strengthening, consolidation. Zero runtime deps, SQLite, MCP. Benchmarked retrieval with an opt-in hosted TypeSafe Jev reranker.)
hunch: TypeSafe의 Jev를 사용하여 루비와 Rails에 확률적 제어 흐름을 제공합니다. (Probabilistic control flow for Ruby and Rails - powered by TypeSafe's Jev.)
hunch: Jev는 열 데이터를 기반으로 닫힌 집합 질문을 처리하고, 캐시된 결과를 조인하여 다시 제공합니다. (Ask Jev over columns of data: closed-set questions, cached and joined back.)
hunch-js: Jev는 TypeScript 함수로 배열을 처리하여 분류, 점수 부여, 확인, 필터링, 추출, 선택, 순위 매기기, 검증 등의 작업을 수행하며, LLM이 제안하고 Jev가 최종 결정을 내립니다. (Jev judgments as TypeScript functions over arrays: classify, score, check, where, extract, pick, rank, verify. LLMs propose, Jev decides.)
huncho: System One 모델에서 코드로 의사결정: 타입화된 질문, 허스티스 기반 임계값, 중첩 의사결정, 저널, 칼리브레이션 (Decisions as code on System One models: typed questions, thresholds with hysteresis, nested decisions, journal, calibration.)
instructor-php: TypeSafe Decision 드라이버는 Instructor PHP의 Polyglot 모듈 내부에 위치한 의사결정 엔진입니다. (A TypeSafe Decision driver within Instructor PHP’s Polyglot module.)
invalidate: AI 메모리의 무효화 레이어. 모든 사실에는 임대 기간이 부여되며, 새로운 증거는 이를 종료합니다. TypeSafe Jev 기반으로 개발되었습니다. (The invalidation layer for AI memory. Every fact gets a lease; new evidence ends it. Built on TypeSafe Jev.)
jarviscore-framework: Python 멀티 에이전트 런타임은 1.12 버전부터 Jev를 네이티브로 제공하며, 에이전트는 타입화된 Choice, Score, Noul 질문을 통해 결정 클라이언트를 사용해 문맥을 분리하여 물어볼 수 있습니다. (Agent frameworks: Python multi-agent runtime that ships Jev natively from 1.12, where agents ask typed Choice, Score and Noul questions through a decision client separate from the text model, the…)
jev: TypeSafe의 System One API 및 그 모델 Jev를 위한 비공식 Go 클라이언트 (Unofficial Go client for TypeSafe's System One API and its model, Jev.)
Jev: 채팅이 아닌 System One 판단을 보여주는 비공식 TypeSafe Jev 데모 (Unofficial TypeSafe Jev showcase — System One decisions, not chat.)
jev: TypeSafe Jev를 위한 OTP: GenServer에서 Jev에 답하고 그 대답에 패턴 매칭하기 (TypeSafe Jev for OTP: reply to Jev from a GenServer and pattern match on its answer.)
jev: TypeSafe AI의 System One API 및 모델 Jev를 위한 Go 클라이언트 (A Go client for the TypeSafe AI's System One API and its model, Jev.)
jev: Ruby 클라이언트는 Typesafe AI Jev 모델과의 상호작용을 위한 도구입니다. (Ruby client for the typesafe AI Jev model.)
jev-acp: Jev 타입의 결정을 모든 ACP 클라이언트 또는 IDE에서 사용할 수 있습니다. (Use Jev typed decisions from any ACP (Agent Client Protocol) client or IDE.)
jev-ai-sdk-form-router: Jev와 AI SDK를 사용해 폼 제출을 적절한 사람에게 전달합니다. (Route form submissions to the right people with Jev and AI SDK.)
jev-android: TypeSafe Jev를 기반으로 한 UI 자동화를 위한 Kotlin Android SDK, 접근성 런타임 및 샘플 앱 포함 (A Kotlin Android SDK for UI automation powered by TypeSafe Jev, with an accessibility runtime and sample app.)
jev-builder: TypeSafe의 Jev를 사용해 요청을 만들기 위한 브라우저 폼: 템플릿 선택, 빈칸 채우기, 요청 복사. JSON 없이도 사용 가능하며 설치 없이 로컬에서 실행됩니다. (A browser form for building requests to TypeSafe's Jev: pick a template, fill in the blanks, copy the request. No JSON, no install, runs locally.)
jev-by-example: 10개의 실행 가능한 Jev 예제가 포함되어 있으며, 에이전트 결정을 위한 메모리 충돌, 도구 결과 검증, 회복, 컨텍스트 선택, 및 전달 등의 기능을 제공하며 JavaScript로 작성되었으며 추가 의존성이 없습니다. (Ten runnable Jev examples for agent decisions: memory conflicts, tool-result checks, recovery, context selection, and handoffs. JavaScript, zero dependencies.)
jev-capability-atlas: TypeSafe의 Jev가 실제로 작동하는지, 실패하는지에 대한 독립적이고 사실 기반의 분석 맵: 실제 API 호출 내역을 기반으로 한 것이며, 랭킹표가 아닙니다. 중국어 중심의 이중 언어 리포지토리입니다. (Independent, evidence-based map of when TypeSafe's Jev actually holds up vs. breaks down — real API-call receipts, not a leaderboard. 中文為主的雙語 repo。.)
jev-cli: TypeSafe System One API에 JSON 입력으로 타입화된 결정을 출력하는 CLI (JSON-in, typed-decisions-out CLI for the TypeSafe System One API.)
jev-connector: TypeSafe Jev 결정을 애플리케이션 워크플로우에 통합하기 위한 커넥터 (Connector for integrating TypeSafe Jev decisions into application workflows.)
jev-dsh-decision: Agent Harness용 구조화된 의사결정 플러그인 Jev DSH. DeepSeek Harness를 기본 지원하고 iPolloWork를 통해 OpenCode·Codex Harness도 지원 (Jev DSH 决策引擎｜面向 Agent Harness 的结构化决策插件。原生支持 DeepSeek Harness，通过 iPolloWork 支持 OpenCode、Codex Harness。.)
jev-dsl: TypeSafe의 Jev 판단 모델을 위한 에이전트 중심 Haskell DSL: 타입된 패킷, 추론된 타입, 동일한 라벨 아래 답변 (Agent-first Haskell DSL for TypeSafe's Jev judgment model: typed packets, inferred types, answers under the same labels.)
jev-feels: Jev를 사용하여 Ruby에서 의미 있는 결정을 일반적인 #feels?, #decide, #score으로 처리하며 Rails 검증과 패턴 매칭을 지원합니다. (Semantic decisions as ordinary Ruby #feels?, #decide, #score, Rails validations and pattern matching powered by Jev.)
jev-foundation-models: TypeSafe AI의 Jev System One 결정 모델을 애플의 Foundation Models 프레임워크에 통합하는 가벼운 네이티브 Swift 6 브릿지 (A lightweight, native Swift 6 bridge integrating TypeSafe AI's Jev System One decision model into Apple's Foundation Models framework.)
jev-go: TypeSafe의 System One API 및 모델 Jev를 위한 Go 클라이언트로, 생성된 텍스트 대신 유형화된 판단과 칼리브레이션된 확률을 제공합니다. (Go client for TypeSafe's System One API and its model Jev: typed judgments and calibrated probabilities instead of generated text.)
jev-go: TypeSafe AI의 Jev API를 위한 공식이 아닌 Go SDK (Unofficial Go SDK for TypeSafe AI's Jev API.)
jev-go: TypeSafe AI Jev 및 System One을 위한 커뮤니티 Go SDK (Community Go SDK for TypeSafe AI Jev / System One.)
jev-go-sdk: TypeSafe AI의 System One API 및 Jev 모델을 사용하는 의존성 없는 Go 클라이언트 (Dependency-free Go client for TypeSafe AI's System One API and the Jev model.)
jev-is-not-odd: TypeSafe의 Jev 모델과 Vercel AI SDK를 사용한 확률적 AI 유틸리티로, 숫자가 홀수인지 아닌지 판단합니다. (A probabilistic, AI-powered utility to determine if a number is not odd (or not even) using TypeSafe's Jev model and the Vercel AI SDK.)
jev-java: Spring Boot와 WebClient를 지원하는 TypeSafe Jev·Vercel AI Gateway용 비공식 Java SDK (Unofficial Java SDK for TypeSafe Jev and Vercel AI Gateway, with Spring Boot and WebClient support.)
jev-java: TypeSafe AI Jev System One 결정 엔진을 위한 idiomatic Java SDK (Idiomatic Java SDK for TypeSafe AI Jev System One decision engine.)
jev-lab: Jev를 가장 간단하게 호출해 보여주는 디스플레이: 단일 페이지 분류기로 요청 JSON, 확률 분포, confidence, 처리 시간 및 토큰 수를 모두 확인할 수 있습니다. (最简 Jev 调用演示器：单页分类器，把请求 JSON、概率分布、confidence、耗时与 token 都摊开给你看.)
jev-labs: 절대 확신 있게 틀리지 않음: TypeSafe의 Jev 주변에 TLA+로 검증된 합의 커널, 1,680개의 혼란 테스트된 약국 결정을 통해 0개의 오류 판결. 영화, 코드, 모든 기록된 호출 (Never confidently wrong: a TLA+-verified consensus kernel around TypeSafe's Jev, run through 1,680 chaos-tested pharmacy decisions with zero wrong verdicts. Film, code, and every captured call.)
jev-layer: 포트블 시스템-1 결정 레이어는 에이전트 훅스와 호스트 소유 라우팅, 수신, 재플레이, 및 실패 개방 통합을 지원합니다. (Portable System-1 decision layer for agent harnesses with host-owned routing, receipts, replay, and fail-open integrations.)
jev-msw: MSW를 사용하여 실제 API 호출이나 크레딧 없이 결정적인 테스트를 위해 Jev API 결정을 모킹합니다. (Mock Jev API decisions with MSW for deterministic tests without real API calls or credits.)
jev-ood-calibration: TypeSafe의 Jev가 본래 접할 수 없는 900개의 규칙 생성 지원 티켓(Choice / Score / Boolean)과 3개의 공개 벤치마크를 독립적으로 칼리브레이션 테스트에 사용했습니다. (Independent calibration test of TypeSafe's Jev on a task it cannot have seen: 900 rule-generated support tickets (choice / score / boolean) plus 3 public benchmarks via Vercel AI Gateway. Raw…)
jev-resilience: TypeSafe Jev 기반의 비차단 Spring Boot Starter로, Spring WebFlux에서 정적 HTTP 200 실패를 감지하는 의미 있는 회로 차단기를 구현합니다. (Non-blocking Spring Boot Starter for Spring WebFlux that implements a Semantic Circuit Breaker to detect silent HTTP 200 failures using TypeSafe Jev.)
jev-rs: 어떤 LLM에서도 하나의 prefill로 System One 판단 (noul/choice/score): Rust, Jev 호환 /v1/systemone 엔진 (System One judgments (noul/choice/score) from any LLM in one prefill — a Rust, Jev-compatible /v1/systemone engine.)
jev-sdk-java: TypeSafe AI Jev (System One) 결정 API용 타입 안전 Java 21 클라이언트 (Type-safe Java 21 client for the TypeSafe AI Jev (System One) decision API.)
jev-skills: Jev를 사용하여 에이전트를 구축하는 데 필요한 실용적인 스킬과 예시를 제공하며, API 설정, 라우팅, 랭킹 및 증거 검증에 대해 설명합니다. (Practical agent skills and examples for building with Jev. API setup, routing, ranking, and evidence checks.)
jev-spring-boot-starter: TypeSafe Jev를 Spring MVC와 RestClient를 사용해 간단하게 Spring Boot 4에 통합하는 스타터입니다. (A simple Spring Boot 4 starter for TypeSafe Jev using Spring MVC and RestClient.)
jev-starter: TypeSafe AI Jev는 TypeScript 앱에서 타입드라이브인 정책 기반 결정 워크플로우를 제공하며, 신뢰도 라우팅, 페일백, 평가 및 RAG 패턴을 지원합니다. (Typed, policy-driven decision workflows on top of TypeSafe AI Jev: confidence routing, fallbacks, evaluation, and RAG patterns for TypeScript apps.)
jev-tab-order: Chrome 탭과 그룹을 의미에 따라 한 번의 Jev API 요청으로 정리합니다. (Organize Chrome tabs and groups by meaning with a single Jev API request.)
jev-to-answer: 이 프로젝트는 Jev를 통합하여 작업 흐름에 대한 구조화된 결정을 제공합니다. 구현 세부사항은 저장소를 참조하세요. (This project integrates Jev to provide structured decisions for its workflow. See the repository for implementation details.)
jev-ui: React 컴포넌트가 TypeSafe의 Jev에서 반환된 칼리브레이션된 판단에 따라 어떤 컴포넌트를 렌더링할지, 목록을 어떻게 정렬할지, 그리고 어떤 압력 요소를 표시할지를 결정합니다. (React components that resolve which component to render, how to order a list, and whether to show an affordance — from calibrated judgments returned by TypeSafe's Jev.)
jev-web-analyzer: Jev는 ReplyNodes 웹 컨텍스트와 Vercel AI Gateway를 통해 SaaS 웹사이트에 대한 의견을 제공합니다. (See what Jev thinks about your SaaS website — powered by ReplyNodes web context and Vercel AI Gateway.)
jev4k: TypeSafe의 Jev 모델을 위한 Kotlin DSL 및 클라이언트 (A Kotlin DSL and client for TypeSafe's Jev model.)
Jev4Mellea: Jev를 Mellea에 통합하는 어댑터입니다. (Jev adapter for Mellea.)
jev_dart: TypeSafe Jev API를 다루는 저장소 (Typesafe Jev Api.)
jev_jsonschema: TypeSafe의 Jev API에 JSON 스키마를 전송하여 JSON 결과를 받을 수 있습니다. (Run a JSON Schema through TypeSafe's Jev API, and get JSON back.)
jevalyn: Rails 앱의 결정 계층으로, TypeSafe의 Jev System One API를 Rails 네이티브로 감싸 typed, calibrate된 결정을 컨트롤 플로우에 적용합니다. (The decision layer for your Rails app. A Rails-native wrapper around TypeSafe's Jev System One API: typed, calibrated decisions in your control flow.)
jevbench: JevBench v1은 Jev 클래스 타입 결정 모델을 위한 벤치마크로, 지능적이며 저비용, 빠르고 신뢰성 있는 오픈소스입니다. (JevBench v1 - a benchmark for Jev-class typed decision models: smart, cheap, fast, reliable, open.)
jevclient: TypeSafe Jev의 비동기 Python 클라이언트는 타입이 지정된 질문을 입력하여 확률과 선택지를 출력하는 데 prose를 파싱할 필요가 없습니다. (Async Python client for TypeSafe Jev. Typed questions in, probabilities and choices out, no prose to parse.)
jevcore: JEV core는 TypeSafe System One(Jev)용으로 설계된 판단 기본 원리 및 허브로, 폐쇄 집합, 실패 개방, 표준 라이브러리만 사용하는 시스템입니다. (JEV core — the judgement primitive and harness for TypeSafe System One (Jev). Closed-set, fail-open, stdlib-only.)
jevex: Jev를 중심으로 도구 루프를 이끌고, 챗 모델이 인자와 서술을 채우고 MCP 도구가 실행하는 에이전트 실험 (An Agent experiment where Jev directs a tool loop, a chat model fills arguments and prose, and MCP tools execute.)
jevflow: 확률적 AI 결정을 조합 가능한 백엔드 원자로로 사용하여 타입화된 판단(noul/score/choice), 결정적 임계값, 설명 가능한 워크플로우를 제공하며 TypeSafe의 Jev로 구동됩니다. (Probabilistic AI decisions as composable backend primitives — typed judgments (noul/score/choice), deterministic thresholds, and explainable workflows. Powered by TypeSafe's Jev, provider-agnostic.)
jevgo: TypeSafe AI System One API(Jev)의 비공식 Go 클라이언트: 타입이 지정된 질문을 입력하고 조정된 답변을 출력합니다. (Unofficial Go client for the TypeSafe AI System One API (Jev) — typed questions in, calibrated answers out.)
jevgo: TypeSafe AI의 System One API(Jev)용 Go 클라이언트로, 선택적으로 Langfuse 암시화를 지원합니다. (Go client for TypeSafe AI's System One API (Jev), with optional Langfuse instrumentation.)
jeview: Jev( TypeSafe)의 비공식 로컬 시각화 도구로, 코드가 호출하는 모든 함수를 실시간으로 확인할 수 있습니다. TypeSafe AI와는 무관합니다. (An unofficial local visualizer for Jev (TypeSafe): a live view of every call your code makes. Not affiliated with TypeSafe AI.)
jevinf: Jev와 호환되는 API와 모델 추론 엔진 (Jev-like model inference engine + Jev-compatible API.)
jevish: 모든 모드는 패턴만으로 호출될 때 자동으로 커리됩니다. (Every mode auto-curries when called with only the patterns:.)
JevOps: Jev는 게이트가 아니라 생성기이며, 이 패키지는 Lean을 작성하지 않습니다. 레이크(또는 다른 오라클)는 사용하는 커널의 구현에 존재합니다. (Jev is a gate, not a generator. This package does not write Lean. Lake (or another oracle) lives in the implementation that uses the kernel.)
jevr: Jev System 1 모델 결정을 위한 네이티브 R 클라이언트 (A native R client for Jev System 1 model decisions.)
jevrag: RAG 파이프라인에 사용할 수 있는 플러그인식 결정 기반 시스템으로, 명확하고 조정된 상태를 기반으로 결정, 신뢰도, 행동 게이트를 생성하며 Jev는 첫 번째 교체 가능한 백엔드입니다. (A pluggable decision substrate for RAG pipelines; explicit, calibrated state → Decision → confidence → action gates, with Jev as the first swappable backend.)
jevriel: 제이브(JEV)에 AI 날개를 달아주는 스킬과 플러그인으로 TypeSafe Jev를 활용해 LLM 단독 워크플로우를 업그레이드하고 결과를 측정합니다. (Give your AI JEV wings. A skill and plugin to build with TypeSafe Jev, upgrade LLM-only workflows and measure the result.)
Jevs-Garage: System One과 Jev를 사용해 극적인 시스템을 구축하기 위한 실험실입니다. (A garage full of tiny experiments for building critical systems with System One & Jev .)
jod: TypeSafe의 Jev를 기반으로 한 의미 스키마를 통해 로컬에서 상태를 검증하고 타입화된 답변을 제공합니다. (Semantic schemas over TypeSafe's Jev — validate the state locally, then project typed answers.)
jpp: Jev를 지원하는 실험적 언어 및 Rust 런타임으로, 의미적 질문과 결정 방법을 조합 가능한 프로그램 값으로 사용할 수 있습니다. (Experimental language and Rust runtime where semantic questions and decision methods are composable program values, with Jev as a supported provider.)
judging-with-typesafe: Letta 에이전트는 TypeSafe System One(Jev) 기준에 따라 평가를 수행하는 스킬입니다. (Скилл для агентов Letta: суждения по критериям через TypeSafe System One (Jev).)
kunobi-jev: TypeSafe System One API(Jev)용 Rust 클라이언트 (Rust client for the TypeSafe System One API (Jev).)
langchain: Python LangChain 워크플로에 선택적으로 Jev 분류기를 연동하는 기능 (An optional Jev classifier integration for Python LangChain workflows.)
langchainjs: Jev와 상태 및 사전 정의된 질문을 전송하기 위한 LangChain.js TypeSafeClassifier의 선택적 통합 (An optional LangChain.js TypeSafeClassifier integration for sending state and predefined questions to Jev.)
laravel-typesafe-jev: TypeSafe Jev AI와의 Laravel 통합을 위한 비공식 라이브러리로 타입화된 응답, 비동기 요청, 범위별 의존성 주입 및 테스트 페이크를 지원합니다. (Unofficial Laravel integration for TypeSafe Jev AI with typed responses, async requests, scoped dependency injection, and testing fakes.)
laya: Node.js/TypeScript에서 ONNX Runtime을 통해 Jev 호환 System-1 결정 모델인 Laya를 실행할 수 있습니다. (Run Laya, the open-source Jev-compatible System-1 decision model, from Node.js / TypeScript via ONNX Runtime.)
limpet: Jev로 평가되는 간단한 규칙을 통해 코드 에이전트가 너무 빨리 멈추는 것을 방지하는 중단 훅입니다. (A Stop hook that stops your coding agent from stopping too early. Plain-language rules, judged by jev.)
minojev: minojev은 숨겨진 상태에서 계산된 유형화된 확률 분포를 하나의 전방향 패스로 직접 읽어들이며, 출력 토큰 없이 완전히 재현 가능한 데스크톱 CPU에서 실행됩니다. (Decisions, not tokens: minojev reads calibrated, typed probability distributions straight from hidden states in one forward pass — zero output tokens, fully reproducible on a laptop CPU.)
mysql-ailike: MySQL용 자연어 행 필터링, TypeSafe Jev로 구동되는 비공식 프로젝트. (Natural-language row filtering for MySQL, powered by TypeSafe Jev.)
n8n-nodes-typesafe-ai: n8n 커뮤니티 노드는 TypeSafe AI System One API를 통해 타입화된 yes/no, choice, score 질문과 칼리브레이션된 확률을 제공합니다. (n8n community node for the TypeSafe AI System One API — typed yes/no, choice and score questions with calibrated probabilities.)
neurolink: AI 신경계의 파이프 레이어: 제공자 신경세포와 애플리케이션을 연결하는 하나의 인터페이스로, 생성, 스트리밍, 그리고 TypeSafe Jev를 통해 조정된 결정이라는 세 가지 추론 타입을 지원합니다. (The pipe layer of an AI nervous system — one interface connecting provider neurons to your application, across three inference types: generate, stream, and a calibrated decide (via TypeSafe Jev).…)
new-api-plugin-typesafe: TypeSafe AI System One (Jev) 태스크 플러그인은 QuantumNous/new-api의 /v1/systemone 엔드포인트를 사용하여 동기식 평가와 토큰 요금을 지원합니다. (TypeSafe AI System One (Jev) task plugin for QuantumNous/new-api — native /v1/systemone, synchronous evaluation, token billing.)
openai-scala-client: 스칼라 클라이언트에서 여러 AI 제공업체를 지원하는 TypeSafe 모듈 (A dedicated TypeSafe module in a Scala client that supports multiple AI providers.)
openjev: Open source, Jev 호환 System One 결정 서버로 DiffusionGemma 기반입니다. (Open, Jev-compatible System One decision server on DiffusionGemma.)
pi-fabric: Pi의 프로그래밍 가능한 런타임은 상태 관찰, 결정 및 제한된 작업 실행을 위한 선택적 Jev 루프를 포함합니다. (Pi’s programmable runtime includes an optional Jev loop for observing state, making decisions and running bounded actions.)
pi-typesafe-jev: TypeSafe (Jev, System One)의 판단을 다섯 개의 pi 도구로 노출하여 모델이 좁은 의미적 판단을 수행할 수 있도록 하며, 코드와 사용자가 임계값, 가중치 등을 계속 제어할 수 있도록 합니다. (A pi extension that exposes TypeSafe (Jev, System One) judgments as five pi tools, so a model can make narrow semantic judgments while your code and your users keep control of thresholds, weights…)
plugins: 클라인 공식 플러그인 모음은 Jev 기반 브라우저 플러그인(jev-browser)을 포함하여 Jev를 클라인의 첫 번째 클래스 기능으로 제공합니다. (Coding agents: Cline's official plugin collection includes a Jev-driven browser plugin (jev-browser), so Jev arrives as a first-class Cline capability.)
pydantic-ai: Pydantic AI에 TypeSafe 제공자와 Jev 모델 통합을 위한 선택적 인터페이스 (An optional TypeSafe provider and Jev model integration for Pydantic AI.)
pydantic-jev-examples: Jev를 사용하여 Pydantic AI 기능을 강화하여 작은 실행 가능한 예제를 하나씩 제공합니다. (Pydantic AI capabilities made stronger with Jev: small runnable demos, one file each.)
qualm: System One 모델에서 타입이 지정된 판단을 얻되 불확실성은 사용자가 처리해야 하는 요소입니다. (Typed decisions from a System One model, where uncertainty is something you have to handle.)
questions: 타입스크립트 기반의 결정 라이브러리로, Zod 또는 네이티브 배치를 통해 타입화된 질문을 처리하며 TypeSafe Jev를 기본으로 사용하고, 선택적으로 Vercel 또는 생성적 어댑터를 지원합니다. (A TypeScript decision library that asks typed questions via Zod or native batches, defaulting to TypeSafe Jev, with optional Vercel or generative adapters.)
req_llm: TypeSafe Jev 제공자로 Elixir의 ReqLLM evaluate 인터페이스를 통해 호출합니다. (A TypeSafe provider for calling Jev through ReqLLM’s evaluate interface in Elixir.)
rig: Rig에서 Rust 타입으로 Jev 질문과 답변을 표현하기 위한 실험적인 TypeSafe crate. (An experimental TypeSafe crate in Rig for expressing Jev questions and answers with Rust types.)
rotom: 로컬 게이트웨이: OpenAI 및 Anthropic 호환 API 게이트웨이로 Jev를 모델 카탈로그와 평가 경로를 통해 전달합니다. (Local gateways: OpenAI- and Anthropic-compatible API gateway that carries Jev through its model catalog and evaluation path.)
ruby_decision_model: Ruby 클라이언트는 Typesafe Jev와 같은 결정 모델을 지원합니다. (Ruby client for decision models such as Typesafe Jev.)
ruby_llm-typesafe: TypeSafe의 구조화된 출력 제공자로 RubyLLM 2를 지원합니다. (TypeSafe structured-output provider for RubyLLM 2.)
runline: TypeSafe 플러그인은 Runline Agent JavaScript에서 Jev 결정을 호출 가능한 액션으로 노출합니다. (A TypeSafe plugin exposing Jev decisions as callable actions in Runline Agent JavaScript.)
s1-rs: Rust에서 Typed System One 레이어를 구현한 프로젝트로 Choice, Score, Noul과 호환됩니다. (Typed System One layer for Rust (Choice/Score/Noul).)
s1_ruby: Ruby 생태계에서 System One 측정과 그 후속 붕괴를 Ruby 기본 타입으로 만들며 TypeSafe 제공자가 자체 스펙 테스트 세트를 지원합니다. (Ruby ecosystem: makes System One measurement, and the collapse that follows it, a Ruby primitive, with a TypeSafe provider behind its own spec suite.)
scala-jev-sdk: Jev용 Scala SDK로 효과 시스템은 포함되지 않았습니다. (Scala SDK for Jev. No effect system bundled.)
simple-jev: 어떤 오픈 모델도 분류기 또는 JEV 엔드포인트로 변환할 수 있습니다. (Turn any open model into a classifier/jev endpoint.)
smithers: Jev를 통한 세션 검증이 포함된 Agentic TypeScript 워크플로우 프레임워크 (Agentic TypeScript workflow framework with a Jev session checker wired into its workflows.)
solar-mini4-jev: Upstage Solar Mini4을 TypeSafe Jev System One API 형식으로 노출하는 드롭 인 래퍼 (A drop-in wrapper that exposes Upstage Solar Mini4 through the TypeSafe Jev System One API shape.)
SpecPi: 파이 구성 및 확장 번들로 Jev 컨설팅 어드바이저가 선택적으로 포함되어 기능 및 워크플로우 검사를 지원합니다. (A Pi configuration and extension bundle with an optional Jev advisor for capabilities and workflow checks.)
spring-ai-typesafe: TypeSafe AI JEV API와 Spring AI TypeSafe 통합을 위한 Java SDK (A Java SDK for the TypeSafe AI JEV API, & Spring AI TypeSafe integrations.)
ST-jeved: Jev를 사용하여 구성된 서술 규칙에 따라 대답을 점수화하고 지도를 추가하는 SillyTavern 확장입니다. (SillyTavern extension where Jev scores replies against configured narration rules before adding guidance.)
super-jev: TypeSafe Jev에 대한 작은 확장 가능한 결정-실행 허브 (A small, extensible decision-to-action harness for TypeSafe Jev.)
swift-typesafe: TypeSafe의 공식 Swift SDK가 아님을 명시한 비공식 Swift SDK (Unofficial Swift SDK for TypeSafe.)
tinyjevclient: Rust에서 typesafe.ai의 Jev와 통합하는 프로젝트입니다. (An integration with jev by typesafe.ai in Rust.)
tripwire: LLM 응답을 사용자가 확인하기 전에 모든 응답을 검토하여 AI SDK 중간웨어 및 OpenAI 호환 프록시를 제공합니다. (Judge every LLM response before the user sees it. AI SDK middleware and OpenAI-compatible proxy.)
TypeSafe: Swift로 작성한 TypeSafe SDK (TypeSafe SDK in Swift.)
typesafe: TypeSafe AI API에 대한 Elixir 클라이언트이며, 타입 안전성과 일관된 인터페이스를 제공합니다. (An idiomatic Elixir client for the TypeSafe AI API.)
typesafe-ai: Rust에서 TypeSafe TypeSafe AI 클라이언트를 지원하며 비동기 및 블록킹 백엔드와 관찰 가능한 재시도 기능을 제공합니다. (Typed TypeSafe AI clients for Rust, with async and blocking backends and observable retries.)
typesafe-ai-go: TypeSafe AI System One 평가 API용 커뮤니티 유지 관리 Go SDK로, 타입화된 질문, 플루엔트 빌더, 재시도, 예시를 제공합니다. (Community-maintained Go SDK for the TypeSafe AI System One evaluation API, with typed questions, fluent builders, retries, and examples.)
typesafe-ai-jev-example: TypeSafe의 Jev(System One) 모델을 위한 실습 예제 6개와 필드 노트 4개로 구성된 오프라인 실행 가능한 데모이며, API 키 없이 실행 가능하며 jev-1.13.0에서 실제 측정된 출력값을 포함합니다. (Hands-on demos for TypeSafe's Jev (System One) model: six runnable examples and four field notes. Runs offline with no API key; samples/ holds real measured output from jev-1.13.0.)
typesafe-ai-rails: TypeSafe AI와 Jev를 위한 Ruby on Rails 통합 gem으로 모델 수준 분류 및 결정 정책 패턴을 제공합니다. (Ruby on Rails integration gem for TypeSafe AI and Jev, providing model-level classification and decision policy patterns.)
typesafe-ai-rs: TypeSafe AI System One API용 독립적인 비동기 및 블록킹 Rust SDK (Independent async and blocking Rust SDK for the TypeSafe AI System One API.)
typesafe-ai-ruby: TypeSafe AI(Jev) System One API의 루비 클라이언트 (Ruby client for the TypeSafe AI(Jev) System One API.)
typesafe-assist: Home Assistant의 대화 에이전트는 TypeSafe의 Jev(System One) 모델로 구동됩니다. (Home Assistant Assist conversation agent powered by TypeSafe's Jev (System One) model.)
typesafe-client: TypeSafe System One API에 대한 비공식 타이핑된 비동기 Rust 클라이언트 (Unofficial typed async Rust client for the TypeSafe System One API.)
typesafe-go: TypeSafe System One API의 Go 클라이언트: 타입이 지정된 판단과 확률, 표준 라이브러리 외에 의존성 없음 (A Go client for the TypeSafe System One API — typed judgments and probabilities, zero dependencies outside the standard library.)
typesafe-go: TypeSafe AI에 대한 비공식 Go SDK로 타입화된 답변, 재시도, 컨텍스트 지원을 제공합니다. (unofficial go SDK for typesafe AI, with typed answers, retries, and context support.)
typesafe-go: TypeSafe AI의 System One API(Jev)를 위한 비공식 Go SDK (Unofficial Go SDK for TypeSafe AI's System One API (Jev).)
typesafe-go: TypeSafe AI API용 idiomatic Go SDK (Idiomatic Go SDK for the TypeSafe AI API.)
typesafe-java: TypeSafe AI API의 Java 클라이언트 및 CLI입니다. (Java client and CLI for the TypeSafe AI API.)
typesafe-jev-examples: TypeSafe의 Jev System One 결정 모델 실행 예시, OpenRouter를 통해 오늘 바로 실행 가능 (Worked examples for TypeSafe's Jev System One decision model, runnable today through OpenRouter.)
typesafe-rs: TypeSafe System One을 위한 레이턴시 중심 Rust SDK (Latency-first Rust SDK for TypeSafe System One.)
typesafe-sdk: PHP 및 Laravel SDK로 TypeSafe AI의 JEV 모델 시리즈를 활용할 수 있습니다. (PHP & Laravel SDK for TypeSafe AI's JEV Model series.)
typesafe-sdk: typesafe.ai용 Ruby 클라이언트 (Ruby client for typesafe.ai.)
typesafe-sdk-go: TypeSafe AI API용 Go SDK는 타이프된 질문을 입력하고 확률 분포를 출력하는 인터페이스를 제공합니다. (Go SDK for the TypeSafe AI API — typed questions in, probability distributions out.)
typesafe-sdk-go: TypeSafe AI System One API에 대한 비공식 Go SDK로, 공식 JS 및 Python SDK와 1:1로 호환됩니다. TypeSafe AI와는 무관합니다. (Unofficial Go SDK for the TypeSafe AI System One API — 1:1 parity with the official JS and Python SDKs. Not affiliated with TypeSafe AI.)
typesafe-sdk-java: TypeSafe System One API의 커뮤니티 자바 클라이언트(공식 아님) (Community Java client for the TypeSafe System One API (unofficial).)
typesafe-sdk-kotlin: 공식 JavaScript SDK의 커뮤니티 Kotlin 포트로, TypeSafe의 System One API를 타입별 Noul, Choice, Score 질문으로 커버하며, 상위와 일치하는 재시도 정책과 상태별 예외를 포함합니다. (Community Kotlin port of the official JavaScript SDK covering TypeSafe's System One API with typed Noul, Choice, and Score questions, a retry policy matching upstream, status-specific exceptions…)
typesafe-sdk-php: PHP 8.2+용 동기식 호출과 Guzzle 기반 비동기 요청을 지원하는 커뮤니티 TypeSafe SDK (A community TypeSafe SDK for PHP 8.2+, with synchronous calls and Guzzle-based async requests.)
typesafe-sdk-php: TypeSafe API에 대한 비공식 PHP 라이브러리 (Unofficial PHP library for the TypeSafe API.)
typesafe-sdk-php: TypeSafe AI System One API에 대한 비공식 PHP SDK로, 공식 JS 및 Python SDK와 1:1로 호환됩니다. TypeSafe AI와는 무관합니다. (Unofficial PHP SDK for the TypeSafe AI System One API — 1:1 parity with the official JS and Python SDKs. Not affiliated with TypeSafe AI.)
typesafe-sdk-rust: TypeSafe AI API용 Rust SDK (Rust SDK for the TypeSafe AI API.)
typesafe-sdk-swift: TypeSafe API를 위한 공식이 아닌 Swift 라이브러리 (Unofficial Swift library for the TypeSafe API.)
typesafe-sdk-swift: typesafe-sdk-js 및 typesafe-sdk-python의 swift 포트 (typesafe-sdk-js and typesafe-sdk-python port for swift.)
typesafe-ui: TypeSafe AI를 사용하기 위한 shadcn 스타일의 재사용 가능한 컴포넌트와 블록 (shadcn-style reusable components and blocks for using TypeSafe AI.)
typesafe.zig: TypeSafe AI API에 대한 지 idiomatic Zig 클라이언트 (An idiomatic Zig client for the TypeSafe AI API.)
typesafe_ai: TypeSafe AI의 타입화된 응답과 제한된 동시성을 지원하는 Elixir 클라이언트 (An Elixir client for TypeSafe AI with typed responses and bounded concurrency.)
typesafe_ai: TypeSafe AI 및 Jev System One 모델용 타입이 지정된 Elixir 클라이언트로 오프라인 테스트 스티브, 동시 다중 요청 분산, 원자 키 응답 지원 (Typed Elixir client for TypeSafe AI and its Jev System One model, with offline test stubs, concurrent fan-out, and atom-keyed answers.)
typesafe_sdk: 타입 안전한 Elixir로 작성된 공식 TypeScript AI SDK(ai/ai-sdk)의 포트로, 통합된 LLM 인터그레이션, 스트리밍 텍스트 및 구조화된 출력, 도구 호출, 에이전트 워크플로우를 제공합니다. (An idiomatic, type-safe Elixir port of the official TypeScript AI SDK (ai / ai-sdk) providing unified LLM integrations, streaming text and structured outputs, tool calling, and agentic workflows.…)
typesafe_sdk_ex: TypeSafe AI SDK는 Elixir 기반으로 Req를 사용하여 HTTP 요청을 처리하는 AI SDK입니다. (Typesafe AI SDK in Elixir using Req.)
typesafeai-dotnet-sdk: TypeSafe AI System One API용 커뮤니티 .NET SDK: 구조화되고 신뢰도 점수를 가진 답변을 가진 타입이 지정된 noul, choice, score 질문. TypeSafe AI와의 관련 없음. (Community .NET SDK for the TypeSafe AI System One API — typed noul, choice, and score questions with structured, confidence-scored answers. Not affiliated with TypeSafe AI.)
TypeSafeAI.Net: TypeSafe AI 플랫폼용 .NET SDK (.NET SDK for the TypeSafe AI platform.)
verdict: TypeSafe.ai의 Jev 모델을 위한 OCaml SDK (ocaml sdk for typesafe.ai's jev model.)
vgi-typesafe: TypeSafe System One의 질문(Choice, Noul, Score)을 DuckDB/SQL에서 LATERAL 조인 가능한 테이블 함수로 노출하는 VGI 작업자 (A VGI worker exposing TypeSafe System One questions (choice, noul, score) to DuckDB/SQL as LATERAL-joinable table functions.)
Vibe_SDK: TypeSafe /v1/systemone로 상태와 타입이 지정된 질문을 POST하는 비공식 .NET 클라이언트. 부모 저장소에는 관련 없는 SDK 덤프도 포함되어 있습니다. (An unofficial .NET client that POSTs state and typed questions to TypeSafe /v1/systemone. The parent repo also contains unrelated SDK dumps.)
zio-typesafe-ai: 스칼라 3과 ZIO를 사용한 클라이언트로, 한 번의 요청으로 타입화된 Noul, 채스, 스코어 질문을 처리하고 답변을 네임드 튜플로 반환합니다. (A Scala 3 / ZIO client that asks typed Noul, Choice, and Score questions in one round-trip and returns a NamedTuple of answers.)
zod-jev: Zod에 의미 있는 유효성 검사 규칙을 추가하여 텍스트가 설명과 일치하거나 개인 정보를 포함하는지 확인합니다. (Adds semantic rules to Zod validation, such as checking whether text matches a description or contains personal information.)
jev-agent-kit: Jevkit은 TypeSafe Jev 기반으로 에이전트용 빠른 타입 결정을 위한 CLI 및 MCP 도구(route, triage, guard, grep, rank, compact, judge)를 제공하는 빠른 타입 결정 프레임워크입니다. (jevkit: fast typed decisions for agents. CLI and MCP tools (route, triage, guard, grep, rank, compact, judge) on TypeSafe Jev. Zero dependencies.)
jev-agent-toolkit: Jev는 첫 번째 포터블 에이전트 스킬 및 선택적 MCP 브릿지로 Claude Code, Codex, Cursor 및 호환 에이전트를 지원합니다. (Jev-first portable Agent Skill and optional MCP bridge for Claude Code, Codex, Cursor and compatible agents.)
jev-as-quant: 타입이 지정된 시스템-1 판단(레이아/Jev)을 수량화 연구 스택의 판단 계층으로, Claude를 시스템-2로 사용. 요구사항 → 설계 → 코드 → 실험. (Typed System-1 decisions (Laya/Jev) as the judgment layer of a quant research stack, with Claude as System 2. Requirements → design → code → experiments.)
jev-classifier: 지역 Jev 툴 라우팅 게이트웨이로 코드 에이전트를 개발하며 MCP 제안 인터페이스를 제공합니다. (A local Jev tool-routing gateway for coding Agents, with an MCP suggestion interface.)
jev-codex-plugin: TypeSafe Jev를 위한 오픈소스 Codex 플러그인으로 의사결정 상담, 고장 진단 및 근거 기반 완료 검토를 지원합니다. (Open-source Codex plugin for TypeSafe Jev decision consultation, failure diagnosis, and evidence-based completion review.)
jev-eyes: Jev는 TypeSafe의 텍스트만 기반 System One 모델에 정직하고 로컬 이미지 인식을 제공하며, OCR과 공간 레이아웃을 통해 Jev 상태를 생성하는 CLI, MCP 서버, 에이전트 스킬을 갖춘 도구입니다. (Give Jev eyes — honest, local image perception for TypeSafe's text-only System One model. OCR + spatial layout → Jev state. CLI, MCP server, agent skill.)
jev-in-mcp: MCP 릴레이가 각 서버에 use_jev를 추가하여 실행되도록 하며, Jev는 도구 호출을 선택하고 호출 모델은 Jev가 선택하지 못한 값을 쓰며, 릴레이가 실행됩니다. jev-dev-kit 기반으로 개발되었습니다. (MCP relay that adds use_jev to every server: Jev picks the tool calls, the calling model writes the values Jev cannot choose, the relay executes. Built on jev-dev-kit.)
jev-mcp: TypeSafe Jev를 위한 MCP 서버는 모든 에이전트에 대해 타입별로 분류, 점수 매기기, 검증, 매칭 및 스크리닝을 수행하며, 각 답변에 대한 신뢰도를 제공합니다. (MCP server for TypeSafe Jev: typed classify, score, check, match and screen for any agent, with confidence on every answer.)
jev-mcp: TypeSafe의 Jev를 위한 eval-first MCP 서버는 System One 모델로, 생성된 텍스트 대신 유형화된 판단(noul, choice, score)과 확률을 반환합니다. (An eval-first MCP server for TypeSafe's Jev, a System One model that returns typed judgments (noul, choice, score) with probabilities instead of generated text.)
jev-mcp: MCP local은 Jev(TypeSafe)를 Claude Code, Codex, Hermes 및 기타 에이전트에 노출하는 ask_jev와 list_jev_models을 제공하며 의존성이 없습니다. (MCP local que expone Jev (TypeSafe) como herramienta para Claude Code, Codex, Hermes y cualquier agente: ask_jev y list_jev_models, sin dependencias.)
jev-mcp: TypeSafe AI Jev 구조화된 결정을 위한 Rust MCP 서버 (A Rust MCP server for TypeSafe AI Jev structured decisions.)
jev-mcp: TypeSafe의 Jev 모델을 활용한 빠르고 저비용의 타입이 지정된 판정 도구로 MCP 도구입니다. (Fast, cheap, typed judgments from TypeSafe's Jev model, as MCP tools.)
jev-mcp: MCP 서버는 TypeSafe의 Jev System One 모델을 감싸 AI 에이전트에 타입이 지정된 noul/choice/score 판단을 제공합니다. (MCP server wrapping TypeSafe's Jev System One models — typed noul/choice/score judgments for AI agents.)
jev-mcp: MCP 서버는 TypeSafe Jev를 타입화된 판단 도구로 노출하여 분류, 점수 매기기, 검증, 배치 질문 등의 기능을 제공하며, Claude Code 플러그인으로 제공됩니다. (MCP server exposing TypeSafe Jev as typed, calibrated judgment tools: classify, score, check, batched ask. Ships as a Claude Code plugin.)
jev-mcp: 로컬 MCP 서버가 TypeSafe Jev(System One 결정 모델)를 �이티브 Claude Code/Codex 도구로 노출합니다. (Local MCP server exposing TypeSafe Jev (System One decision model) as native Claude Code / Codex tools.)
jev-mcp-server: Jev (TypeSafe System One) MCP 서버는 선택, 점수, Noul 세 가지 공식 질문 유형과 배치 분류를 지원하며, 조정된 확률, 약 0.5초 응답 시간, $0.001 미만의 호출 비용을 제공합니다. (MCP server for Jev (TypeSafe System One): the three official question types — choice, score, noul — plus batch classify. Calibrated probabilities, ~0.5s, <$0.001/call.)
jev-mcp-spring: TypeSafe Jev를 위한 Java/Spring Boot MCP 서버 (Java/Spring Boot MCP server for TypeSafe Jev.)
jev-review-mcp: 단일 용도의 MCP 서버(하나의 도구, 하나의 작업): TypeSafe Jev를 기반으로 한 코드 리뷰 게이트로 System One 결정 모델을 활용합니다. (Single-purpose MCP server (one tool, one job): a code-review gate powered by TypeSafe Jev (System One decision model).)
jev-routing: Claude Code, Codex, Grok 빌드용 Go Jev 하네스. npx 없음. MCP 서버 아님. (Go Jev harness for Claude Code, Codex, and Grok Build. No npx. Not an MCP server.)
jev-rust-review: TypeSafe Jev를 기반으로 Claude 코드 및 코딩 에이전트에 맞는 Rust 인식 코드 리뷰를 제공합니다. (Rust-aware code review for Claude Code and coding agents, powered by TypeSafe Jev.)
jev-screen-mcp: 단일 용도의 MCP 서버(하나의 도구, 하나의 작업): TypeSafe Jev(System One 결정 모델)을 기반으로 한 콘텐츠 모더레이션 게이트 (Single-purpose MCP server (one tool, one job): a content-moderation gate powered by TypeSafe Jev (System One decision model).)
jev-skill-router: Jev는 주 LLM 컨텍스트 외부에 있는 스킬 카탈로그에서 관련 스킬을 하나의 읽기 전용 MCP 도구를 통해 선택합니다. (Keep skill catalogs outside the main LLM context. Jev selects relevant skills through one read-only MCP tool.)
jev-workbench: TypeSafe의 Jev를 통해 버전 관리된 판단 함수를 한 번에 구축한 후, HTTP와 MCP를 통해 동일한 공개 버전을 백엔드와 코드 에이전트에서 호출할 수 있으며, 벤더 키는 로컬에 남아 있습니다. (Build versioned judgment functions on TypeSafe's Jev once, then call the same published version from your backend over HTTP and from coding agents over MCP. The vendor key stays on your machine.)
jev_ampcode: Amp 플러그인은 제공된 대안을 제공된 증거와 우선순위에 따라 비교하는 도구입니다. (An Amp plugin for comparing supplied alternatives against supplied evidence and priorities.)
Jevbridge: TypeSafe Jev를 모든 LLM과 연결하는 ACP·MCP 어댑터. Codex, Claude, Grok, OpenCode와 함께 컴퓨터 조작과 타입이 지정된 판단을 지원 (ACP and MCP adapter that bridges TypeSafe Jev with any LLM — computer use and typed decisions alongside Codex, Claude, Grok, and OpenCode.)
jevwire: Jev는 에이전트용 결정 레이어로 MCP 서버, 임베디블 DecisionModel 라이브러리, 그리고 오직 상승만 가능한 Claude Code 플러그인을 포함하며 TypeSafe AI의 Jev입니다. (Jev decision layer for agents: MCP server, embeddable DecisionModel library, and an escalate-only Claude Code plugin (TypeSafe AI's Jev).)
mcp-server-jev: 타입이 지정된 AI 판단, Codex, Claude 및 모든 MCP 클라이언트용, TypeSafe Jev 기반. 분류, 점수, 평가를 위한 하나의 일반적인 도구. (Typed AI decisions for Codex, Claude and any MCP client, powered by TypeSafe Jev. Classify, score and evaluate with one generic tool.)
n8n-nodes-typesafe-jev: n8n 커뮤니티 노드로 TypeSafe Jev의 구조화된 AI 결정을 통합합니다. (n8n community node for TypeSafe Jev structured AI decisions.)
openclaw-typesafe-ai: OpenClaw용 선택적 타입이 지정된 TypeSafe AI Jev 결정, SecretRef 자격 증명 및 엄격한 API 검증 (Optional typed TypeSafe AI Jev decisions for OpenClaw, with SecretRef credentials and strict API validation.)
openrouter-jev-mcp: 고속 System One Jev AI 결정 게이트웨이 및 MCP 서버는 OpenRouter 기반으로 운영됩니다. (High-speed System One Jev AI decision gateway and MCP server powered by OpenRouter.)
pi-jev: Pi 코딩 에이전트에서 TypeSafe Jev를 사용해 세미 앵크 도구 라우팅 및 타입된 System One 결정을 제공합니다. (Semantic tool routing and typed System One decisions for the Pi coding agent using TypeSafe Jev.)
pi-typesafe: TypeSafe decisions for Pi는 확장 개발자용에 타이핑된 API와 터미널 플레이그라운드, 배치 평가 도구를 제공하는 프로젝트입니다. (TypeSafe decisions for Pi: batched evaluation tool, terminal playground, and typed API for extension authors.)
plasmallm: Jev Decisions을 KDE Plasma 어시스턴트 위젯에서 구조화된 판단을 표시하는 데 사용하는 어댑터입니다. (A Jev Decisions adapter in a KDE Plasma assistant widget for displaying structured judgments.)
synkora-ai: Synkora은 분류, 점수 매기기 및 yes/no 판단을 위한 선택적 TypeSafe 클라이언트 도구를 포함합니다. (Synkora includes optional TypeSafe client tools for classification, scoring and yes/no judgments.)
tenbin: TypeSafe AI System One API(Jev)에 대한 MCP 서버 및 에이전트 스킬: 판단을 Choice, Score, Noul 질문으로 분해하여 lint하고 라벨 데이터에서 측정해 조정된 임계값을 설정합니다. (MCP server and agent skill for the TypeSafe AI System One API (Jev): decompose a judgment into Choice / Score / Noul questions, lint them, measure on labelled data, and put calibrated thresholds…)
typesafe-jev-mcp: MCP 서버는 TypeSafe의 Jev 모델을 타입화된 평가 도구로 노출합니다. (MCP server exposing TypeSafe's Jev model as a typed evaluate tool.)
typesafe-jev-opencode: Jev는 Gemini, Claude, 또는 GPT와 같은 대화형 대체품이 아니라, 타입화된 질문에 대해 애플리케이션 상태를 평가하고 구조화된 답변과 확률을 반환하여 에이전트가 사용할 수 있도록 합니다. (Jev is not a conversational replacement for Gemini, Claude, or GPT. It evaluates application state against typed questions and returns structured answers and probabilities that an agent can use to…)
typesafe-mcp: MCP 커넥터로 빠르고 저렴하게 모든 것을 평가하고, TypeSafe AI의 Jev 모델에 직접 접근하여 AI 에이전트를 제공합니다. (An mcp connector to evaluate anything fast and cheap. Give your AI agent direct access to typesafe ai's jev model.)
vellum-assistant: Vellum Assistant의 선택적 Jev 제공자가 대화 상태와 명시적 질문을 TypeSafe로 전송합니다. (An optional Jev provider in Vellum Assistant sends conversation state and explicit questions to TypeSafe.)
Jev와 비슷한 입출력 규격을 자체 모델 또는 공개 모델로 구현하거나 실험하는 프로젝트입니다. 공식 Jev 모델과 동일하다는 뜻은 아닙니다.
AnyJev: LLM을 Jev 스타일의 결정 모델로 변환하여 타입화된 결정, 실제 확률, 트레이닝 없이 사용 가능합니다. (계속 업데이트 중) (Turn any LLM into a Jev-style decision model: typed decisions, real probabilities, no training. (continue updating).)
audio-jevlike: Prosodia는 음성 기반의 Jev형식 결정 모델로, ASR 없이 말로부터 타입별로 교정된 결정을 생성합니다. (Prosodia: an audio-native Jev-shaped decision model — typed calibrated decisions from speech, no ASR.)
djev-spark: DiffusionGemma NVFP4 구조화된 결정을 DGX Spark에서 컨테이너 레시피로 실행하며, 리포지토리 수준의 라이선스 파일이 발견되지 않았습니다. (DiffusionGemma NVFP4 structured decisions on a DGX Spark: container recipe No repository-level license file was found during review.)
edgejev: 오프라인에서 실행되는 타입화된 결정 시스템: 4코어 CPU로 단일 문제를 15.6ms 내 처리 가능. Local & offline Jev / System One 추론은 ONNX + INT8을 사용하며 런타임에 torch 없음. laya / kev / PlayJev 지원. (离线可用的本地类型化决策：4 核 CPU 单题 15.6ms。Local & offline Jev / System One inference on CPU — ONNX + INT8, no torch at runtime. 支持 laya / kev / PlayJev.)
fastjev: 로컬 런타임: 자체 호스팅 Python SDK와 System One 호환 API를 통해 Torch, vLLM, MLX, llama.cpp, WebGPU 등에서 고정된 오픈 모델을 기반으로 Choice, Boolean, Score 결정을 런타임에 정의할 수 있습니다. (Local runtime: self-hosted Python SDK and System One-compatible API for runtime-defined Choice, Boolean, and Score decisions on pinned open models across Torch, vLLM, MLX, llama.cpp, and WebGPU…)
jeff: 자바스크립트 엔진을 대체하는 오픈소스 프로젝트로, GliFormer 기반의 TypeSafe Jev 대체 솔루션입니다. (A self-hosted drop-in replacement for TypeSafe's jev, powered by GliFormer.)
jev-local: 로컬 Jev 호환 평가 서버: POST /v1/systemone으로 타입된 noul/choice/score을 전송하여 오픈 와이즈트 사용 가능, 대기열 없음 (Local Jev-compatible evaluation server: POST /v1/systemone with typed noul/choice/score, open weights, no waitlist.)
jevify: LLMs을 Jev처럼 제공하는 간단한 방법 (Supersimple way to serve LLMs as a Jev-like endpoint.)
jevlike-esp32: 엣지 배포: Jev와 유사한 스코어를 ESP32 펌웨어로 내보내며 C 스코어와 호스트 측 검사를 통해 마이크로컨트롤러에서 일회용 결정을 수행합니다. (Edge deployment: exports a jevlike scorer as ESP32 firmware with a C scorer and a host-side check, putting one-pass decisions on a microcontroller.)
laya-mlx: 로컬 런타임: 애플 실리콘에서 타이핑된 결정을 네이티브로 실행하는 Laya 체크포인트의 독립적 MLX 포트로, 짧은 영어 결정당 13.4ms 중간 종료 시간, 다국어 지원 시 7.4ms 성능 제공. (Local runtime: independent MLX port of the Laya checkpoints that runs typed decisions natively on Apple Silicon — 13.4 ms median end-to-end per short English decision, 7.4 ms with the multilingual…)
laya-vision: Laya의 텍스트 인코더를 SmolVLM-256M으로 교체하여 이미지와 선택적 텍스트에서 타입 세이프 선택과 Noul 결정을 하나의 전방향 패스에서 읽도록 연구 포크입니다. (Research fork of Laya that replaces its text encoder with SmolVLM-256M so typed choice and noul decisions are read from an image plus optional text in one forward pass with no generated text…)
LLM2Jev: 지역 언어 모델을 Jev 호환 구조화된 결정 엔진으로 적응하여 Choice, Score, Noul 출력을 지원하는 전용 이진 추론 기반을 활용합니다. (Adapt local language models into Jev-compatible structured decision engines with Choice, Score, and Noul outputs powered by prefill-only binary inference.)
localjev: Local Jev 호환 System One API는 입력된 질문을 DiffusionGemma 분류 프롬프트 및 확률로 변환합니다. (Local Jev-compatible System One API that converts typed questions into DiffusionGemma classification prompts and probabilities.)
open-jev: DiffusionGemma를 사용한 타입이 지정된 JSON 추론 및 Every와 Jev 벤치마크 결과 (Typed JSON inference with DiffusionGemma, with Every and Jev benchmark results.)
open-spark-jev: 오픈소스로, TypeSafe의 Jev와 System One을 참고하여 설계된 로컬 결정 모델로, NVIDIA DGX Spark에서 Qwen3 기반으로 구축되었습니다. (Open-source, local decision models inspired by TypeSafe’s Jev and System One - built on Qwen3 for NVIDIA DGX Spark.)
OpenDecision: OpenDecision은 TypeSafe의 Jev와 유사한 오픈소스 세미틱 결정 엔진입니다. (OpenDecision is an open-source semantic decision engine like typesafe's jev.)
OpenJev: OpenJev는 TypeSafe.ai 개념을 기반으로 한 독립적인 Jev 스타일 System One 결정 API로, Choice, Score, Noul 기본형, 로컬 모크 서버, Python 및 TypeScript SDK를 제공합니다. (OpenJev: an independent Jev-inspired System One decision API based on TypeSafe.ai concepts. Choice, score and noul primitives, local mock server, Python and TypeScript SDKs. Real inference…)
openjev-sglang: Jev 호환 API 엔드포인트는 오픈 모델 기반(prefill-only)으로 제공됩니다. (Jev-compatible API endpoint based on open models (prefill-only).)
openthai-systemone: OpenThai-SystemOne은 오픈 태국과 영어 System One 결정 모델로, 0.8B 파라미터, 256-way 슬롯 헤드, Apache-2.0 라이선스를 지원합니다. (OpenThai-SystemOne: open Thai + English System One decision model (0.8B, 256-way slot head, Apache-2.0).)
parallelConstraintDecoding: 자바와 llama.cpp를 사용한 병렬 제약된 디코딩 실험 (Java and llama.cpp experiments in parallel constrained decoding.)
poorjev: 오픈소스로 제공되는 로컬 Jev 대체 프로젝트로, System One의 결정 레이어를 기반으로 하며 ECE 0.170에서 0.071로 보증된 칼리브레이션을 제공합니다. 타입화된 결정을 내리며 오프라인으로 실행되며 API 키나 대기열이 필요 없습니다. (Open-source, local Jev alternative: a System One decision layer with provably calibrated confidence (ECE 0.170→0.071). Typed decisions, runs offline, no API key, no waitlist.)
rizzo-flow: Jev는 LLM을 통해 타입이 지정된 판단을 내리는 오픈하고 로컬 기반 프레임워크로, 단일 토큰도 생성하지 않습니다. (The open, local take on Jev: typed decisions from an LLM, without generating a single token.)
SemIf: 3090에서 오픈 모델을 기반으로 한 의미 있는 조건문을 실행하는 독립 프로젝트로, Jev 또는 TypeSafe와는 무관합니다. (Semantic ifs from open models, on a 3090 at home. Independent; not affiliated with Jev or TypeSafe.)
smoking-extraction-benchmark: TypeSafe Jev와 오픈AI의 구조화된 출력을 비교하는 합성 흡연력 추출 벤치마크로, 재현 가능한 정확도, 비용 및 지연 결과 제공 (Synthetic smoking-history extraction benchmark comparing TypeSafe Jev and OpenAI structured outputs, with reproducible accuracy, cost, and latency results.)
tinyjev: 작은 Jev 유사 모델로, 하나의 전진 패스로 Choice, Score, Noul 질문에 답하고 교정된 확률을 반환하며, MLX 또는 PyTorch, 완전히 오프라인, System One 호환. (A tiny jev-like model that answers Choice, Score and Noul questions in one forward pass and returns calibrated probabilities. MLX or PyTorch, fully offline, System One compatible.)
Visual-Jev: Jev는 Qwen3.5-4B 기반의 네이티브 멀티모달 Jev로, 이미지 입력을 직접 지원하여 모달리티 변환 없이 사용할 수 있습니다. (A visual Jev—a native multimodal Jev based on Qwen3.5-4B—that supports direct image input without requiring modality conversion.)
코딩 에이전트와 자동화 에이전트의 단계 선택, 검토 및 도구 사용에 Jev를 연결한 프로젝트입니다.
abide: 프로젝트 규칙 위반을 감지하기 위해 Jev를 사용하여 코드 에이전트의 수정을 감독합니다. (Supervises coding-agent edits and uses Jev to flag violations of project rules.)
agent-beacon: Jev는 제한된, 익명화된 추적 프로젝션을 평가하여 재사용 가능한 교훈을 제공하는 크로스 하네스 에이전트 메모리 도구로, 사용자가 추가하기 전에 이를 검토합니다. (Cross-harness agent memory tool with an explicit beacon memory evaluations run command: Jev judges bounded, redacted trace projections for reusable lessons, which a person reviews before adding to…)
agent-gate-loop: GitHub 액션을 통해 에이전트 고정 루프를 체크 기반으로 제어하고 AI 리뷰어와 TypeSafe Jev를 활용해 재사용 가능한 솔루션입니다. (Reusable GitHub Action: agent fix loop gated by checks, an AI reviewer, and TypeSafe Jev.)
agent-handoff-gate: 증거 기반 에이전트 수락 전환, 제한된 작업자 지속, 그리고 TypeSafe/Jev를 활용한 검토를 지원하는 실험적 프로토콜이며 재현 가능한 평가가 가능합니다. (An experimental protocol for evidence-aware agent handoffs, bounded worker continuation, and TypeSafe/Jev-assisted review, with reproducible evaluation.)
agent-router: Jev 기반 CLI가 작업을 Cursor, Claude Code, Codex, 또는 OpenCode와 함께 처리하고 실행합니다. (CLI that picks Cursor, Claude Code, Codex, or OpenCode + model/effort for a task, then launches it. Powered by Jev and Herdr.)
ailerix: 타입 안전 모델 라우터. Jev (System One)은 각 요청을 타입화된 카탈로그 라우트로 분배합니다. (Type-safe model router. Jev (System One) banks each request to a typed catalog route.)
Antigravity-mcp-semantic-search-with-TypeSafeAi: TypeSafe System One 기반 AI 코드 툴(Antigravity, Cursor, Claude Code)을 위한 빠른 의미 분석 코드 검색 및 디프 검증 도구 (Fast semantic code search & diff sanity auditor for AI coding assistants (Antigravity, Cursor, Claude Code) powered by TypeSafe System One.)
askjev: Jev(Typesafe AI)를 위한 공식이 아닌 MCP 서버 (Unofficial MCP server for Jev (Typesafe AI).)
AskJev-MCP: TypeSafe의 System One API용 MCP 서버는 Jev를 기반으로 타입화된 Choice, Noul, Score 판단과 확률 및 신뢰도를 갖춘 평가를 제공합니다. (MCP server for TypeSafe's System One API (Jev): typed choice/noul/score judgments with calibrated probabilities and confidence.)
Augustus: 소프트웨어 3.0을 위한 에이전트 스킬로, 결정 모델 시스템을 탐색, 구축, 평가 및 개선하는 기능을 제공하며, 구성적 결정 계산, 평가 허브, 제한된 프롬프트/프로그램 힐 클라이밍을 포함합니다. (Agent skill for finding, building, evaluating, and improving decision-model systems. Compositional decision calculus, eval harnesses, and bounded prompt/program hill climbing for Software 3.0.…)
bicameral: 하이브리드 코딩 헌스: System 2가 작성하고 System 1(Jev)가 반사 실행합니다. (Hybrid coding harness: System 2 writes, System 1 (Jev) runs reflexes.)
browserclaw: 브라우저 자동화: 로컬 Jev System One 의미적 마이크로 루프(chrome_act_toward_goal)와 85% 이상 정리된 DOM 트리(Shadow DOM 등)를 결합한 Zero-lock, 세션 유지 Chrome MCP 서버 (Browser automation: Zero-lock, session-preserving Chrome MCP server that couples a local Jev System One semantic micro-loop (chrome_act_toward_goal) with an 85%+ pruned DOM tree (Shadow DOM &…)
building-with-jev-skill: Jev 및 TypeSafe의 System One 모델을 호출하는 프로그램을 작성하고 개선하는 기술 (A skill for writing and improving programs that call Jev, TypeSafe's System One model.)
check-risk: 코드 변경 위험을 TypeSafe Jev를 사용한 결정적 규칙으로 평가하고, 머지 전에 검사 및 리뷰어를 권장하는 CLI 및 GitHub Action입니다. (A CLI and GitHub Action that assesses code-change risk using deterministic rules and TypeSafe Jev, recommending checks and reviewers before merge.)
clean-code-review: TypeSafe의 Jev를 사용해 Uncle Bob의 Clean Code 기준에 맞게 파이어베이스의 코드 파일을 검토하고, 룬아에 의해 검토됩니다. eve와 Next.js 기반으로 구축되었습니다. (Every code file in a pull request, judged against Uncle Bob's Clean Code by TypeSafe's Jev, then reviewed by Luna. Built on eve and Next.js.)
compact-adviser: Jev를 사용하여 코드 세션의 컨텍스트를 압축해야 할 때를 판단하는 에이전트 플러그인 (Agent plugin that uses Jev to judge when a coding session should compact its context.)
DataJev: DataJev LLM을 통해 Jev 분석 후 System-1 제어를 System-2 데이터 에이전트로 계속, 전환, 검증, 중단 가능합니다. ( DataJev LLM → Analyze Jev → Continue / Switch / Verify / Stop System-1 control for System-2 data agents.)
decide-mcp: AI SDK와 Jev, 퍼센트 스코어, 편향 프로파일 라우팅을 지원하는 구성 가능한 결정 MCP 서버 (Configurable decision MCP server with AI SDK, Jev, percentage scores, and bias profile routing.)
decision-first: 제한된 판단 단계를 식별하고 TypeSafe의 Jev를 기반으로 타입화된 결정 모델을 시도하며 모든 시도를 기록하는 에이전트 스킬 (Agent skill that spots bounded-judgment steps, tries a typed decision model (TypeSafe's Jev) first, and documents every attempt.)
dgp: Numerous ApS의 Decision Graph Protocol(DGP)은 결정 기반 AI 에이전트를 위한 오픈소스 계약으로, TypeSafe Jev 오케스트레이션, 보호된 액션, 평가 배치 등을 제공합니다. (Decision Graph Protocol (DGP) by Numerous ApS: open-source contracts for decision-based AI agents, TypeSafe Jev orchestration, guarded actions, and assessment batching.)
diffjury: DiffJury는 TypeSafe Jev를 기반으로 한 PR 리스크 라우터 및 코드 리뷰 코치입니다. (DiffJury — TypeSafe Jev PR risk router + code review coach.)
distill: 코딩 에이전트 훅은 Jev를 사용해 모델과 작업량을 선택하고, 제한된 유틸리티 작업을 라우팅하며, 어떤 컨텍스트를 유지해야 하는지 판단합니다. 코드는 선택을 제한하고 유틸리티 결과를 검증하며, 실패 시 처리합니다. (Coding agent harness that can use Jev to select a model and effort, route bounded utility tasks, and judge what context to retain. Code constrains the choices and validates utility results; failed…)
dsh-jev: TypeSafe Jev noul, choice, score 및 answer에 대한 jev_ask를 등록하는 DSH 번들 (DSH bundle that registers jev_ask for TypeSafe Jev noul, choice, and score answers.)
dsh-jev-tools: Jev는 긴 도구 출력을 줄이고, 가져온 페이지에서 주입된 지시사항을 스크린하고, DeepSeek Harness 내부에서 완료 주장에 대한 게이트를 관리합니다. (Jev judgment, not generation: prune long tool output, screen fetched pages for injected instructions, and gate completion claims inside DeepSeek Harness.)
dsh-jev-verify: Jev (TypeSafe System One)은 DeepSeek Harness용 결정 도구 및 실시간 검증 벤치마크로, jev_decision(choice/score/noul)과 jev_verify를 포함하며, 솔직한 설계로 정확도를 극대화합니다. (Jev (TypeSafe System One) decision tools + live verification benchmark for DeepSeek Harness: jev_decision (choice/score/noul) and jev_verify, honest by design.)
duet-agent: 풀스택 에이전트 훅스는 메모리, 장시간 작업, 다 에이전트 중계, 그리고 Jev 기반 모델 라우팅 표를 지원합니다. (Full-stack agent harness with memories, long-running tasks, multi-agent relay, and a Jev-backed model-routing table.)
evoke: 소프트웨어, reflex. 문장이 작은 프로그램의 호출이 되며, Jev와 TypeSafe AI의 분류기가 확신이 있을 때만 실행됩니다. reflex는 누구나 작성, 공유하고... (Software, by reflex. A sentence becomes a call of a small program, chosen by Jev, TypeSafe AI's classifier, and run only when it is sure enough. Reflexes are recipes anyone can write, share and…)
frost: TypeSafe Jev를 기반으로 한 유연하고 구성 가능한 CLI 모델 라우터 (A flexible and configurable CLI model router using TypeSafe Jev.)
hermes-jev-router: Hermes 플러그인은 Jev를 사용해 예산과 능력 제약 조건에 따른 모델 라우팅 계획을 실험적으로 제공하며, API 접근은 아직 대기 중입니다. (Experimental Hermes plugin: Jev-assisted model routing plans with budget and capability constraints. API access pending.)
hunch: Jev를 사용한 의미적 코드 리뷰는 평문 규칙과 에이전트 스킬을 통해 수행됩니다. (Semantic code review with Jev, plain-English rules and Agent Skills.)
hush: GitHub 액션은 이슈 트라이지에 사용되며, 유지보수자가 설정한 임계값 이상일 경우 라벨, 스팸, 추가 정보 필요, 가능한 중복 등을 각각 적용하고, 임계값 미만일 경우 아무것도 적용하지 않습니다. (GitHub Action for issue triage that abstains: label, spam, needs-more-info, and possible-duplicate in one call, each applied only above a threshold the maintainer sets, and nothing at all below it.)
jcm-router: 로컬 프록시는 TypeSafe Jev를 사용해 메시지별로 Claude 모델과 노력을 선택하고, 서브 에이전트를 라우팅하며 캐시된 메인 채팅은 유지합니다. (Local proxy that picks the Claude model and effort per message using TypeSafe Jev. Routes subagents, leaves your cached main chat alone.)
jcr: Jev 기반의 리졸버로 에이전트 허브가 중첩된 역량 트리 내에서 결정적 명령과 그 컨텍스트를 찾을 수 있도록 지원합니다. (A Jev-powered resolver for agent harnesses to find deterministic commands and their context in a nested capability tree.)
jear: Jev는 NEAR AI Cloud 추론과 IronClaw 에이전트를 위한 라우티드 클라이언트입니다. (Jev-routed client for NEAR AI Cloud inference and IronClaw agents.)
jegrep: 세미나틱 그레프는 Jev를 기반으로 코드를 설명하는 방식으로 검색하는 도구입니다. (Semantic grep: find code by describing what you're looking for, powered by Jev.)
jev-agent-skill: AI 에이전트에게 타입 기반 판단을 무료로 제공하여 분류/스크린/점수/검증을 Jev(TypeSafe System One)에 오프로딩하는 OpenCode Zen 기반 Claude Code / ZCode 스킬 (Free typed judgments for AI agents: offload classify/screen/score/verify to Jev (TypeSafe System One) via OpenCode Zen. Claude Code / ZCode skill. 给AI代理省token的免费决策分流技能.)
jev-agent-skill-router: 타입이 지정된, 신뢰도 인식형 에이전트 스킬 라우팅을 위한 TypeSafe Jev (Typed, confidence-aware agent skill routing with TypeSafe Jev.)
jev-architect: TypeSafe Jev decision loops을 찾고 설계하여 평가합니다. (Find, design, and evaluate TypeSafe Jev decision loops.)
jev-atlas: Jev와 System One 모델이 프로젝트에서 실제로 속한 맵을 만들어 가장 강력한 아이디어를 테스트하고 이를 구현하세요. Claude Code와 Codex의 기술 (Map where Jev and System One models actually belong in your project, test the strongest ideas, then implement them. A skill for Claude Code and Codex.)
jev-builder-loop: Jev는 빌더 에이전트 루프에서 판단 센서로 작동하여 이전 확률과 현재 상태를 기반으로 다음 행동을 결정합니다. (Grok skill: Jev as a judgment sensor in a builder-agent loop (priors × probabilities → next act).)
jev-clean: CSV 데이터를 정제하는 실험적 도구로, 수리 후보를 로컬에서 계산하고 Jev Choice, Noul, Score 판단을 통해 변경을 제어하며, 감사 및 롤백 기록을 제공합니다. (Experimental CSV cleaning tool that computes repair candidates locally and uses Jev Choice, Noul, and Score judgments to gate changes, with audit and rollback records; it sends bounded candidate…)
jev-compaction: Hermes 세션에서 컨텍스트 압축은 TypeSafe의 Jev 모델이 모든 도구 호출을 점수화하여 오래된 호출은 제거하고, 모든 내용은 원문 그대로 유지됩니다. (Context compaction for Hermes sessions that never summarises: every tool call is scored by TypeSafe's Jev model, stale calls are dropped, everything kept stays verbatim.)
jev-desktop: TypeSafe Jev 액션 선택은 Codex 컴퓨터 사용 내에서 이루어집니다. (TypeSafe Jev action selection inside Codex Computer Use.)
jev-flash-router: Jev-flash-router은 TypeSafe의 새로운 Jev 모델을 위한 MCP 서버로 오픈소스로 제공되며, AI 코드 에이전트가 파일 편집, 라우팅 선택, 수정 여부 판단 등에 대해 수백개의 추론 토큰을 낭비하는 문제를 해결합니다. (open-sourced jev-flash-router: an MCP server for TypeSafe's new Jev model. AI coding agents waste hundreds of reasoning tokens just deciding which file to edit, which route to pick, or whether a…)
jev-git: TypeSafe AI Jev를 사용한 초단시간 Git pre-commit 및 pre-push 세미 앤티크 게이트 (Sub-second Git pre-commit & pre-push semantic reflex gate powered by TypeSafe AI Jev.)
jev-mcp: JEV을 MCP 클라이언트에 연결하여 일반적인 LLM과 동일한 데이터셋을 사용해 판단을 비교하고 정확도를 측정합니다. (Connect JEV to MCP clients and compare its judgments against general-purpose LLMs using shared datasets and measurable accuracy.)
jev-mcp: MCP 서버는 Cursor, Codex 및 모든 MCP 클라이언트에서 TypeSafe Jev를 코드 루프에 적용합니다. (MCP server that puts TypeSafe Jev on the coding loop in Cursor, Codex, and any MCP client.)
jev-mcp: 타입이 지정된 판단을 위한 MCP 서버를 Jev, System One, TypeSafe를 통해 OpenRouter로 실행합니다. (MCP server for typed decisions with Jev / System One via OpenRouter or TypeSafe.)
jev-mcp-dispatcher: TypeSafe의 Jev만으로 구동되는 자연어 기반 MCP 도구 디스패처로, 일반적인 LLM이 아닌 Jev의 타입화된 원시 데이터를 사용하여 간단한 MCP 서버의 도구 서명을 런타임에 탐지합니다. (Natural-language MCP tool dispatcher powered entirely by TypeSafe's Jev — no general-purpose LLM. Discovers a simple MCP server's tool signatures at runtime and uses Jev's typed primitives…)
jev-packs: Jev 호환 결정 엔드포인트에 대한 증거 기반 질문 팩 등록처로, 정제된 질문, 골드 케이스 및 측정 가능한 증거를 제공합니다. (Evidence-gated registry of Jev question packs — curated questions, golden cases and measured evidence for Jev-compatible decision endpoints.)
jev-plugins: JEV Labs가 발표한 네 개의 라우터를 위한 커서 및 헤르мес 마켓플레이스 (Cursor and Hermes marketplace for the four published JEV Labs routers.)
jev-review: Jev는 자동화된 PR 검토를 통해 타입화된 결정, 조정된 승인 게이트, 그리고 신뢰된 소유자 승급을 제공하는 오픈소스 프로젝트입니다. (Autonomous Jev pull-request review with typed decisions, calibrated approval gates, and trusted-owner escalation.)
jev-rules: Jev는 각 프롬프트에 적용되는 규칙을 선택하여 Claude가 중요한 규칙만을 확인하게 합니다. (Jev picks which of your rules apply to each prompt, so Claude only sees the ones that matter.)
jev-scout: MCP 에이전트를 위한 Jev 점수 기반의 관찰 가능한 웹 연구: 모든 쿼리, 결과 및 검색된 페이지는 관련성과 신뢰도에 따라 판단되며, 예산, SSRF 보호 검색 및 실시간 대시보드를 포함합니다. (Jev-scored observable web research for MCP agents — every query, result, and fetched page judged for relevance and credibility, with budgets, SSRF-guarded fetching, and a live dashboard.)
jev-shield: Jev 기반의 의미 분석 MCP 방화벽은 System One 검증을 통해 모든 도구 호출, 결과 및 설명을 스크린하며, 94% 블록 리콜, 0 허위 긍정, 약 $0.00002/체크 성능을 제공합니다. (Semantic MCP firewall powered by Jev — screens every tool call, tool result, and tool description with calibrated System One verification. 94% block recall, 0 false positives, ~$0.00002/check.)
jev-sift: Jev를 사용하여 텍스트 배치를 분류하고 에이전트가 관련된 항목만 읽도록 하는 플러그인과 MCP 도구입니다. 리포지토리 레벨의 라이선스 파일이 발견되지 않았습니다. (Agent plugin and MCP tool where Jev classifies batches of text so agents can read only the relevant items. No repository-level license file was found during review.)
jev-skillful: 코딩 에이전트용 프롬프트별 기능 라우터: TypeSafe Jev를 통해 프롬프트에 따라 설치된 기술, MCP 서버, 에이전트 및 명령을 해결하고, 주입이 실제로 도움이 되는지 측정합니다. (Per-prompt capability router for coding agents: resolves installed skills, MCP servers, agents and commands against your prompt via TypeSafe Jev, and measures whether the injection actually helps.)
jev-spec: TypeSafe AI의 Jev 모델을 사용해 Markdown 스펙과 코드를 비교하여 커밋마다 스펙 드리프트를 포착하세요. ( Catch spec drift on every commit: check your code against your Markdown specs with TypeSafe AI's Jev model.)
jev-system-architect: TypeSafe AI Jev와 System One을 사용하여 불확실한 의미를 판단하고 Choice, Score, Noul 원자로 변환하는 시스템 아키텍처 기술 (System-architecture skill for TypeSafe AI Jev/System One — find fuzzy semantic judgment and turn it into small Choice/Score/Noul primitives.)
jev-tool-router: Jev 기반 MCP 도구로 Codex 라우팅 제공 (Jev-powered MCP tool routing for Codex.)
jev-toolkit: TypeSafe/Jev 기반의 MCP 우선 툴킷으로 System One 결정 모델을 지원하며, 하나의 stdio 서버(jev mcp)가 모든 MCP 호환 허브를 지원하고 로컬 이벤트 로그와 Prometheus 영향 메트릭을 기반으로 합니다. (MCP-first toolkit for TypeSafe/Jev — the System One decision model. One stdio server (jev mcp) serves any MCP-capable harness, backed by one local event log and Prometheus impact metrics you can…)
jev-triage: 타입이 지정된 jev와 zero sync을 사용하여 이슈 분류를 위한 대규모 저장소를 풀하고 동기화합니다. (Uses typeful jev, zero sync to pull and sync large repositories for issue triage.)
jevdroid: Jev는 ADB를 통해 Android를 제어하는 타이핑된 Python 프레임워크입니다. (A typed Python framework for controlling Android over ADB with Jev.)
JevGuard: Claude Code와 Codex CLI 플러그인은 System One(Jev) 모델을 통해 에이전트가 프로젝트 규칙을 준수하는지 확인합니다. (Claude Code + Codex CLI plugin that verifies the agent follows project rules through a System One (Jev) model.)
jevkeep: Jev를 사용하여 유용한 대화 요약과 함께 간결한 요약을 함께 저장하는 Codex 플러그인 (Codex plugin that uses Jev to preserve useful conversation excerpts alongside compacted summaries.)
JevLint: Jev 기반의 구성 가능한 세미 앤트 린팅 도구로, 파일 수준의 NOUL 판단과 magic-strings 플러그인을 지원합니다. (Configurable semantic linting powered by Jev, with file-level NOUL judgments and a magic-strings plugin.)
jevloop: TypeSafe Jev 기반 파이썬 에이전트 런타임으로 보호된 도구 실행, 고립된 Docker 샌드박스, 그리고 LLM 비교 기능 제공 (A Python agent runtime powered by TypeSafe Jev: guarded tool execution, isolated Docker sandboxes, and side-by-side LLM comparisons.)
jevonian: 로컬 모델 라우팅 프록시에서 Jev가 모델 라우트와 추론 깊이를 선택하고, 어떤 툴 히스토리가 압축될 수 있는지 판단합니다. (Local model-routing proxy where Jev selects the model route and reasoning depth, and also judges which tool history can be compacted.)
jit-context: 코딩 에이전트는 Jev를 하이퍼스피드 시스템 1 지식 게이트 및 도메인 라우터로 사용하여 AST 관련성, 증명 테스트, 도구 타겟을 평가해 자율 에이전트의 턴 수를 31.3% 감소시키고, 블라인드 파일 처리를 개선합니다. (Coding agents: uses Jev as a sub-millisecond System 1 Epistemic Gate and Domain Router to score AST relevance, test proofs, and tool targets, cutting autonomous agent turns by 31.3% and blind file…)
langchain-loadout: LangChain deepagents 중간 소프트웨어: 각 턴별로 스킬을 라우팅하는 데 사용되며, Jev는 수백 개의 SKILL.md에서 각 턴이 필요한 스킬을 순위를 매기고 검증합니다. 순위는 Jev의 제한에 맞게 분할됩니다. (LangChain deepagents middleware for per-turn skill routing: Jev ranks and verifies which SKILL.md skills each turn needs from a catalog of hundreds, splitting the ranking to fit Jev's limits and…)
mastra-jev-moderation: TypeSafe Jev를 사용한 Mastra 에이전트의 입력 모드 관리 기능을 하나의 파일로 구현했습니다. (Input moderation for Mastra agents on TypeSafe Jev — one file.)
nachalnik: Jev를 사용하여 kamchatka 에이전트에서 콘텐츠 기반 압축을 수행하는 간단한 예시 (A simple example of how Jev can be used for content-aware compaction in the kamchatka agent.)
OmniJev: Embodied robotics은 Jev 스타일의 유한선택 인터페이스로, 이중 카메라 이미지와 텍스트를 self-hosted 멀티모달 모델에 입력하고 MuJoCo 팔의 다음 설정된 기술을 입력하는 방식입니다. (Embodied robotics: a Jev-style finite-choice interface that feeds dual-camera images and text to a self-hosted multimodal model and takes the next preset skill for a MuJoCo arm as one typed…)
omp-jevens-classifier (보관됨): Jev 기반 모델 평가 권한 게이트로 OMP를 보호하는 TypeSafe System One 솔루션 (Jev-powered model-judged permission gate for OMP (TypeSafe System One).)
omp-typesafe: TypeSafe AI (Jev)은 OMP 코딩 에이전트용 적대적 리뷰어 및 typesafe_ask 도구입니다. (TypeSafe AI (Jev) adversarial reviewer and typesafe_ask tool for the omp coding agent.)
opencompany: AI 워크스페이스는 Jev를 사용해 승인 검토를 통해 작업 행동을 타입화된 결정으로 제어합니다. (AI workspace whose approval review uses Jev to gate workspace actions with typed decisions.)
openwork: 오픈소스 Claude 코웍 대체 프로젝트로, Jev를 타입 검증 판정자로 사용해 에이전트 생성물의 테스트 키트를 제공합니다. (Open-source Claude Cowork alternative whose eval testkit can use Jev as a typed verification judge for agent-produced work.)
oxlint-plugin-jev: Jev Noul을 사용해 함수, 호출, JSX 요소 또는 파일에 대한 질문을 하고, 선택한 기준 이상의 일치를 보고하는 실험적인 Oxlint 플러그인입니다. 일치된 조각을 TypeSafe API로 전송합니다. (Experimental Oxlint plugin that asks Jev Noul questions about functions, calls, JSX elements, or files and reports matches above a chosen cutoff. It sends matched snippets to TypeSafe; API…)
patdown: Jev는 CLI, GitHub Action, pi 패키지, Claude 확장 등으로 블록, 제어, '흐릿한 린트'를 통해 에이전트가 규칙과 관습을 따르도록 도와주는 도구로, Effect와 TypeScript로 개발되었습니다. (Block, steer, and "fuzzy lint" with Jev to make agents follow your rules and conventions. CLI, github action, pi package, claude extension, and more. Built with Effect + TypeScript.)
perch: Jev는 의미 분석을 기반으로 코드를 린팅하는 도구입니다. (Semantic code linting with Jev.)
pi-agent-foreman: 작업이 완료될 때까지 중단된 Pi 에이전트를 다시 실행합니다. (Send Pi agents back to work when they stop before the job is done.)
pi-fast-jev-compaction: TypeSafe Jev는 pi coding agent의 verbatim context pruning을 통해 오래된 도구 호출 및 결과는 제거되거나 잘려나가지만, 유지되는 내용은 원문 그대로 남깁니다. (Verbatim context pruning for the pi coding agent, scored by TypeSafe Jev: stale tool calls and results are dropped or truncated, everything kept stays verbatim.)
pi-heed: TypeSafe Jev를 사용해 피 코딩 에이전트는 모든 부작용을 유발하는 도구 호출을 실행하기 전에 사용자의 지시와 비교하여 검증합니다. (Runtime constraints for the pi coding agent: checks every side-effecting tool call against what you said, before it runs. Powered by TypeSafe Jev.)
pi-jev: Jev 기반 피 확장 툴킷은 선택적 컨텍스트 압축과 모델 라우팅을 지원합니다. (Pi extension suite powered by Jev: selective context compaction and model routing.)
pi-jev-code: 단일 에이전트 Pi 코딩 코프로세서로 Jev 세미틱 게이트, 기반부터 현재까지의 차이 검토 및 추가 불가능한 관측성 텔레메트리 제공 (Single-agent Pi coding coprocessor with Jev semantic gates, baseline-to-current diff review, and append-only observability telemetry.)
pi-jev-helm: OpenRouter를 통해 Jev로 작업을 분류하고 각 실행을 명시적으로 설정한 모델에 배정하는 Pi 확장. 오류 시 계속 진행하는 정책을 사용하며 공개 미리보기 단계 (Pi extension that uses Jev task classification (via OpenRouter) to route each run to explicitly configured models with fail-open policy. Public Preview.)
pi-jev-router: Jev 기반으로 pi에 최적화된 최소한의 파레토 최적 OpenRouter 모델 라우터 (A minimal Pareto-optimal OpenRouter model router for pi, based on Jev.)
pi-jev-skill-picker: TypeSafe Jev를 사용하여 현재 작업에 적합한 Rank Pi Agent Skills를 평가합니다. (Rank Pi Agent Skills for the current task with TypeSafe Jev.)
pi-quiet-ask: TypeSafe Jev는 pi 코딩 에이전트의 조용한 결정 계층으로 사용됩니다. (TypeSafe Jev as the pi coding agent's quiet decision layer.)
pi-typesafe: TypeSafe AI System One API(Jev) 기반의 Pi 코딩 에이전트 확장입니다. (Pi coding-agent extension built on the TypeSafe AI System One API (Jev).)
pi-typesafe-router: 코딩 에이전트: 타입이 지정된 Jev 결정을 통해 Pi의 작업을 라우팅함 (Coding agents: routes Pi's work through typed Jev decisions.)
progressgate: AI 에이전트 루프에서 의미적 정체를 탐지합니다. (Detect semantic stagnation in AI agent loops.)
reflex: System One reflexes(TypeSafe Jev) 기반의 코딩 에이전트 및 개인 어시스턴트로 Pi 코딩 에이전트 상위에 구축됨 (A coding agent and personal assistant with System One reflexes (TypeSafe Jev) on top of the Pi coding agent.)
reflex: 작은 오픈 디시전 모델: 상태 + 타입 질문 -> 칼리브레이션 확률, Qwen3.5 기반 Jev / System One 재현 (A small open decision model: state + typed questions -> calibrated probabilities. A Jev / System One re-creation on Qwen3.5.)
riff: 작은 빠른 프로세 라이너로, TypeSafe의 Jev 모델을 기반으로 ruff 스타일의 규칙 코드를 지원합니다. (A small, fast prose linter: ruff-style rule codes for writing, backed by TypeSafe's Jev model.)
second-thought: System One 모델(Laya 및 사용자가 제공하는 타입 결정 제공자)에서 타입된 확률적 결정을 학습하는 인프라스트럭처 (Learning infrastructure for typed probabilistic decisions from System One models (Laya, and typed-decision providers you bring yourself).)
skill-router: 세션에 필요한 설치된 기술을 Claude Code에게 알리기 위해 Jev(TypeSafe AI)를 사용하여 결정하고 skills.sh를 사용하여 기술을 발견합니다. (Tell Claude Code which installed skill a session needs, using Jev (TypeSafe AI) for the decision and skills.sh for discovery.)
skillranker: TypeSafe.ai의 Jev를 기반으로 한 Rust CLI로, 라이브 세션 컨텍스트를 사용해 다음 단계의 에이전트 스킬을 순위 매깁니다. Claude Code 훅, 구조화된 JSON, 거절, 로컬 피드백을 포함합니다. 요구사항... (Rust CLI powered by Jev from TypeSafe.ai that ranks agent skills for the next step using live session context. Includes Claude Code hooks, structured JSON, abstention, and local feedback. Requires…)
stepwarden: TypeSafe AI의 Jev를 사용하여 각 도구 호출을 세션 계획과 비교해 확인한 후 허용하거나 사용자에게 묻는 Claude Code 플러그인 (Every tool call your agent makes, checked before it runs. A Claude Code plugin that uses TypeSafe AI's Jev to verify each pending tool call against the session plan, then allows it, asks you, or…)
switchboard: Guardrail과 모델 라우터를 결합하여 TypeSafe의 Jev(System One 모델)를 위한 LLM 게이트웨이를 제공하며, 독립적인 정확도/보정/지연 평가를 수행하는 Stdlib Python 프로젝트입니다. (Guardrail + model router for LLM gateways on TypeSafe's Jev (System One model), with an independent accuracy/calibration/latency evaluation. Stdlib Python.)
tenet: Jev는 커밋 시 코드를 평범한 언어 규칙과 비교하여 검토 게이트를 운영합니다. (Commit-time review gate where Jev judges plain-language rules against agent-written code.)
typesafe-ai-firewall: TypeSafe/Jev는 AI 에이전트 도구 호출에 대한 실행 전 방화벽에서 그림자 모드 검증을 수행하며, 실제 실행 결과와 보고서 파일(report.md)에 발견 사항을 제공합니다. (Shadow-mode validation harness for a pre-execution firewall on AI agent tool calls (TypeSafe/Jev). Real run, findings in report.md.)
typesafe-cli: TypeSafe System One(Jev)의 CLI 및 에이전트 기능으로 타입화된 Choice, Score, Noul 판단 제공 (CLI and agent skill for TypeSafe System One (Jev): typed Choice, Score, and Noul judgments.)
typesafe-demo-mcp: MCP 서버가 TypeSafe System One의 판단(noul, choice, score)을 에이전트 도구로 노출합니다. (MCP server exposing TypeSafe System One judgments (noul, choice, score) as agent tools.)
typesafe-migration-guard: TypeSafe AI(Jev System One 모델) 기반 자동 데이터베이스 마이그레이션 안전성 검토 도구 (Automated database migration safety reviewer powered by TypeSafe AI (Jev System One model).)
typesafe-mod: 프롬프트마다 설치된 스킬의 순위를 매기고, 확신이 있을 때 에이전트의 선택형 질문에 답하도록 판단을 TypeSafe Jev에 맡기는 Claude Code 모드 (Claude Code mod that routes decisions to TypeSafe's Jev model: ranks installed skills per prompt, and answers the agent's own this-or-that questions when confident.)
typesafeai-review: TypeSafe AI를 사용하여 코드 변경 사항을 리뷰하는 도구입니다. (Using Typesafe.AI to generate diff reviews.)
wakegate: 수면 중인 에이전트가 깨어나는 것이 전체 LLM 턴을 사용해 다시 시작하는 것이 가치가 있는지 Jev에게 물어보세요. Workers, Durable Objects 및 Node에서 장시간 실행되는 에이전트에 대한 실패 시 열린 깨우기 게이트입니다. (Ask Jev whether a sleeping agent's wakeup is worth a full LLM turn before you resume it. A fail-open wake gate for long-running agents on Workers, Durable Objects and Node.)
zcode-jev: 타이핑된 판단 레이어로 코드 에이전트의 PRD에서 배포까지의 게이트를 제공하며, Jev 기반으로 제작된 프로바이더 무관한 솔루션입니다. (Typed judgment layer for coding agents — gates from PRD to ship. Jev-ready, provider-agnostic.)
algovault-integrations: Jev는 크립토 페어퍼트 마켓에서 복합 AlgoVault 판결(방향, 신뢰도, 제제)이 현재 실행되어야 하는지 판단하고, 제제가 방향성 진입에 얼마나 잘 맞는지 계산하여 포지션을 결정합니다. (Jev decides whether to act on a composite AlgoVault verdict (direction, confidence, regime) for a crypto perp market now, and how well the regime fits a directional entry; code computes position…)
atomic: Atomic 코딩 에이전트의 제한된 구조적 선택(예: 라우팅)을 위한 선택적 Jev 결정 백엔드 (An optional Jev decision backend in the Atomic coding Agent for bounded structured choices such as routing.)
claude-code-templates: Jev를 사용하여 하위 에이전트 모델과 추론 수준을 제안하는 Claude 코드 템플릿 커뮤니티 모드 (A community Claude Code Templates mod that uses Jev to suggest subagent models and reasoning levels.)
dejevu: 브라우저 에이전트가 직관적으로 작동하며, Jev 없이도 실행 가능합니다. 페이지 한 번 보고, 오픈 모델에 한 번 호출해 바로 실행하는 것이 Google Flights의 Jev 데모보다 빠릅니다. (Jev? Déjà vu. Browser agents that run on instinct, no Jev needed. One look at the page, one call to any open model, one action. Faster than the Jev demo on Google Flights.)
firstmate: Firstmate은 선택적으로 Jev를 사용해 작업 요약을 배치 규칙과 매칭한 후 로컬 정책이 에이전트 구성 선택에 사용됩니다. (Firstmate can optionally use Jev to match task briefs to dispatch rules before local policy chooses an Agent configuration.)
flue-jev-demo: TypeSafe Jev를 통해 Cloudflare AI Gateway에서 Flue 에이전트 라우팅을 수행합니다. (Flue agent routing with TypeSafe Jev through Cloudflare AI Gateway.)
grok-bot-jev: TypeSafe Jev를 Grok Bot에 연결하여 저비용의 결정 계층으로 사용하여 사용자 게이트, 스킬 템플릿, 예시를 활용합니다. (Connect TypeSafe Jev to Grok Bot as a cheap decision layer - usage gates, skill template, examples.)
hermes-jev-skills: Jev 기반 모델 라우팅, 메모리 관리, 압축, 스킬 선택 및 컴퓨터와 브라우저 사용을 지원하는 Hermes 에이전트(Claude Code 및 코드екс 포함) (Jev-powered model routing, memory, compaction, skill selection, computer and browser use for Hermes agents (also Claude Code and Codex).)
hono-jev-router: Jev를 기반으로 한 의미 기반 HTTP 라우터로 Hono를 통해 요청을 처리합니다. (Route HTTP requests by meaning. A semantic router for Hono powered by Jev.)
inbox-zero: 이메일 어시스턴트에서 Jev는 선택적으로 사용 가능한 분류기 백엔드로, 제한된 범주와 yes/no 확률을 반환합니다. (Email assistant where Jev is an optional classifier backend returning bounded categories and yes/no probabilities.)
Janus: 데이터를 Jev 및 다른 모델에 적절히 적용할 수 있는 시점을 측정하고, 그에 따라 처리를 분기합니다. (Measure when to use Jev and other models on your data, then route accordingly.)
jev-agent-hooks: TypeSafe Jev hooks for Claude Code, Codex 및 pi: 턴별 스킬 제안과 서브에이전트 모델 라우팅 (TypeSafe Jev hooks for Claude Code, Codex and pi: per-turn skill suggestion and subagent model routing.)
Jev-Auto-Router: Jev Auto Router는 Codex를 통해 TypeSafe Jev와 로컬 Responses 프록시를 사용한 실험적 per-call GPT 모델 라우팅이며, 독립적인 작업 검증을 제공합니다. (Jev Auto Router (Jev Router): experimental per-call GPT model routing for Codex via TypeSafe Jev and a local Responses proxy, with independent task verification.)
jev-codex-pilot: 스마트 Codex 오버레이를 통해 JEV 모델 라우팅, 컨텍스트 최적화 및 캔반 자동화를 제공하여 토큰을 줄이고 제어력을 유지합니다. (Smart Codex overlay with JEV model routing, context optimization & Kanban automation. Reduce tokens, keep control.)
jev-codex-router: Jev (TypeSafe System One)은 Codex에서 턴당 모델과 추론 경로를 선택하여 모델, 생각 깊이, 속도 모드를 결정합니다. (Per-turn model & reasoning routing for Codex, driven by Jev (TypeSafe System One): picks the model, thinking depth and speed mode for every turn.)
jev-decision-gateway: TypeSafe AI의 Jev(System One) 모델을 사용한 제공자 무관 AI 결정 게이트웨이로 고비용 LLM 워크플로우를 관리하고 검증합니다. (A provider-agnostic AI decision gateway using TypeSafe AI's Jev (System One) model to gate, route, and verify expensive LLM workflows.)
jev-demo: Jev를 사용해 고객 문의를 묶은 후 결과 경로에 따라 전달하는 고객 서비스 라우팅 예제입니다. (A customer-service routing demo that batches Jev questions before following the resulting route.)
jev-lab: Open lab: Jev (TypeSafe System One) 라우팅을 Claude Code 앞단에 배치하여 측정된 버그, 패치 및 경고 알림과 함께 강력한 기본 대체 방법 제공 (Open lab: Jev (TypeSafe System One) routing in front of Claude Code - measured bugs, patch, and a hard fallback with alerts.)
jev-model-router: TypeSafe의 Jev를 사용한 비용 최적화 OpenRouter 모델 라우터로, 하드코딩된 모델 목록 대신 실시간 전체 카탈로그 스코어어를 제공합니다. (Cost-optimized OpenRouter model router using TypeSafe's Jev, with a live full-catalog scorer instead of a hardcoded model list.)
jev-model-router: Jev를 사용한 Claude Code용 모델 라우터 (Model router for Claude Code using Jev.)
jev-research: TypeSafe Jev를 Herdr과 Claude, Codex, Hermes 및 브라우저 에이전트와 함께 사용하는 실용 가이드 (Practical guide to using TypeSafe Jev with Herdr and Claude, Codex, Hermes, and browser agents.)
jev-router: Jev-router을 사용하여 클라우드 코드에서 가장 저렴한 모델로 라우팅합니다. (Route to the cheapest model in claude code for your task using jev-router.)
jev-router: 오픈소스 LLM 라우터로 TypeSafe의 Jev를 사용해 모델을 선택하는 LiteLLM 기반 프로젝트입니다. (Open-source LLM router that uses TypeSafe's Jev to pick a model, on top of LiteLLM.)
jev-router: TypeSafe의 Jev를 사용해 쿼리를 빠르게 분류하고, 처리할 수 있는 가장 저비용 모델을 선택하는 LLM 라우터 (LLM router that picks the cheapest model capable of handling a query, using TypeSafe's Jev for fast classification instead of an LLM call.)
jev-router-playground: Jev 모델 라우팅 결정을 OpenRouter 모델과 테스트할 수 있는 상호작용형 플레이그라운드입니다. (Interactive playground for testing Jev model-routing decisions against OpenRouter models.)
jev-routing-experiment: TypeSafe의 Jev 결정 모델을 RouterArena에서 비용 효율적인 LLM 라우터로 비교 검증하는 작업 (Benchmarking TypeSafe's Jev decision model as a cost-efficient LLM router on RouterArena.)
jev-sheets: Google Sheets용 Jev (Jev for Google Sheets.)
jev-smart-router: JEV Smart Router는 TypeSafe JEV를 사용하여 메시지에 적합한 모델을 선택하고, 선택된 Databricks Foundation Model API 엔드포인트에서 추론을 실행하는 Databricks 앱입니다. (JEV Smart Router — a Databricks App that uses TypeSafe JEV to pick which model answers each message, then runs inference on the chosen Databricks Foundation Model API endpoint.)
jevbus: 확률적 판단을 통해 이벤트 라우팅, 구독 및 소비를 결정하는 스트리밍 이벤트 버스로, 참조 판단 모델은 TypeSafe AI의 Jev(System One)입니다. (A streaming event bus whose routing, subscription and consumption are decided by a probabilistic judge. The reference judge is TypeSafe AI's Jev (System One) model: send it a payload and a set of…)
JevLoop: 제로 의존성으로 오프라인에서 실행되며 대규모 언어 모델 호출이 필요 없는 에이전트 루프 (The agent loop where decisions don't cost a large language model call. Zero deps, runs offline, no API key needed.)
JevRouter: 경량의 Jev 기반 라우터로 모델, 도구, 서브 에이전트를 처리합니다. (A lightweight Jev-powered router for models, tools, and subagents.)
laya-jev-lab: Jev(TypeSafe API)와 Laya(open weights)의 타입 결정 모델 독립적 측정, Jev의 정확도와 동일한 로컬 프라이머 시퀀스가 1.8배 빠른 속도로 동일한 성능을 제공합니다. (Independent measurements of typed-decision models: Jev (TypeSafe API) vs Laya (open weights), and a local-first cascade that matches Jev's accuracy at 1.8x the speed.)
litellm: LiteLLM은 Jev를 사용하여 요청을 복잡도 기반 모델 라우터에 분류합니다. (LiteLLM can use Jev to classify requests for its complexity-based model router.)
loki: Loki은 선택적으로 Jev 타입 판단 도구를 추가하고, 선택된 게이트웨이 내 모델로 새로운 세션을 라우팅합니다. (Loki optionally adds Jev typed-judgment tools and routes a new session to a model within the selected gateway.)
muse-jev-playbook: Jev는 Muse에서 빠르고 저비용으로 TypeSafe AI를 처리하는 결정 레이어로, 신뢰도 정책, 레시피, 참조 라우터, 정직한 측정을 제공합니다. (Jev decision layer for Muse: a fast, cheap TypeSafe AI gate before expensive agent work — confidence policy, recipes, reference router, honest measurement.)
oh-my-pi: Oh My Pi는 코드 에이전트 워크플로우에서 제한된 결정을 위한 선택적 TypeSafe 판단 제공자를 포함합니다. (Oh My Pi includes an optional TypeSafe judgment provider for bounded decisions in coding-agent workflows.)
openchamber: OpenChamber의 선택적 자동 모델 라우터는 메시지를 Jev로 분류한 후 구성된 모델과 추론 수준을 선택합니다. (OpenChamber’s optional automatic model router uses Jev to classify a message before selecting a configured model and reasoning level.)
openclaw-jev-plugin: Jev는 에이전트가 응답해야 하는지 결정하기 위한 메시지 게이트입니다. (Jev as a message gate to determine if agents should respond.)
opencode-jev-orchestrator: 저비용 스티키 모델을 사용해 OpenCode를 유지하며 데드 캐시를 따뜻하게 관리하고, Jev는 강한 회전을 더 강력한 서브 에이전트로 전환합니다. (Keeps OpenCode on a cheap sticky model for warm cache; Jev escalates hard turns to stronger subagents.)
pi-jev-router: TypeSafe의 Jev를 통해 Vercel AI Gateway에서 Pi용 자동 모델 라우팅을 제공합니다. (Automatic model routing for Pi using TypeSafe's Jev through Vercel AI Gateway.)
sabi: AI 에이전트에 대한 적응형 추론 스케줄링: 코드 헌트스에 대한 라운드별 모델, 노력 및 제공업체 라우팅을 위한 명령 코드 모드 또는 로컬 OpenAI 호환 프록시 (Adaptive inference scheduling for AI agents — per-round model, effort and provider routing for coding harnesses: a Command Code mod or a local OpenAI-compatible proxy.)
skillbox: 자체 호스팅, 버전 관리 가능한 AI 에이전트 스킬 라이브러리로 MCP, 범위 제어 클라이언트 및 선택적 Jev 추천 제공 (Self-hosted, versioned skills library for AI agents. MCP, scoped clients, and optional Jev recommendations.)
stuntdouble: Jev와 로컬 결정 모델(Kev, Laya)을 사용해 System One의 /v1/systemone 프록시를 대체하며, 교체 가능 여부를 보고합니다. (Drop-in /v1/systemone proxy that shadows Jev with local decision models (Kev, Laya) and reports whether you can swap.)
switchboard: Switchboard은 로컬 Claude Code와 Codex 라우터로, 새로운 대화의 작업을 Jev로 평가하고 결정적 신뢰 규칙을 적용해 모델과 추론 노력 선택 후 이를 고정합니다. (Switchboard is a local Claude Code and Codex router. It assesses a new conversation's task with Jev, applies deterministic confidence rules to select the model and reasoning effort, and pins that…)
tiershift: TypeSafe Jev는 약 180ms 내에 가장 저렴한 모델로 LLM 호출을 라우팅하며, 훈련 데이터 없이 plain YAML 정책과 TypeScript, Python을 지원합니다. (Shift every LLM call to the cheapest model that can handle it. Routing decided by TypeSafe Jev in ~180 ms. No training data. Policy in plain YAML. TypeScript and Python.)
todo-jev: TypeSafe Jev 기반의 초고속 저비용 지능형 작업 분류기 및 3단계 라우팅 엔진 ( Ultra-fast, low-cost intelligent task classifier and 3-tier routing engine powered by TypeSafe Jev (System One).)
tool-prune: AI 에이전트를 위한 칼리브레이션 도구 선택과 스키마 정제 기능을 제공하며, 제로 의존성 오프라인 TurboQuant 또는 TypeSafe System One(Jev) 이중 엔진을 지원하여 후보 MCP 도구와 스키마를 최적화하여 줄입니다. (Calibrated tool selection and schema pruning for AI agents. Dual-engine: zero-dependency offline TurboQuant or TypeSafe System One (Jev). Prunes candidate MCP tools and schemas down to the…)
typesafe-skill-router: TypeSafe (Jev)은 Hermes Agent에서 스킬 라우팅을 통해 가장 적합한 스킬을 선정하여 모델 호출 전에 실행하는 기능으로, 표준 라이브러리만 사용하며 약 $0.001당 턴당 비용이 발생합니다. (TypeSafe (Jev) skill routing for Hermes Agent: names the one skill worth loading, before the model call. Opt-in, stdlib only, ~$0.001 per routed turn.)
vexjoy-agent: VexJoy AI 에이전트와 Jev 지능형 라우팅 - /do 요청을 일상적인 영어로 전달하여 적절한 전문가 에이전트에게 보내고, 검토, 테스트 및 학습 루프를 통해 작업을 관리합니다. (VexJoy AI Agent with Jev Intelligent Routing - /do routes plain-English requests to the right specialist agent and gates the work with reviews, tests, and a learning loop.)
worldmonitor: 지리적 갈등 대시보드는 Jev 1.13.0의 헤드라인-중요도와 주제 분류를 묶고, 답변을 검증하며 분류에 실패할 경우 백업합니다. (Geopolitical dashboard that batches Jev 1.13.0 headline-severity and topic classifications, validates the answers, and falls back when classification fails.)
WrongStack: Jev를 사용하여 WrongStack 전문가 에이전트 중 하나를 선택하는 선택적 디스패치 분류기 (An optional Jev dispatch classifier for choosing among WrongStack specialist Agents.)
브라우저, 데스크톱 및 모바일 환경에서 가능한 조작 중 다음 행동을 고르는 프로젝트입니다.
agent-desktop: Jev를 사용하여 에이전트 데스크탑에서 네이티브 접근성 데이터로부터 제어 및 액션을 선택하는 선택적 스킬 (An optional Jev skill for agent-desktop that chooses controls and actions from native accessibility data.)
aside-jev: TypeSafe Jev는 System One의 Choice/Score/Noul과 함께 사용되며, Aside는 브라우저 런타임으로 작동하는 Jev의 모델이 아님 (Aside agents decide with TypeSafe Jev (System One: Choice/Score/Noul). Not a Cua binding — Jev is the model, Aside is the browser runtime.)
AskJev: AskJev는 TypeSafe System One 기반의 Jev 자동화 도구로, 임의 웹사이트에서 작동하며 무역 불가능 클릭을 감지하는 보호 기능을 제공합니다. (AskJev — Jev autopilot for any website + guard on irreversible clicks (TypeSafe System One, not Claude).)
barrunto: 크롬 확장 프로그램으로 TypeSafe의 Jev를 X.com에 통합하여 브라우징 시 게시물을 분석할 수 있게 합니다. (A Chrome extension that brings TypeSafe's Jev to X.com to analyze posts as you browse.)
browser-use-olympics: Almond의 브라우저 사용 올림픽은 하나의 프롬프트로 다섯 가지 이벤트와 하나의 시계를 제공하며, 빠른 루프와 약 200줄의 브라우저 컴퓨터 사용 에이전트(Chrome DevTools + TypeSafe Jev)를 포함합니다. (Browser Use Olympics by Almond: one prompt, five events, one clock. Plus fast loop, a ~200-line browser computer-use agent (Chrome DevTools + TypeSafe Jev).)
browser-use-with-jev: Jev를 통해 제한된 결정을 이동시키고 Keep Browser Use의 실행 엔진을 유지합니다. (Keep Browser Use's execution engine. Move bounded decisions to Jev..)
cline-plugin-jev-browser: TypeSafe/Jev 모델에 따라 실행되는 새로운 컴퓨터 실행 도구를 추가하는 Cline 플러그인 (Cline Plugin to add a new computer run tool runs by the typesafe/jev model.)
computer-use-jev: Jev(TypeSafe System One)가 macOS 컴퓨터의 결정을 이끌어주는 사용자 중심의 시스템입니다. (macOS computer use driven by Jev (TypeSafe System One) as the decision maker.)
cua: Cua의 예제는 Jev 사용법을 보여주며, 드라이버 관찰과 실행을 제한된 Jev 브라우저 액션 선택과 연결합니다. (Cua’s preview jev-use example pairs Driver observation and execution with bounded Jev browser-action choices.)
ego-jev: Jev(TypeSafe System One)를 사용하여 ego lite 브라우저를 구동하여, 하나의 인덱스 요소 표를 입력하고 하나의 연산 + 타겟을 출력하는 단일 프로세스로 ~2x 빠른 성능을 제공합니다. (Drive the ego lite browser with Jev (TypeSafe System One): one indexed element table in, one operation + target out, single process. ~2x faster than a per-step LLM loop in our measurements.)
ego-jev: Ego Lite 스냅샷과 브라우저 액션을 제한된 Jev 결정 루프에 연결합니다. (Connects Ego Lite snapshots and browser actions to a bounded Jev decision loop.)
ego-jev: Ego Lite을 사용해 브라우저 작업을 완료하고 Jev를 통해 의미적 타겟 선택, 필터링, 순위 매김, 분류 및 텍스트 증거 판단을 적극적으로 수행합니다. (Complete browser tasks with Ego Lite and actively call Jev for semantic target selection, filtering, ranking, classification and text evidence judgments.)
fastbrowse: Jev는 페이지에 있는 내용을 기반으로 행동을 선택하고, LLM이 읽고 계획을 세우며, 답변의 각 주장은 페이지에서 인용된 문장을 통해 확인됩니다. (A fast browser agent: Jev picks each action from what is on the page, an LLM reads and plans, and every claim in an answer cites a quote from the page.)
GUI_JEV: Jev는 빠른 GUI 그라운딩을 위한 도구입니다. (Fast GUI Grounding with jev.)
jev-agent-browser: Jev와 agent-browser를 기반으로 빠르고 제한된 브라우저 에이전트를 제공하여 타입화된 액션, 연구, 분류 및 안전한 오케스트레이션을 지원합니다. (Fast, bounded browser agents powered by Jev and agent-browser — typed actions, research, classification, and safe orchestration.)
jev-browse: Jev가 모든 결정을 내리고 Vercel의 agent-browser가 모든 행동을 수행하여 실제 브라우저를 구동하는 벤치마크입니다. (Drives a real browser with Jev making every decision and Vercel's agent-browser performing every action, with a benchmark.)
jev-browser: 브라우저 사용을 Typesafe의 Jev 모델을 활용하여 개선했습니다. (Browser use using Typesafe's Jev model.)
jev-browser: 로컬 브라우저 자동화 UI는 TypeSafe Jev를 사용해 제한된 페이지 액션을 선택하고 텍스트 모델만을 사용해 필드 값을 처리합니다. (Local browser automation UI that uses TypeSafe Jev to choose bounded page actions and a text model only for field values.)
jev-browser: Jev 기반 브라우저 MCP로 LLM 에이전트 사용 시 ~300ms 내 결정, LLM 토큰 없이 실행 가능하며 Playwright MCP와 비교 벤치마크 포함 (Jev-powered browser MCP for LLM agents — ~300ms decisions, no LLM tokens in the loop. Benchmark vs Playwright MCP included.)
jev-browser: Jev/Playwright 커널은 타입화된 SDK, 지속 가능한 CLI, 그리고 네이티브 브라우저 연산과 결정적 검증을 지원하는 MCP 서버를 제공합니다. (One grounded Jev/Playwright core: typed SDK, persistent CLI, and MCP server with native browser operations and deterministic assertions.)
jev-browser: 하이브리드 브라우저 헌트: LLM이 목표를 검증 가능한 하위 목표로 변환하고, Jev가 각 행동과 DOM 필드를 선택하며 Playwright가 실행합니다. (Hybrid browser harness: an LLM turns goals into verifiable subgoals, Jev chooses each action and DOM field, Playwright acts.)
jev-browser: LLM이 계획을 세우고 Jev(Typesafe System One)가 실행을 결정하는 브라우저 자동화 도구로, 라이브러리, CLI 및 MCP 서버를 제공합니다. (Browser automation where an LLM plans and Jev (Typesafe System One) decides. Library, CLI and MCP server.)
jev-browser-local: Jev-browser은 완전히 로컬에서 실행되는 JEV 스타일의 결정 엔진을 기반으로 하며, 클라우드 API 없이 작동합니다. (Run jev-browser on a fully local JEV-style decision engine (no cloud API). Warm-browser fork, VRAM guard, measured benchmarks, run traces.)
jev-browser-pilot: 제한된 결정 계층으로 브라우저 및 데스크탑 자동화: 결정만 하는 모델이 다음 단계를 하나 선택하고, 코드는 인식, 콘텐츠, 실행 및 검증을 담당합니다. (A bounded decision layer for browser and desktop automation: a decision-only model picks one next step; the code owns perception, content, actuation and verification.)
jev-browser-qa: Playwright을 통해 브라우저 QA를 수행하고 기록하며, TypeSafe Jev가 판단하는 JSON 흐름 CLI 기반 에이전트 실행 및 대시보드 운영 도구 (Browser QA where Playwright drives and films, and TypeSafe Jev judges. JSON-flow CLI for agents, run dashboard, agent skill.)
jev-browser-skill: TypeSafe Jev를 기반으로 한 브라우저 및 컴퓨터 사용 코드 에이전트는 System One 모델의 교정된 판단과 코드 내 제어 루프를 통해 작동합니다. (Browser use & computer use for coding agents, powered by TypeSafe Jev: calibrated judgments from a System One model, control loop in code. ego lite / Chrome / Safari · CLI + MCP.)
jev-browser-skill: Jev, TypeSafe의 약 100ms 내 결정 모델을 통해 브라우저를 구동하세요. Claude Code와 Codex용 플러그 앤 플레이 스킬입니다. (Let Jev, TypeSafe's ~100ms decision model, drive your browser. A plug-and-play skill for Claude Code and Codex.)
jev-browser-use: Jev를 사용해 브라우저 작업을 5~10배 빠르게 처리하고, Codex가 검증하는 EZCollegeApp입니다. (5–10x faster browser operations: Jev clicks, Codex thinks and verifies. Built at EZCollegeApp.)
jev-clerk: Jev가 각 단계를 결정하고 Fable 5.1이 송장 10건마다 작업 지침을 다시 쓰는 데스크톱 장부 관리 도구 (A desktop bookkeeping clerk: Jev decides every step, Fable 5.1 rewrites its playbook every ten invoices.)
Jev-cu: Codex 컴퓨터 사용 루프가 텍스트 후보를 Jev에 전송하면서 데스크톱 도구가 관찰하고 행동합니다. (A Codex Computer Use loop sending text candidates to Jev while desktop tools observe and act.)
jev-ego: ego lite용 빠른 브라우저 에이전트. 각 단계당 하나의 TypeSafe 요청; 에이전트 또는 Jev가 이동을 선택합니다. (Fast browser agent for ego lite. One TypeSafe request per step; an agent or Jev picks the move.)
jev-for-chrome: Jev for Chrome은 TypeSafe Jev를 사용하여 현재 탭을 초당 수준의 결정 모델로 처리하는 커뮤니티 포트입니다. (Jev for Chrome: drives the tab you are looking at with TypeSafe Jev, a sub-second decision model. Community port of browser-use/jev-ultrafast, not affiliated with TypeSafe.)
jev-macos-loop: 오픈소스 macOS AI 컴퓨터 사용 및 애플 실리콘 기반 네이티브 GUI 자동화를 위한 프레임워크로 Jev + OmniParser, CoreML + Apple Vision OCR을 지원하며 자체 OpenRouter, Vercel AI Gateway 또는 TypesafeAI 토큰을 사용할 수 있습니다. (Open-source macOS AI computer use and native GUI automation on Apple silicon. Jev + OmniParser CoreML + Apple Vision OCR. Bring your own OpenRouter, Vercel AI Gateway, or TypesafeAI token.)
jev-mobile: TypeSafe Jev와 Mobile MCP를 이용하는 빠르고 구조화된 Android 제어 루프 (Fast structured Android control loops with TypeSafe Jev and Mobile MCP.)
jev-mobile: TypeSafe Jev는 A11Y 트리에서 각 단계에 하나의 결정을 실행하며, 스크린샷 없이 초고속으로 작동합니다. (One TypeSafe Jev decision per step over the A11Y tree, executed via ADB. No screenshots and ultra fast!)
jev-orb: Siri 스타일의 푸시-투-토크 음성 오브를 autonomous 브라우저 제어에 사용하며 Jev와 Metal Whisper를 활용합니다. (Siri-style push-to-talk voice orb for autonomous browser control with Jev and Metal Whisper.)
jev-playwright-mcp: Jev-augmented Playwright MCP 프록시는 페이지 상태 트라이지, 프롬프트 주입 차단, 목표 기반 스�냅샷 정리, 위험 행동 제어를 제공하는 드롭인 @playwright/mcp 래퍼입니다. (Jev-augmented Playwright MCP proxy — page-state triage, prompt-injection shielding, goal-based snapshot pruning, risky-action gating. Drop-in wrapper around @playwright/mcp for any coding agent.)
jev-ra: 브라우저 사용으로 코드 에이전트를 개발할 때 3~5배 빠르게 작업할 수 있으며, MCP 서버와 CLI를 사용하며 TypeSafe Jev는 약 300ms 내에 모든 단계를 결정합니다. (Browser use for coding agents, 3-5x faster than browser-use. MCP server + CLI; TypeSafe Jev decides every step in ~300 ms.)
jev-shield: TypeSafe Jev 기반의 프라이버시 중심 크롬 확장 프로그램으로 네이티브 광고, 스폰서드 피드 카드 및 동영상 광고를 의미적으로 차단합니다. (Privacy-first Chrome extension that semantically blocks native ads, sponsored feed cards, and video ads using TypeSafe Jev.)
jev-tab-grouper: 크롬 MV3 확장: 한 번 클릭으로 탭 그룹핑을 수행하며, 고정된 규칙(Jev/TypeSafe System One) 또는 OpenAI 호환 LLM을 사용해 자체적으로 그룹 이름을 생성할 수 있으며, 내장된 API 오류 로그 기능 포함. (Chrome MV3 extension: one-click tab grouping with two engines — fixed rules (Jev/TypeSafe System One) or any OpenAI-compatible LLM that invents its own group names. Includes built-in API error log…)
jev-turbo: Jev 기반 의미 판단을 활용한 브라우저 조작 (Jev-powered semantic browser use.)
jev-tweet-radar: 크롬 확장: X 포스트를 하나씩 검토하며 System One Model을 호출하여 Jev로 점수를 매깁니다. (Chrome extension: score every X post with one Jev (System One Model) call — worth engaging, buzz, misread, repost/bookmark-worthy, AI-ish.)
jev-ultrafast: Jev를 사용해 액션과 페이지 제어를 선택하고, 입력이 필요한 경우만 텍스트 모델을 호출하는 브라우저 에이전트 (A browser Agent that uses Jev to choose actions and page controls, calling a text model only when input is needed.)
jev-use: Jev를 기반으로 한 매크로 툴로, 화면 접근성을 통해 매크로를 실행하며 시각 모델 없이 빠르게 작동합니다. (Say it, and your Mac does it. A computer-use harness on Jev that reads the screen through Accessibility. Fast, no vision model.)
jev-voice: 맥과 대화하세요. 로컬 whisper.cpp + 각 명령어당 하나의 Jev(TypeSafe) 호출 + macOS 자동화 (Talk to your Mac. Local whisper.cpp + one Jev (TypeSafe) call per command + macOS automation.)
jev-voice-browser: Jev (TypeSafe System One)은 말 한 마디당 약 300ms 만에 의도와 대상지를 판단해 브라우저를 음성으로 제어하며, Playwright는 종종 문장을 끝내기 전에 실행됩니다. (Control a real browser by voice. Jev (TypeSafe System One) decides intent + target in ~300 ms per spoken word; Playwright acts — often before you finish the sentence.)
jev-yt-time-saver: Jev를 사용해 방해되는 YouTube 영상을 가리키는 크롬 확장입니다. 원하는대로 언제든지 표시할 수 있습니다. (A Chrome extension that covers distracting YouTube videos with Jev. Show anyway whenever you want.)
jev_filter_for_x: Jev를 사용해 X 게시물을 실시간으로 점수를 매기고 필터링하는 브라우저 확장기능으로, 저신호 콘텐츠를 접두사 없이 확장 가능하게 합니다. (A browser extension that scores and filters X posts in real time with Jev, folding low-signal content while keeping it expandable.)
jevaluate: Jevaluate는 신뢰하기 전에 평가하는 도구로, 필드 노트, 실행 가능한 스크립트 및 TypeSafe Jev의 에이전트 스킬을 제공하며, 제한된 평가, 브라우저 루프, DeepSeek 비전과의 제품 트래블, UI 텍스트 제재 및 기타 기능을 포함합니다. (Jevaluate: evaluate before you trust. Field notes, runnable scripts and an agent skill for TypeSafe Jev: gated evals, a browser loop, a product walk with DeepSeek vision, a UI text judge and a…)
jevfill: 브라우저에서 open test/sample-form.html을 열고 확장자를 구성한 후 Autofill page를 클릭하세요. (Open test/sample-form.html in the browser, configure the extension, and click Autofill page.)
jevis: TypeSafe.ai의 Jev를 사용하여 Flutter 통합 테스트를 자연어로 실행합니다. (Run Flutter integration tests using natural language with TypeSafe.ai's Jev.)
jevlens: 크롬 확장 프로그램으로 X와 Threads에 있는 글과 포스트에 Jev를 사용해 주석을 달 수 있습니다. (Chrome extension that uses Jev to annotate articles and posts on X and Threads.)
JevTest: Jev는 제한된 탐색형 브라우저 테스트를 위한 도구로, 결정적 주장과 재생 가능한 증거를 제공합니다. (Bounded exploratory browser testing with Jev, deterministic assertions, and replayable evidence.)
mobile-jev: Mobilerun을 통해 안드로이드폰을 제어하며, 웹 스튜디오와 CLI가 Jev의 결정을 표시합니다. (Controls an Android phone through Mobilerun, with a web studio and CLI showing Jev decisions.)
omg.dev: .omg.dev 모바일 테스트 스크립트는 Jev를 사용해 접근성 트리를 읽고 다음 상호작용을 선택할 수 있습니다. (An omg.dev mobile testing script can use Jev to read the accessibility tree and choose the next interaction.)
otto: 오픈소스 네이티브 컴퓨터 사용을 위한 macOS 및 Windows용 TypeSafe Jev, 로컬 OCR, 선택적 계획 기능을 제공합니다. (Open-source native computer use for macOS and Windows: TypeSafe Jev, local OCR, and selective planning.)
playjev: Jev와 Playwright를 기반으로 한 빠른 타이핑 브라우저 자동화 도구입니다. (Fast, typed browser automation powered by Jev and Playwright.)
psearch: 터미널과 에이전트를 위한 병렬 웹 검색을 지원하며, 로컬 크롬 브라우저와 Jev를 기반으로 탐색을 수행합니다. (Parallel web search for terminals and agents, with local Chromium and Jev-guided exploration.)
public-browser: 브라우저 제어: Claude Code와 커서가 실제 크롬 프로필을 조작하며, Jev 루프가 행동을 결정하여 약 30% 적은 토큰 사용과 25% 낮은 비용을 보여줍니다. (Browser control: lets Claude Code and Cursor drive a real Chrome profile, with a Jev loop deciding the actions, reporting roughly 30% fewer tokens and 25% lower cost.)
sift: X(트위터)에서 포스트를 Substance, Humor, Chit-chat, Promo, Junk, AI-written 등으로 분류하고 싶은 크롬 확장 프로그램으로 TypeSafe Jev를 사용하여 라벨을 붙이고 원치 않는 포스트는 숨깁니다. (Chrome extension that labels every post on X (Substance · Humor · Chit-chat · Promo · Junk · AI-written) with TypeSafe Jev, and hides the ones you don't want.)
sift: Chrome 확장 프로그램으로 Google 검색 결과를 TypeSafe Jev를 사용해 재순위화하고, 판매 페이지와 SEO 채워물 페이지를 접어드는 도구입니다. (Chrome extension that re-ranks Google results with TypeSafe Jev and folds away sales pages and SEO filler.)
sloppy-jevs-extension: 오픈소스 크롬 확장 프로그램으로 Jev를 사용해 AI 생성 문장과 광고를 필터링합니다. (Open-source Chrome extension that filters AI-generated prose and ads with Jev.)
typesafe-adblock: 크롬 확장 프로그램으로 TypeSafe Jev라는 작은 AI 결정 모델에 DOM 요소가 광고인지 물어보고, 광고인 경우 페이지에서 제거하는 프로젝트입니다. ( Fun project: a Chrome extension that asks a tiny AI decision model (TypeSafe Jev) "is this DOM element an ad?" and pops it off the page. BYOK, no backend, not a real ad blocker.)
typesafe-computer-use: 컴퓨터는 약 0.0002달러당 단계를 처리하며, 화면을 OCR로 인식하고 TypeSafe를 사용해 다음 액션을 분류한 후 클릭하는 macOS 기반 시스템입니다. (Computer use for about $0.0002 a step: OCR the screen, classify the next action with TypeSafe, click. macOS.)
x-scanner: X에서 스크롤할 때마다 포스트에 Jev 판단과 실시간 비용 카운터로 라벨을 붙이는 크롬 확장입니다. (Chrome extension that labels every post you scroll past on X with typed Jev judgments and a live cost counter.)
xtags: X 타임라인의 각 게시물이 사용자에게 요구하는 행동을 Jev의 확률 판단으로 표시하는 도구 (在 X 的时间线上，给每条帖子标出它想让你干什么。判断来自 Jev，一个只返回概率、不生成文本的模型。.)
blink: @typesafe-ai의 Jev를 기반으로 한 코드베이스 검색 (Codebase search powered by Jev from @typesafe-ai.)
celesto: Celesto PR 검토 예시는 샌드박스 검사를 준비하고, 후보 발견 결과를 기반으로 일반 모델과 Jev를 비교합니다. (A Celesto PR-review example prepares sandbox checks and compares a general model with Jev on candidate findings.)
claude-jev: TypeSafe의 Jev를 사용해 리뷰 발견점, 디버그 가설 및 디자인 옵션을 점수화하는 Claude 코드 플러그인으로, 확률 대신 의견을 제공합니다. (Claude Code plugin that scores review findings, debug hypotheses and design options with TypeSafe's Jev — calibrated probabilities instead of one more opinion.)
commit-miner: Jev는 Git 커밋 디프와 메시지를 분류하여 버그 수정, 보안 수정(CWE), 변경 유형 등을 식별합니다. (Classify Git commit diffs and messages with Jev. Bug fixes, security fixes/CWEs, and change types.)
jev: Jev에 통합된 Claude 코드 플러그인입니다. (A claude code plugin for jev.)
jev-graphrag: TypeSafe AI의 Jev는 Neo4j에서 GraphRAG 파이프라인의 보정된 결정 층으로 작용하는 작은 데모와 사용 사례 목록입니다. (Small demos + use-case backlog: TypeSafe AI's Jev as a calibrated decision layer for GraphRAG pipelines on Neo4j.)
jev-review: TypeSafe Jev로 구축한 단계별 코드 리뷰 워크플로우와 로컬 대시보드 (A staged code-review workflow and local dashboard built with TypeSafe Jev.)
jev-review-action: GitHub 제출물 검토 및 PR 분류를 구성 가능한 방식으로 수행하는 TypeSafe Jev 기반 도구 (Configurable GitHub submission review and PR classification with TypeSafe Jev. No text-generation model.)
jevex: 하나의 MCP 도구로 코딩 에이전트가 읽어야 하는 파일을 반환합니다. (One MCP tool that returns the files a coding agent should read.)
jevgrep: Jev 기반의 의미 분석 코드 검색 도구로, CLI 또는 MCP를 통해 저장소 간 동작을 탐색하고 정확한 소스 코드 스니펫과 줄 번호를 제공합니다. (Jev-powered semantic code search for coding agents — find behavior across repositories via CLI or MCP, with exact source excerpts and line numbers.)
leanest: 지역 우선 테스트 선택기는 Jev 판단을 사용하여 코드 변경이 영향을 미치는 테스트를 결정합니다. (Local-first test selector using Jev judgments to determine which tests are affected by a code change.)
neo4jev: Typesafe.ai System One Model Jev는 Neo4j 그래프에서 인접 관계를 기반으로 분류기를 사용해 탐색합니다. (Typesafe.ai System One Model Jev navigating a Neo4j graph by using a classifier over neighbouring relationships.)
pijev: PiJev는 Jev가 첫 호출 전에 저장소 파일을 순위화하고 기술을 선택해 오류를 분류하며, 코드 작성 모델이 코드를 생성하는 터미널 코드 에이전트입니다. Jev는 저장소 파일을 우선적으로 평가하고, 모델이 코드를 작성하도록 돕는 역할을 합니다. 이는 Pi 플랫폼에 구축되었습니다. (PiJev: a terminal coding agent with Jev in the loop — Jev ranks the repository's files before the first call, picks skills and triages failures; your coding model writes the code. Built on Pi.)
stanley-code: 코딩 에이전트를 위한 범위가 제한된 TypeSafe Jev 워크플로 (Bounded TypeSafe Jev workflows for coding agents.)
ask-jev: AI 코드 에이전트와 CLI 파이프라인에 초고속, 실패 개방형 조언 결정과 원문 추출형 리딩 뷰를 제공합니다. (Ultra-fast, fail-open advisory decisions and verbatim extractive reading view for AI coding agents and CLI pipelines.)
codex-jev-preflight: Fail-open Codex UserPromptSubmit 훅은 TypeSafe Jev 전 작업 라우팅 메타데이터를 주입합니다. (Fail-open Codex UserPromptSubmit hook that injects TypeSafe Jev pre-task routing metadata.)
ego-jev: Jev(TypeSafe System One)은 ego-browser에서 DOM 단계당 약 0.4초의 타입이 지정된 판단을 내리며, LLM의 턴 대신 에이전트의 기술을 활용하여 ego lite를 개선합니다. (Jev (TypeSafe System One) inner loop for ego-browser — one ~0.4s typed decision per DOM step instead of an LLM turn. Agent skill for ego lite.)
foreman: TypeSafe의 Jev 모델을 기반으로 한 소프트웨어 공장 감독자 (Software factory foreman based on TypeSafe's Jev model.)
jev-align: 사용자 피드백을 기반으로 Jev와 GEPA를 활용해 칼리브레이션된 AI 함수를 구축합니다. (Build calibrated AI Functions from human feedback using Jev and GEPA.)
jev-assist: Jev는 전체 리포지토리를 순위화하여 주 모델을 고비용의 grep-and-guess 작업에서 보호합니다. (Don't burn your expensive main model on grep-and-guess grunt work — let jev rank the whole repo, and save the main model for reading the right files and writing the right code.)
jev-axi: TypeSafe의 Jev를 위한 에이전트 중심 CLI: 쉘에서 빠른 칼리브레이션된 판단을 수행합니다(선택, 평가, 확인, 순위, 분류, 보호). (Agent-ergonomic CLI for TypeSafe's Jev: fast calibrated judgments (pick, rate, check, rank, triage, guard) from the shell.)
jev-browser-skill: Jev 드라이버와 Codex를 활용한 빠른 브라우저 스킬로, 연속 실행 및 사전 입력을 통해 한 문장으로 브라우저 작업을 시작할 수 있습니다. ( 快速浏览器 Skill：Jev 驱动，Codex 即用。连续执行、预置输入，一句话启动浏览器任务。.)
jev-calibrate: Jev 질문을 자신의 라벨과 비교하여 조정하고, 유지된 데이터 세트에서 확인하여 각 질문에 대한 결과를 얻을 수 있습니다. 비공식적입니다. (Calibrate Jev questions against your own labels: tune criteria on labelled examples, confirm on a held-out set, get a verdict per question. Unofficial.)
jev-cli: TypeSafe AI의 Jev 평가 모델을 위한 CLI: 타입이 지정된 질문을 입력하고 구조화된 JSON 답변을 출력합니다. (CLI for TypeSafe AI's Jev evaluation model — typed questions in, structured JSON answers out.)
jev-cli: TypeSafe의 Jev AI 모델을 사용하는 커맨드 라인 도구 (Command-line tool for TypeSafe's Jev AI model.)
jev-cli: TypeSafe Jev에 대한 작은 의존성 없는 CLI (Small dependency-free CLI for TypeSafe Jev.)
jev-code: Jev를 기반으로 타입 결정과 제한된 AST 생성을 통해 작동하는 TypeScript 코드 인터랙티브 CLI (Interactive TypeScript coding CLI powered by Jev typed decisions and constrained AST generation.)
jev-console: TypeSafe의 Jev(System One) 모델에 로컬 콘솔과 CLI를 통해 상태와 타입별 질문을 전송하여 칼리브레이션된 확률을 받을 수 있습니다. (Local console + CLI for TypeSafe's Jev (System One) model: send a state and typed questions, get calibrated probabilities back.)
jev-frontier-100: 100개의 원본 작업을 통해 Jev와 Qwen3.5(0.8B, 2B, 4B)를 세 가지 추론 예산으로 비교하여 재현 가능한 결과와 토큰 로그 프로브를 제공합니다. (100 original tasks comparing Jev with Qwen3.5 0.8B, 2B and 4B across three reasoning budgets; reproducible results and token logprobs.)
jev-linkedin-slop-filter: Jev(TypeSafe System One)가 LinkedIn engagement-bait를 실시간으로 판단하여 BAIT, CORP 또는 BRAG 스탬프를 찍습니다. (Slams a BAIT, CORP or BRAG stamp onto LinkedIn engagement-bait, judged live by Jev (TypeSafe System One).)
jev-lint: Jev를 사용하여 코드 내 텍스트를 lint하고 점수를 매깁니다. (lint text in code by jev scorerer.)
jev-mode: 내가 계속해서 코딩 에이전트들이 단순한 결정에서 맥락을 날리는 걸 지켜보았는데, 400개의 티켓을 분류하고 600개의 파일을 태그하며 6개 팀 중 하나로 라우팅하는 것이었죠. jev-mode는 이러한 판결을 타입이 지정된 판단 모델로 이동시킵니다. (I kept watching coding agents burn context on decisions that aren't hard - triage 400 tickets, tag 600 files, route to one of six teams. jev-mode moves those verdicts to a typed-judgment model. I…)
jev-model-router: TypeSafe의 Jev 모델을 사용하여 프롬프트를 적절한 Claude 레벨(Haiku/Sonnet/Opus)로 라우팅합니다. (Routes prompts to the right Claude tier (Haiku/Sonnet/Opus) using TypeSafe's Jev model.)
jev-oas-sentinel: OpenAPI 문서에서 숨겨진 API 오류를 TypeSafe JEV System One으로 확인하여 정확한 검증을 수행합니다. (Catch breaking API behavior hidden in OpenAPI prose with deterministic checks and TypeSafe JEV System One semantic review.)
jev-planner: N 에이전트와 --mode ultra는 2N+1개의 에이전트 호출을 수행하며, Jev가 추가 리뷰를 요청할 경우 N개 더 호출됩니다. 기본 balanced 모드는 최소 N+1개의 호출만 수행합니다. (With N agents, --mode ultra makes 2N + 1 agent calls: drafts, reviews, and final synthesis, plus N if Jev requests another review. The default balanced makes as few as N + 1 and…)
jev-router: Jev (TypeSafe System One)은 1초 이내에 작업을 적절한 AI 에이전트로 라우팅하여 Claude, ChatGPT, Cursor, Antigravity를 지원하며 macOS, Windows, Linux에서 자동 실행됩니다. (Route any task to the right AI agent in under 1 second using Jev (TypeSafe System One). Supports Claude, ChatGPT, Cursor, and Antigravity with auto-launch on macOS, Windows, and Linux.)
jev-shell-history: Fish 스타일의 zsh 역사 자동 제안 기능이며 Jev(TypeSafe)에 의해 순위화됨 (Fish-style zsh history autosuggestions ranked by Jev (TypeSafe).)
jev-skill-suggester: TypeSafe Jev는 설치된 스킬을 기반으로 추천을 제공하는 Python CLI 도구로, Codex 스킬, 이중 언어 문서 및 실시간 예제를 지원합니다. (用 TypeSafe Jev 推荐已安装 Skill / Bounded installed-skill recommendations with TypeSafe Jev. Python CLI, Codex skill, bilingual docs and live examples.)
jev-skills: Jev와 TypeSafe의 System One 모델을 기반으로 한 Claude Code 및 Codex 기능이 제공되며, 0.72초에 256개의 조정된 판단을 $0.0005에 제공하여 Claude Opus 5에 비해 360배 더 저렴합니다. (Claude Code & Codex skills powered by Jev, TypeSafe's System One model. 256 calibrated judgements for $0.0005 in 0.72s — 360x cheaper than Claude Opus 5. Includes the first published Jev…)
jev-superpowers: TypeSafe Jev 시스템을 통한 AI 코딩 에이전트를 위한 시스템적 소프트웨어 개발 프레임워크, 하나의 타입이 지정된 판단으로 업그레이드됨 (Systematic software development framework for AI coding agents upgraded with TypeSafe Jev System One typed decisions.)
jev-yaba-wechat: 위챗 메시지의 의도와 소통 위험을 분석하고 GPT가 여러 답변을 생성하면 Jev가 후보를 평가해 위챗 입력창에 넣어주는 macOS 플로팅 채팅 도우미. 전송은 사용자가 결정 (微信里的话不知道怎么接？macOS 悬浮聊天助手：识别消息意图与沟通风险，GPT 生成多种话术，Jev 评估候选，一键填入微信。话我帮你想，发送你来定。.)
jev-zork: Jev(TypeSafe System One)은 제리코의 유효한 행동 중 하나씩 선택해 Zork I를 플레이하며, 자신감을 표시하는 프랑스 대시보드를 제공합니다. (Jev (TypeSafe System One) plays Zork I: one Choice per move over Jericho's valid actions, with its confidence on display. French dashboard.)
jevcheck: TypeSafe Jev를 사용하여 행동 계약을 통해 생산성 기대치를 고정하고 모델 업그레이드를 평가하며 전환 오류와 신뢰도 감소를 포착합니다. (Behavioral contracts for TypeSafe Jev — pin production expectations, eval model upgrades, catch flips and confidence regressions.)
jevgrep: 문자열 대신 의미에 따라 텍스트를 필터링하고, 평범한 영어로 yes/no 질문을 던져 일치하는 줄만 출력합니다. tail -f 뒤에서 작동하며, 1,000 줄당 약 $0.004의 비용, TypeSafe의 Jev 기반입니다. (grep by meaning: pipe in any text, ask a yes/no question in plain English, get only the matching lines. Works behind tail -f, about $0.004 per 1,000 lines, powered by TypeSafe's Jev.)
jevkit: TypeSafe Jev 빠른 Rust CLI: 타입이 지정된 판단, 결제 전 오프라인 린팅 (Fast Rust CLI for TypeSafe Jev: typed decisions, offline linting before you pay.)
jevmetrics: 이 도구는 낯선 악기 평가, 감소된 유지보수 후보 검토, 주요 백엔드에 전달되기 전 메트릭 필터링을 위해 사용됩니다. 추론은 비동기적으로 실행되며, 캐시된 결과를 기반으로 합니다. (Use it to assess unfamiliar instrumentation, review candidates for reduced retention, and selectively filter metrics before they reach a primary backend. Inference runs asynchronously, and cached…)
jevopt: Jev를 사용하여 지능적인 컴파일러 최적화 결정을 수행합니다. (Making intelligent compiler optimisation decisions with Jev.)
jevscript: Jev 기반의 요청 배치 실험 프로젝트로 현재는 요청 배치 스파이크 단계입니다. (An early language experiment whose current implementation is a Jev request-batching spike.)
jevsearch: 질문을 이해하는 사이트 검색 기능으로, TypeSafe의 Jev 모델에 따라 순위가 결정됩니다. (Site search that understands the question. Ranked by TypeSafe's Jev model.)
jevyoumean: 어떤 CLI에도 사용할 수 있는 의미 있는 "의미는?": 명령어를 감싸고, 편집 거리 대신 의도에 따라 서브명령어 오타를 TypeSafe의 Jev로 일치시킵니다. (Semantic "Did you mean?" for any CLI — wraps commands and uses TypeSafe's Jev to match subcommand typos by intent, not edit distance.)
jgrep: TypeSafe의 Jev 결정 모델을 사용해 설명에 따라 줄을 필터링하는 grep 대체 도구: ~200ms 및 줄당 만분의 일 원의 성능 (grep, but the pattern is a description. Filters lines by meaning with TypeSafe's Jev decision model: ~200 ms and a thousandth of a cent per line.)
jgrep: TypeSafe Jev를 사용하여 코드의 의미를 기반으로 코드를 검색하는 도구입니다. (grep for what code does, not what it's called. Semantic code search powered by TypeSafe Jev.)
jsort: Jev 모델을 기반으로 TypeSafe의 평범한 영어 차원에 따라 라인을 순서대로 정렬합니다. (sort by meaning: order lines along a plain-English dimension, from pairwise comparisons judged by TypeSafe's Jev model.)
orchestkit: OrchestKit은 선택적으로 Jev를 사용해 코드 세션을 분류하고, 신뢰도가 임계값에 도달할 때 색상을 설정할 수 있습니다. (OrchestKit can optionally use Jev to classify coding sessions and set their colors when confidence meets a threshold.)
paper-radar-jev: TypeSafe AI 기반의 최신 연구 논문을 자동으로 수집하고, 설정 가능한 연구 프로필에 따라 관련성을 평가하여 순위를 매기는 연구 논문 라디어입니다. (An automated research paper radar that fetches the latest papers from arXiv, evaluates their relevance to a configurable research profile using TypeSafe AI, and ranks them by relevance score.…)
pr-sieve: Jev 파일을 TypeSafe Jev 질문으로 변환하여 커밋 메시지에 의미 있는 PR 게이트를 적용합니다. (Semantic PR gate: .jev.yml rules as TypeSafe Jev questions. Not a review bot.)
prompt2jev: TypeSafe Jev decision을 생성하는 Agent skill과 CLI로, 자연어, LLM 프롬프트, 또는 실행 가능한 코드를 입력하여 TypeSafe 상태, Choice/Score/Noul 질문, 그리고 실행 가능한 스크립트를 생성합니다. (Agent skill and CLI that turn natural language, an LLM prompt, or the code that runs one into a TypeSafe Jev decision: typed state, Choice/Score/Noul questions, and a runnable script.)
pytest-jev: TypeSafe의 Jev를 사용하여 pytest로 LLM 앱의 출력 의미를 테스트하세요. (Semantic assertions for pytest: test what your LLM app's output means, judged by TypeSafe's Jev.)
rift: Rust 코드 터미널 Rift에서 제한된 Jev 판단을 위한 선택적 TypeSafe 결정 클라이언트 (An optional TypeSafe decision client in the Rust coding terminal Rift for bounded Jev judgments.)
semdecide: TypeSafe AI Jev를 기반으로 한 유니크 파이프라인과 CI에 대한 타입 중심의 세미 앵크 결정 도구 (Typed semantic decisions for Unix pipelines and CI, powered by TypeSafe AI Jev.)
slop-grader: Jev 기반의 텍스트 파일을 위한 규칙 기반 평가기로, 모든 라인에 각각의 규칙을 병렬적으로 적용하여 줄을 놓치지 않고 평가합니다. (Jev-powered, rule-based grader for text files. Runs every rule against every line in parallel. No skimming, no missed lines.)
slopcheck-jev: Jev는 AI 쓴 글의 문제점을 찾아내는 프로세스 라이터로, 18개의 패턴을 정규표현식으로 처리하며, 15개의 Nouls을 한 번에 읽어 604ms의 중간 시간을 기록합니다. (A prose linter that catches AI writing tells. Regex settles the 18 a pattern can settle. Jev takes the 15 that need reading, as 15 Nouls in one call, 604 ms median. It ships as a Claude Code Stop…)
typesafe-ai-playground: Jev와 TypeSafe의 System One 모델을 중심으로 실험하는 playground (A playground for experiments around Jev, TypeSafe's System One model.)
typesafe-jev-incident-router: TypeSafe Jev를 사용한 신뢰도 기반 사고 라우팅 시스템 (Confidence-gated incident routing with TypeSafe Jev.)
typesafe-jev-tools: TypeSafe Jev와 Claude Haiku 4.5를 비교한 149행의 분석을 포함한 Claude 코드 훅이 모델이 필요한지 묻는 기능을 제공합니다. (A Claude Code hook that asks whether the decision you are writing needs a model at all. Includes a measured 149-row comparison of TypeSafe Jev against Claude Haiku 4.5.)
VideoAdGuard-Jev: TypeSafe Jev를 기반으로 한 바이블리 스폰서 세그먼트 탐지 프로젝트 (Bilibili sponsored-segment detection powered by TypeSafe Jev.)
alphaoptimizer: Jev를 사용해 Codex의 대규모 결과를 간결하고 사용하기 쉬운 형태로 최적화합니다. (Jev-powered output optimization for Codex, built to keep large tool results concise and usable.)
azdaja: Bare은 기존 코드 생성 에이전트에 사용할 수 있는 오픈소스 RLM 레이어입니다. (Bare, open-source RLM layer for existing coding agents.)
bluenoise: 로컬 규칙을 기본으로 사용하고, 매칭되지 않은 답글에 대한 Jev 검사를 선택적으로 적용하는 X/Twitter 필터링 확장입니다. (An X/Twitter filtering extension using local rules by default, with optional Jev checks for unmatched replies.)
codex-jev-compaction: Jev를 기반으로 한 컨텍스트 큐레이션으로 Codex의 커팅된, 추적 가능한 핸드오프 컨텍스트를 구축합니다. (Jev-powered context curation for Codex. Build compact, traceable handoff context through native plugins and skills.)
deepseek-harness-jev-pre-compaction: DeepSeek Harness의 전처리 조언자로, 표준 compaction-basic 백엔드 전에 TypeSafe JEV를 사용해 모델 컨텍스트에서 낮은 가치의 툴 결과를 안전하게 제거합니다. (A pre-compaction advisor for DeepSeek Harness. Runs before the standard compaction-basic backend, using TypeSafe JEV to safely prune low-value tool results from model context. Original session…)
elons-job: 로컬 우선 크롬 확장 프로그램으로 X replies에서 성적 및 구걸 콘텐츠를 Jev를 사용해 필터링하고, 되돌릴 수 있는 숨은 플레이스홀더로 대체합니다. (Local-first Chrome extension that uses Jev to filter sexual and solicitation content in X replies with reversible hidden placeholders.)
fast-compaction-dsh: DeepSeek Harness용 판단 기반 문맥 압축. jev-latest의 빠른 유지·축약·삭제 판단으로 손실 있는 LLM 요약을 대체하고, 유지한 내용은 원문 그대로 보존 (Verdict-based context compaction for DeepSeek Harness — replaces lossy LLM summaries with fast keep/truncate/drop decisions from jev-latest; everything kept stays verbatim. Port of…)
fast-dev-compaction: Codex 플러그인은 verbatim Jev를 기반으로 세션 압축 주변의 컨텍스트를 복원하는 기능을 제공하며, tamaratran/fast-jev-compaction을 Codex 라이프사이클 훅으로 포팅한 프로젝트입니다. (Codex plugin: verbatim Jev-guided context restoration around session compaction. Port of tamaratran/fast-jev-compaction to Codex lifecycle hooks.)
fast-jev-compaction: Jev를 사용해 Claude Code 플러그인은 압축 요약을 Jev 결정으로 대체하여, 모든 도구 호출 및 결과를 한 번의 빠른 요청으로 평가하며, 오래된 것은 제거하거나 잘라내고, 유지되는 내용만 남깁니다. (Claude Code plugin that replaces the compaction summary with Jev decisions: every tool call and result is scored in one fast request, stale ones are dropped or truncated, everything kept stays…)
jev-carryforward: 이전 세션의 정보와 현재 진행 상황을 비교하여 점수를 매기는 MCP 서버는 Vercel AI를 통해 TypeSafe의 Jev 평가 모델을 사용해 작업별로 실시간으로 기록하고 회복합니다. (What your last session knew, scored against what this one is doing. MCP server: a per-project ledger written as things happen, recalled per task with TypeSafe's Jev evaluation model via Vercel AI…)
jev-chat-for-twitch: Twitch 채팅을 Jev로 필터링하는 Chrome 확장 프로그램입니다. (Filter any live Twitch chat with Jev: a bring-your-own-key Chrome extension.)
jev-compaction: 컨텍스트 압축기로 트랜스크립트에 없는 사실은 기억에 남지 않도록 설계된 에이전트 메모리 보호 기능이 있는 오프라인 실행 가능한 작업용 데모 (A context compactor that can only score, never write — so an agent's memory can't hold a fact the transcript never contained. Working demo, runs offline.)
jev-context: Jev를 사용한 관련성 필터링과 감사 가능한 토큰 메트릭을 지원하는 Codex 코드 검색 플러그인 (Codex code-search plugin using Jev relevance filtering with auditable token metrics.)
Jev-Mem: Jev-Mem은 System One이 제어하는 대리적 기억 시스템입니다. (Jev-Mem: System-One Controlled Agentic Memory.)
jev-pruner: TypeSafe Jev를 사용해 장황한 Bash 출력을 모델이 보는 전에 줄여주는 Claude Code 플러그인 (Claude Code plugin: trim long Bash output with TypeSafe Jev before the model sees it.)
jev-recall: TypeSafe의 Jev를 사용하여 AI 어시스턴트의 기억을 유사도가 아닌 관련성에 따라 필터링하세요. (Retrieve by relevance, not resemblance: filter an AI assistant's memories with TypeSafe's Jev.)
jev-skill-gate: TypeSafe Jev로 Claude Code의 스킬 매니페스트를 약 75% 줄여 217개 스킬 설치 시 12,750 토큰을 3,185 토큰으로 줄였습니다. (Cut Claude Code's skill manifest by ~75% with TypeSafe Jev. Scores every installed skill for relevance and hides the rest via skillOverrides — 12,750 → 3,185 tokens on a 217-skill install, for…)
jev-skill-selection: TypeSafe Jev를 사용하여 스킬을 저장/삭제하고 에이전트 컨텍스트를 줄입니다. (Pre-message hook: use TypeSafe Jev to keep/drop skills and shrink agent context.)
jev-use: Claude Code / Codex / pi 플러그인은 텍스트 출력이 없는 에이전트 단계를 TypeSafe의 판단 모델 Jev에 전달하여 처리 시간 p50 ~230ms, 1,000건당 약 $0.02의 비용으로 실행되며 타입별 승격을 지원합니다. (Claude Code / Codex / pi plugin that hands agent steps needing no text output to Jev (TypeSafe's judgment model) — measured p50 ~230 ms and ~$0.02 per 1,000 judgments, with typed escalation back…)
jevlogs: 오픈소스 Jev 로그 트라이지 도구로 OpenTelemetry에서 신호를 우선적으로 평가하여 비용이 많이 드는 LLM 분석 전에 필터링합니다. (Open-source Jev log triage for OpenTelemetry. Score the signal before expensive LLM analysis.)
omp-jev-compaction: Omp에 대한 Verbatim Jev-scored 컨텍스트 축소, TypeSafe 또는 OpenRouter를 통한 처리 (Verbatim Jev-scored context reduction for omp, over TypeSafe or OpenRouter.)
openclaw-jev-compaction: OpenClaw은 TypeSafe의 Jev를 기반으로 한 컨텍스트 엔진으로, 오래된 도구 호출과 결과를 제거하고 요약하지 않음. (Verbatim context compaction for OpenClaw: a context engine powered by TypeSafe's Jev. Drops stale tool calls and results, never summarizes.)
pi-fast-jev-compaction: Pi 확장: TypeSafe Jev 결정을 사용한 문맥 압축 (Pi extension: verbatim context compaction with TypeSafe Jev decisions.)
pi-jev-compact: 피 컨텍스트 정제 확장은 기본적으로 툴 히스토리를 대상으로 하며, 선택적으로 어시스턴트 prose 정제도 제공합니다. (A Pi context-pruning extension targeting tool history by default, with optional assistant-prose pruning.)
pi-jev-compaction: 자동으로 Jev 컨텍스트를 정리하여 Pi에서 대화를 유지하고, 오래된 도구 출력을 제거하며, 명령어 다시 실행 없이 원본을 검색합니다. (Automatic Jev context clearing for Pi. Keep the conversation, prune stale tool output, retrieve originals without rerunning commands.)
pi-jev-compaction: Jev 기반 컨텍스트 압축으로 Pi의 필수 지시사항과 도구 이력 유지 후 노이즈 제거 및 부드러운 복구 지원 (Jev-powered context compaction for Pi. Keep critical instructions and tool history, prune the noise, and fall back gracefully.)
pi-jev-context: TypeSafe Jev를 사용한 Pi의 역전적 컨텍스트 정리 기능으로, 유용한 컨텍스트를 유지하면서 세션 이력을 삭제하지 않습니다. (Reversible context pruning for Pi, powered by TypeSafe Jev. Keep useful context without deleting session history.)
pi-jev-context: 모델 성능 우선, 토큰 절약 차선. 신선도 기반 읽기 중복 제거, Jev 로그 필터링, 검색 가능한 원문 회수 기능을 갖춘 Pi 확장입니다. 기존 메시지 히스토리 보존 (Model performance first. Token savings second. A Pi extension with freshness-aware read dedupe, Jev log filtering, and searchable verbatim recall. Keeps existing message history intact.)
pi-observational-memory-jev: Jev는 무엇을 유지할지를 결정하고, 압축 과정에서는 트랜스크립트를 다시 작성하지 않습니다. (Jev decides what to keep. Compaction never rewrites the transcript.)
winnow: Claude Code의 모든 도구 결과는 컨텍스트에 입력되기 전에 System One 모델에 의해 평가됩니다. (A calibrated context sieve for Claude Code: every tool result is judged by a System One model before it enters context.)
yoshi: Jev는 Claude Code와 Codex의 역사적 대화 내용 중 필요한 부분만 유지하는 컨텍스트 정리 프록시로, 현재 POC 상태이며 https://github.com/compozy/compozy로 이동 중입니다. (Context-pruning proxy for Claude Code and Codex: Jev judges which history is still needed, measured not claimed. POC here now, heading soon into https://github.com/compozy/compozy.)
your-signal: Jev를 사용한 BYOK Chrome 확장 프로그램은 개인 선호도에 따라 X 게시물을 점수를 매기고 표시를 조정합니다. (A BYOK Chrome extension using Jev to score X posts against personal preferences and adjust their display.)
입력, 출력 또는 도구 호출을 분류하고 검토 신호를 만드는 프로젝트입니다. 목록 등재가 보안성을 보증하지는 않습니다.
actiongate-jev: 오픈소스 Jev는 AI 에이전트용 도구 호출 권한 게이트웨이로, 결정적 정책, 정확한 액션 단일 사용 허가, MCP 및 HTTP 집행을 지원합니다. (Open-source Jev tool-calling authorization gateway for AI agents: deterministic policy, exact-action single-use permits, MCP and HTTP enforcement.)
Agent: Jev 커맨드 리스크 어드바이저를 포함한 네이티브 macOS 에이전트와 TypeSafeKit 클라이언트 (An optional Jev command-risk advisor inside a native macOS Agent, with a TypeSafeKit client.)
agent-chaperone: MCP 프록시와 훅을 통해 도구 호출 전과 결과를 확인할 수 있도록 안전성을 강화한 에이전트, 45개의 테스트 파일을 기반으로 개발되었습니다. (Agent safety: MCP proxy plus hooks that screen a tool call before it runs and a tool result before the agent reads it, with 45 test files behind it.)
agentgateway: Jev를 사용한 Agentgateway에서 웹후크를 통해 모델 요청과 응답을 감사하는 예제입니다. (A Jev guardrail example in Agentgateway using a webhook to inspect model requests and responses.)
agi-jev-containment: AGI JEV Detection은 로컬 AI 에이전트 모니터로, 체인 수준의 악성 에이전트 탐지(TypeSafe Jev + Sentinel), 오직 상승만 가능한 L1~L5 격리, Neo4j 포렌식, AngryRobot 대시보드를 제공하는 HackSpain 2026 프로젝트입니다. (AGI JEV Detection — local AI agent monitor: chain-level malicious-agent detection (TypeSafe Jev + Sentinel), escalate-only L1–L5 containment, Neo4j forensics, AngryRobot dashboard. HackSpain 2026.)
antivirus: 파일 스캐너는 추출된 특징을 Jev에 전송해 0~4의 심각도 점수와 Noul 지표를 반환하고, 로컬 격리 또는 검토 규칙을 적용합니다. (A file scanner that sends extracted features to Jev for a verdict, a 0–4 severity score, and Noul indicators, then applies local quarantine or review rules.)
captaincore: Jev는 WordPress 툴킷 CaptainCore에서 구조화된 질문에 답변하고 악성코드 스캐너 결과를 검토 우선순위에 따라 정리합니다. (Jev commands in the WordPress toolkit CaptainCore answer structured questions and prioritize malware scanner findings for review.)
claude-jev-plugin: TypeSafe Jev는 Claude Code에서 의미 있는 보호 장치를 제공하여 코드의 안정성과 일관성을 유지합니다. (TypeSafe Jev semantic guardrails for Claude Code.)
claude-jev-warden: Claude Code를 위한 실시간 품질 게이트 및 아트 디렉터 왜너인 Claude Code는 TypeSafe Jev 1.13 비자동 회귀 결정 모델을 기반으로 합니다. (Real-time quality gate and Art Director Warden for Claude Code powered by TypeSafe Jev 1.13 non-autoregressive decision model.)
dsh-jev: Jev(System One) 결정 모델 플러그인 세트로 DeepSeek Harness(dsh)에 통합됩니다. (Jev (System One decision model) plugin suite for DeepSeek Harness (dsh).)
ego-jev-ultrafast: Jev는 Ego Lite 브라우저를 제어하며, 각 단계별 타입 선택 요청을 처리하는 단일 파일, 의존성 없는 브라우저 사용을 위한 Jev-ultrafast의 포트로, 다 모델 벤치마크와 추가 보호 장치를 제공합니다. 비공식적입니다. (Jev drives your Ego Lite browser: one typed-choice request per step. Single-file, zero-dependency port of browser-use/jev-ultrafast with multi-model benchmarks and extra guardrails. Unofficial.)
fx: TypeSafe 퍼미션 리뷰어 내장하여 에이전트의 퍼미션 결정을 LLM 호출 대신 Jev를 통해 실행합니다. (Coding agent: ships a typesafe_permission_reviewer builtin so the agent's permission decisions run through Jev rather than an LLM call.)
hermes-jev-approvals: TypeSafe Jev는 Hermes Agent의 지능형 명령 승인 리뷰어로, 153개 실제 명령을 기준으로 8.7배 빠르고 4.4배 적은 프롬프트로 승인만 처리합니다. (TypeSafe Jev as the reviewer for Hermes Agent smart command approvals. 8.7x faster, 4.4x fewer prompts, measured on 153 real commands. Approvals only.)
interlinked-cli: Interlinked은 로컬 코드 검사에 선택적으로 Jev 판단과 증거 검증을 추가합니다. (Interlinked adds optional Jev judgments and evidence checks to local coding-agent checks.)
is-malicious: Jev 기반 CLI 보안 스캐너는 실행 전 소스 파일, 빌드 스크립트 및 CI 구성 파일에서 의심스러운 패턴을 탐지합니다. (CLI security scanner using Jev to inspect source files, build scripts, and CI configs for suspicious patterns before execution.)
jev-block-android-ad: 안드로이드 알림 및 SMS 필터로, Jev에 요청하기 전에 로컬 OTP 규칙을 적용하여 메시지가 광고 노이즈인지 확인합니다. (An Android notification and SMS filter that applies local OTP rules before asking Jev whether a message is advertising noise.)
jev-chrome-extension: Chrome 확장 프로그램으로 TypeSafe Jev를 통해 하이라이트된 텍스트에 마우스 오른쪽 클릭하여 질문하고 실시간으로 답변을 받을 수 있습니다. (Highlight text, right-click, Ask Jev — TypeSafe Jev answers in a Chrome side panel.)
jev-cvss: TypeSafe Jev를 사용하여 취약점 설명에서 빠른 CVSS 점수를 계산합니다. (Fast CVSS scoring from vulnerability descriptions using Typesafe Jev.)
jev-decisions: Jev Decisions 플러그인은 Hermes(및 다른 AI 에이전트)에서 도구 위험 검토, 인간 승인 권장사항, 증거 확인, 로컬 결정 일지, 그리고 로컬 결정 감독을 제공합니다. (Jev Decisions Plugin for Hermes (and other AI Agents): tool risk reviews, human approval recommendations, evidence checks, a local decision journal, and local decision supervision.)
jev-edge: TypeSafe Jev 기반 nginx/OpenResty용 3계층 프롬프트 주입·남용 필터. 트래픽 입구에서 타입이 지정된 판단으로 요청을 허용하며, 오류 시 통과·캐시·무중단 설정 갱신을 지원 (Typed-judgment admission control at the traffic edge: three-layer prompt-injection and abuse filter for nginx/OpenResty, powered by TypeSafe Jev. Fail-open, cached, hot-reloadable.)
jev-engineering: Jev Engineering은 신뢰할 수 있는 에이전트 워크플로우를 위한 타입이 지정된 디시전 시스템을 제공하며, Av1dlive가 작성한 논문, 다이어그램 및 동반 예제를 포함합니다. (Jev Engineering: Typed Decision Systems for Reliable Agent Workflows. Paper, diagrams, and companion examples by Av1dlive.)
jev-engineering: 에이전트 안전성: 먼저 결정적인 규칙으로 코드 에이전트 도구 호출을 제어하고, 그 다음에 유형이 지정된 Jev 호출 하나를 처리한 후, 이 게이트가 포착하는 내용과 무엇을 차단하는지 보여주는 재실행 가능한 300회 호출 주입 테스트를 게시합니다. (Agent safety: gates coding-agent tool calls with deterministic rules first and one typed Jev call second, then publishes a rerunnable 300-call injection test showing what the gate catches and what…)
jev-experiments: Jev 개발자 도구 실험 모음으로, 스테이지된 디프 훅에 대한 의미적 검사를 수행하는 Commit Sentry 포함 (A collection of Jev developer-tool experiments, including Commit Sentry for semantic checks on staged diff hunks.)
jev-guard: 고속, 크로스 에이전트 안전 게이트 플러그인으로 Claude Code, Codex CLI, 및 Antigravity를 지원합니다. (High-speed, cross-agent safety gate plugin for Claude Code, Codex CLI, and Antigravity.)
jev-guard: Jev 기반의 자동 모드는 모든 코딩 에이전트에 적용되며, 세션 컨텍스트에 따라 도구 호출에 리스크 점수를 부여하고(거절/질의/허용), 결과에서 프롬프트 주입을 탐지하며 스킬과 플러그인을 확인합니다. (Auto mode for every coding agent, built on Jev: risk-scores every tool call with session context (deny / ask / allow), flags prompt injection in results, checks skills and plugins. Claude Code…)
jev-guard: Claude Code에 대한 확률적으로 평가된 보호장치: 규칙 위반 수정을 거부하고, 요청되지 않은 배포를 방지하며, 문서를 각 프롬프트로 전달하고, 최종 답변을 해당 턴의 자료와 비교하여 검증합니다. (Probability-scored guardrails for Claude Code: deny rule-breaking edits and unasked-for deploys, route your docs into each prompt, and check the final answer against the turn's own evidence.)
jev-harness: Zero-dependency System One 결정 허브: 5개의 의미적 게이트로 프론티어 AI 에이전트의 토큰을 trivial errors 및 doom loops에서 보호합니다. Python + TypeScript + Rust. MCP 호환 (Zero-dependency System One decision harness: 5 semantic gates saving frontier AI agent tokens on trivial errors & doom loops. Python + TypeScript + Rust. MCP-compatible.)
jev-judgment: Agent Skill: TypeSafe Jev에 폐쇄적 코드 분석 결과를 전송합니다. (Agent Skill: send closed coding-agent judgments to TypeSafe Jev.)
jev-model-tokengate: OpenAI 호환 프록시는 LLM과 사용자 사이에 위치해 응답이 스트리밍되는 동안 각 슬라이딩 윈도우의 토큰을 평가하고, 응답이 종료되기 전에 스트림을 자르는 기능을 제공합니다. (An OpenAI-compatible proxy that sits between your LLM and your users. It evaluates each sliding window of tokens while the response is still streaming and cuts the stream before a…)
Jev-Moderation-Bot: Jev를 사용한 디스코드 모드레이션 봇으로 스팸 및 사기 링크를 확인하고 로컬 경고와 타임아웃 규칙을 적용합니다. (A Discord moderation bot using Jev to check spam and scam links, with local warning and timeout rules.)
jev-phishing-bench: Jev(TypeSafe)과 Claude Haiku 4.5가 2,000개의 피싱 이메일을 처리할 때 정확도, 칼리브레이션, 지연, 비용을 비교한 재현 가능한 벤치마크 (Jev (TypeSafe) vs Claude Haiku 4.5 on 2 000 phishing emails: accuracy, calibration, latency, cost. Reproducible benchmark.)
jev-pii-checker: TypeSafe Jev CLI은 텍스트에서 PII의 존재, 민감도 및 위치를 찾아주는 도구입니다. (CLI that finds PII in text with TypeSafe Jev: presence, sensitivity, and located spans.)
jev-preflight: Jev 리스크 체크는 8개의 리스크 축을 기반으로 Claude 코드의 위험성을 평가하며, 하나의 요청과 선택적 재검사를 지원합니다. (A bounded Jev risk check for Claude Code: eight risk axes, one request, one optional reinspection.)
jev-secret-detection: TypeSafe의 RLCD-Jev 모델이 파일 스니펫에서 실제 비밀 자격 증명을 얼마나 잘 식별하는지 측정합니다. (Measures how well TypeSafe's RLCD-Jev model spots real secret credentials in file snippets.)
jev-security-scan: TypeSafe Jev를 사용하여 Skill과 MCP의 의심되는 행동을 검토합니다. (使用 TypeSafe Jev 审查 Skill 与 MCP 可疑行为 | Review Agent Skills and MCP code with Jev, static evidence, and explicit coverage gaps.)
jev-sentinel: TypeSafe Jev는 도구 호출, 출력 및 대답을 확인하여 프롬프트 주입, 승인, 비밀번호 제거, 작업 고정 등을 감지합니다. (Pi coding-agent extension: TypeSafe Jev checks for tool calls, tool outputs and replies (prompt injection, approvals, secret scrubbing, task pinning).)
jev-subtitle-translator: SRT 자막을 구조화된 LLM 출력으로 번역하고 Jev로 모든 번역을 확인합니다. (Translate SRT subtitles with structured LLM output and check every translation with Jev.)
jev-tool-permissions: Vercel AI SDK에 대한 Jev 기반 도구 승인 게이트와 도구 목록 정리 기능 (Jev-backed tool approval gate and tool-list pruning for the Vercel AI SDK.)
jev_antispam_bot: TypeSafe Jev 기반의 최소한의 grammY Telegram 반스팸 봇 (Minimal grammY Telegram anti-spam bot powered by TypeSafe Jev.)
jevals: Jev를 사용하여 에이전트 평가와 가드레일을 결정하며, 하나의 요청당 트레이스, 분할당 분의 일원, 에이전트 루프에 충분히 빠른 속도로 로컬에서 Kev 또는 Laya에서 실행됩니다. (Agent evals and guardrails as Jev decisions: one request per trace, a fraction of a cent, fast enough for the agent loop. Runs locally with Kev or Laya.)
jevshield: AI 에이전트 도구 호출에 사용되는 100ms 이내 보안 게이트, TypeSafe의 Jev(SYSTEM-1) 결정 모델로 구동되며, 단일 요청 Choice/Noul/Score 평가와 이중 요인 차단 매트릭스를 지원합니다. (Sub-100ms security gate for AI agent tool calls, powered by TypeSafe's Jev (System-1) decision model. Single-request Choice/Noul/Score evaluation, dual-factor blocking matrix…)
jevvy: Jev 기반의 코드 작성 에이전트용 플러그인 (Jev-powered plugins for coding agents.)
oc-plugins: oc-auto-perms 플러그인은 Jev를 사용하여 도구 의도를 자연어 규칙과 비교합니다. (The oc-auto-perms plugin in an OpenCode plugin collection uses Jev to check tool intent against natural-language rules.)
open-jev-approvals: Codex와 Claude 코드에 대한 이진 승인 게이트: 모든 포획된 도구 호출은 TypeSafe JEV에 검토되어, 범주화된 로컬 정책을 통해 구성되며, 범위별 권한이 부여됩니다. (Binary approval gate for Codex and Claude Code — every intercepted tool call is reviewed by TypeSafe JEV and composed through a versioned local policy, with scoped authorization.)
pi-jev: TypeSafe Jev는 Pi 코딩 에이전트의 결정 계층으로, 측정 가능한 도구 호출 게이트와 jev_ask을 통해 타입화된, 칼리브레이션된 답변을 제공하는 도구입니다. (TypeSafe Jev as a decision layer for the Pi coding agent: a measured tool-call gate plus jev_ask for typed, calibrated answers.)
pi-jev-auto-mode: Jev (TypeSafe System One)은 Pi 코딩 에이전트에 자동 모드를 제공하여 쉘, 작성, 수정 도구 호출을 의미적으로 자동 승인하고, 결정이 불가능할 경우 다행히 실패하는 기능입니다. (Jev (TypeSafe System One) backed auto mode for the Pi coding agent: semantically auto-approves bash, write, and edit tool calls and fails closed when a decision cannot be made.)
pi-jev-guard: TypeSafe Jev를 사용하여 Pi 코드 수정사항을 저장소의 Markdown 규칙과 비교합니다. (Check Pi code edits against repository Markdown rules with TypeSafe Jev.)
pi-verdict: Jev는 퍼미션 게이트에서 하나의 Choice(allow/ask/deny)를 gray-zone 도구 호출에 대해 답변하며, 결정적 규칙은 명확한 경우를 먼저 처리하고, deny는 차단하며 ask는 인간에게 승인을 요청합니다. (Agent safety: Pi permission gate where Jev answers one Choice (allow/ask/deny) per gray-zone tool call — deterministic rules settle clear cases first, deny blocks, ask escalates to a human…)
pi-warden: Pi의 보호장치는 쓰기를 할 때마다 프로젝트 규칙을 적용하여 위험한 행동을 막아주며, 되돌릴 수 없는 동작만 유지합니다(1,000회 호출당 3회 이내, 실제 세션 기준). (Guardrails for Pi that steer instead of interrupt: enforces your project rules on every write, holds only hard-to-undo actions (3 per 1,000 calls, measured on real sessions), catches unverified…)
pkg-gate: npm 라이프사이클 스크립트에 TypeSafe System One을 사용하여 사전 보안 게이트를 설치합니다. (Pre-install security gate for npm lifecycle scripts using TypeSafe System One.)
profanity-checker: TypeSafe Jev를 사용하여 Cloudflare Worker에서 욕설을 확인하는 도구 (Cloudflare Worker to check for profanity using TypeSafe Jev.)
r2r-jev: Jev의 판단을 R2R을 통해 재생 가능한 관계 상태로 전환하여 AI 에이전트에 지속적인 거버넌스를 제공합니다. (Persistent governance for AI agents — turn Jev judgments into replayable relation state with R2R.)
safer-with-jev: Neon AI Gateway의 TypeSafe Jev 라우팅을 위한 Neon Function 프록시 (Neon Function proxy for the Neon AI Gateway with TypeSafe Jev routing.)
taste-lint: Jev를 사용한 CLI는 UI, 콘텐츠, 에이전트 지시문에서 AI 오류를 탐지하여 배포 전에 문제를 방지합니다. (Writing / UI: CLI that uses Jev probabilities on semantic taste checks to catch AI slop in UI, copy, and agent instructions before ship; measurable rules stay local and active findings can fail a run.)
traffic-guard: 고통저하의 HTTP 트래픽과 공격 방어 게이트로, 제로 의존성, 와이어 순서 헤더 검증, TypeSafe System One을 통한 봇 차단 가속을 제공합니다. (High-throughput traffic and attack defense gate for incoming HTTP traffic with zero required dependencies, wire-order header validation, and TypeSafe System One acceleration for bot mitigation…)
unclutter: WXT 브라우저 확장: Jev 기반으로 페이지 클러터를 제거하고 재사용 가능한 템플릿 규칙을 제공합니다. (WXT browser extension: Jev-powered page clutter removal with reusable template rules.)
Choice, Score, Noul과 같은 구조화된 판단을 다른 작업에 재사용하는 프로젝트입니다.
claude-jev: Claude Code 플러그인은 Jev를 사용하여 규칙 검사, 원문 압축, 프롬프트 라우팅을 제공합니다. (Claude Code plugin: Jev for rule checks, verbatim compaction, and prompt routing.)
hermes-nerve: Nerve은 Hermes 에이전트에 감독 신경계를 추가하여 타입화된 System One 결정, 순위, 검증, 토큰 인식 감독, 그리고 TypeSafe Jev 또는 Open 기반의 선택적 도구 게이트를 제공합니다. (Nerve is a supervisory nervous system for Hermes agents, adding typed System One decisions, ranking, verification, token-aware oversight, and an opt-in tool gate powered by TypeSafe Jev or Open…)
jeff-cli: Go CLI가 YAML 스펙의 각 항목에 대해 가중치 차원별로 Jev Score을 요청하고, 코드에서 가중치와 점수의 곱을 합산해 항목을 정렬하는 도구입니다. (Developer tooling: Go CLI whose rank command asks one Jev Score per item per weighted dimension of a YAML spec in a single request and sums weight times score in code to order the items, with…)
jev-belay: Claude Code Stop hook은 증거를 확인하기 위해 트랜스크립트를 읽고 Jev에 한 번만 요청하여, 나머지는 모두 열린 상태로 실패합니다. (Claude Code Stop hook that blocks an unverified done: reads the transcript for evidence, asks Jev once, fails open on everything else.)
jev-bot: 자체 호스팅 Jev 결정 워크벤치와 Feishu 봇을 통해 자동 선택, 확률 계산 및 실험적 글자/문자 작성 가능 (Self-hosted Jev decision workbench and Feishu bot: automatic choices, probabilities, and experimental word/character writing.)
jev-chat-windows-deepseek-jev: DeepSeek과 TypeSafe JEV를 기반으로 한 WeChat 대답 도우미: Windows 정식 버전, Apple Silicon macOS 미리보기 버전; 로컬 OCR과 인공 제어 가능한 대답 기능 (DeepSeek + TypeSafe JEV 微信回复助手：Windows 正式版、Apple Silicon macOS 预览版；本地 OCR 与人工可控回复.)
jev-chat-windows-laya: Windows용 위챗 채팅 도우미의 업스트림 포크. 키 없이 로컬 Laya 판단 엔진을 실행하고 고배율 화면 캡처의 위치 어긋남을 수정 (Windows 版微信聊天副驾（上游 fork）：本地 laya 判断引擎免密钥运行 + 修复高缩放屏抓取错位 Windows fork of jev-chat: key-free local laya judge + DPI-aware screen capture fix.)
jev-codex-router-skill: Jev 모델과 추론 노력 라우팅을 지원하는 가벼운 Codex 스킬로 안전한 설치와 중국어 사용 가이드 제공 (Portable Codex Skill for Jev model and reasoning-effort routing, with safe installation and Chinese usage guides.)
jev-commit: pre-commit 훅은 커밋 메시지가 디프와 일치하는지 Jev 호출로 판단하며, 디버그 잔여물, 범위 확대, 비밀 벨트 등을 포함합니다. (pre-commit hook: one Jev call judges whether your commit message matches the diff, plus debug leftovers, scope creep, and a secret belt.)
Jev-in-the-Loop: Jev를 활용하여 LLM 기반 작업의 실행 속도를 높이는 방법을 연구 중입니다. (Researching how Jev can accelerate tasks that rely on LLM decision-making.)
jev-laya-benchmark: TypeSafe의 Jev API와 로컬 라야 MLX 타입 결정 모델이 합성 작업에서 속도와 정확도를 비교한 벤치마크 (Speed and accuracy benchmark: TypeSafe's Jev API vs the local Laya MLX typed-decision model on synthetic tasks.)
jev-playground: TypeSafe AI의 Jev 모델(System One)을 실험하기 위한 작은 Next.js 앱 (A small Next.js app for experimenting with TypeSafe AI's Jev model (System One).)
jev-plays-pokemon-red: 포켓몬 리드는 PyBoy에서 코드가 경로와 계산을 주도하며, Jev는 약 100ms 내 지점에서 분기점을 선택하고, 캘리브레이션은 측정하여 가정 대신 사용됩니다. (Pokemon Red on PyBoy: code owns the route and the arithmetic, Jev picks at branches in about 100 ms, calibration measured instead of assumed.)
jev-predict-skill: TypeSafe Jev를 사용하여 다른 스킬의 다음 폐쇄적 결정을 예측할 수 있습니다. (Predict another skill's next closed decision with TypeSafe Jev — without running that skill.)
jev-reranker: Jev 기반의 RAG에서 관련성 필터링 및 재등급 처리를 위한 Python 라이브러리 (Jev-powered relevance filtering and reranking for RAG in Python.)
jev-skill-router: Claude Code 플러그인은 TypeSafe Jev가 설치된 스킬 중 각 프롬프트에 맞는 스킬을 찾아 로그에 기록하는 방법을 보여주는 작업용 레퍼런스로, Claude Code의 스킬 제안 레시피에 대한 설명서입니다. (Claude Code plugin: asks TypeSafe Jev which installed skill fits each prompt and logs the answer (shadow-first). A working reference for the skill-suggestion cookbook on Claude Code — the README…)
jev-skip: YouTube 캡션 세그먼트를 Jev로 분류하는 브라우저 확장기능으로, 세그먼트 또는 토큰 예산 초과 시 요청을 분할하고, seek 바에 5가지 카테고리를 그려 자동으로 해당 부분을 건너뜁니다. (A browser extension that classifies YouTube caption segments with Jev, splitting requests when the segment or token budget is exceeded, paints five categories on the seek bar, and auto-skips those…)
jev-slop-guard: Jev Slop Guard은 스크롤하면서 X와 LinkedIn 피드에 AI slop를 점수를 매기고 표시하는 Chrome 확장입니다. (Jev Slop Guard — a Chrome extension that scores and stamps AI slop on your X and LinkedIn feeds as you scroll.)
jev-triage: TypeSafe Jev를 기반으로 코드 에이전트의 테스트 실패를 밀리세컨드 단위로 분류하여 RETRY / FIX_CODE / FIX_ENV를 지원합니다. (Millisecond-class test-failure triage for coding agents: RETRY / FIX_CODE / FIX_ENV, powered by TypeSafe Jev.)
jev.nvim: Neovim에서 버퍼에 질문을 하면 빠른 수정 목록을 받아올 수 있으며, Treesitter가 함수를 분리하고 Jev가 각 함수를 점수를 매겨 확률을 가상 텍스트로 표시합니다. (Neovim: ask the buffer a question, get a quickfix list. Treesitter splits functions, Jev scores each one, probabilities land as virtual text.)
Jevatar: 표정만으로 대답하는 AI 동반자. Jev (TypeSafe System One)은 메시지를 판단하여 14가지 감정 중 하나를 선택하고, blobatar의 얼굴이 변형됩니다. React + Vite + Bun (An AI companion that replies only with facial expressions. Jev (TypeSafe System One) judges your message and picks 1 of 14 moods; blobatar morphs its face. React + Vite + Bun.)
jevchat: Jev를 사용한 채팅 스타일 디모스트레이션으로, 답변은 미리 정의된 또는 사용자 정의된 옵션 중에서 선택됩니다. (A chat-style Jev demo whose answers are selected from predefined or custom options rather than generated prose.)
jevify: TypeSafe Jev 기회를 탐색하고 타입 질문을 설계하며 최근 커뮤니티 실험을 통해 학습하는 에이전트 스킬 (An agent skill to discover TypeSafe Jev opportunities, design typed questions, and learn from recent community experiments.)
killmyidea: Jev는 스타트업 아이디어를 평가해 '삭제', '수정', '배포' 중 하나를 선택하는 도구입니다. (Describe your startup idea. Jev decides: kill it, fix it or ship it.)
oko: 개발자 도구: 코드 검색 도구는 ripgrep과 BM25를 사용해 함수 단위의 코드 조각을 필터링하고, 각 조각에 대해 Jev에게 Noul 관련 질문을 세 개의 병렬 요청으로 제출하여 관련성을 평가합니다. (Developer tooling: local code search for coding agents that shortlists function-level chunks with ripgrep and BM25, asks Jev a Noul relevance question per chunk across three parallel requests, and…)
turing-jail: TypeSafe Jev 기반의 상호작용형 3단계 AI 심문 게임으로 응답을 작성하고 구형, 논리, 모순 판결을 통과해 해방을 얻는다. (Interactive three-level AI interrogation game powered by TypeSafe Jev; write responses and pass plea, logic, and paradox verdicts to earn release.)
typesafe-jev-ruby: Jev의 Ruby 클라이언트로 TypeSafe의 System One 모델을 사용하여 타입화된 질문과 확률적 답변을 제공하는 라이브러리이며, 런타임 의존성이 없습니다. (Ruby client for Jev, TypeSafe's System One model: typed questions, probabilistic answers. Zero runtime dependencies.)
wechat-jev-assistant: Windows 위챗 대화 분석 도구. 로컬 읽기, 민감정보 제거, TypeSafe Jev 판단, 암호화된 기록을 지원 (Windows 微信对话分析助手：本地读取、脱敏、TypeSafe Jev 判断与加密历史.)
AI-decision-maker: 데이터의 각 열 타입을 문자로 판단하여 출력하며, 생성형 LLM과 확률 엔진 Jev 두 가지 엔진을 지원하여 클리닝 및 분류 결과가 일치하는 것을 확인했습니다. (AI 只判断数据每列是什么类型，输出一个字符。支持两种引擎：生成式 LLM 与概率引擎 Jev，实测清洗与分类结论一致。.)
diffusion-jev-sglang: Jev와 유사한 결정 엔진으로 DiffusionGemma와 SGLang을 기반으로 작동하며, Jev에 눈을 추가한 버전입니다. (A Jev-like decision engine powered by DiffusionGemma and SGLang. Jev with eyes.)
docjev: Jev를 사용한 매우 빠른 문서 분류기/분할기 (A very fast document classifier/splitter using Jev.)
jev-logtriage: Jev는 로그 배치가 실행에 해당할 만한지 판단하며, 타입 질문과 신뢰도 게이트를 통해 실행 여부를 결정합니다. (Jev decides whether a batch of logs is worth acting on. Typed questions, confidence gates, nothing executed.)
jev-tree: 재귀적 Jev 선택을 분류학적 분류에 따라 수행합니다. TypeSafe Jev의 선택 제한을 넘지 않고 255개 이상의 옵션 중에서 선택할 수 있습니다. (Recursive Jev choice over a taxonomy. Select from more than 255 options without breaking TypeSafe Jev's choice cap.)
jev-wrapped: Jev는 Telegram 채널 X-ray에서 1년간의 게시물을 평가해 카드를 제공하는 Cloudflare Worker입니다. (Telegram channel X-ray: Jev judges a year of posts, you get a card. One Cloudflare Worker.)
JevBystander: Android 앱은 WeChat 채팅 창을 읽어 Choice, Score, Boolean 질문에 답변하여 메시지를 의도별로 분류합니다. (Messaging: Android accessibility app that reads the visible WeChat chat window and answers one batched request of typed Choice, Score and Boolean questions to sort the peer's message into intent…)
jevidence: Jev를 통해 판단하세요. 코드로 결정하세요. 라벨 재생과 오프라인 데모, Kev 지원을 갖춘 Python 이슈 라우팅 샌드박스 (Let Jev judge. Let your code decide. Python issue-routing sandbox with labeled replay, an offline demo, and Kev support.)
omo-jevlike-router (보관됨): Jev 스타일의 단일 패스 스킬 라우터로 OmO에서 시스템 프롬프트 내 스킬 카탈로그를 한 번의 전달로 축소합니다 (동결된 Qwen2.5-0.5B + jevlike 헤드, fail-open 확장) (Jev-style one-pass skill router for OmO: shrink the skill catalog in your system prompt with one forward pass (frozen Qwen2.5-0.5B + jevlike head, fail-open extension).)
typesafe-jev-workflow: 비동기 LangGraph 예제로 모의 이메일을 송금 관련 또는 일반 이메일로 분류합니다. (An async LangGraph example that classifies mocked emails as invoice-related or general.)
bootcamp: Gemini 임베딩과 Milvus 검색, Jev를 활용한 재랭킹, 필터링, 라우팅 기반 실행 가능한 검색 튜토리얼 (Runnable search tutorials using Gemini embeddings, Milvus retrieval, and Jev judgments for reranking, filtering, and routing.)
deep-searcher: Jev를 사용한 검색 중단 평가 기능이 있는 오픈소스 딥 리서치 대체 프로젝트 (Open Source Deep Research alternative with Jev search-stopping evaluation.)
duckdb-jev: DuckDB 확장: Jev로 타입된 SQL 타입의 답변 제공 (DuckDB extension: typed Jev answers as real SQL types.)
every: 이 코드베이스의 모든 함수에 yes/no 질문을 던지고, 순위를 실시간으로 보여주는 도구인 TypeSafe Jev를 사용해 보시겠습니까? (Ask a yes/no question of every function in a codebase. Ranked answers in seconds, for cents. Grep whose pattern is a question, powered by TypeSafe Jev.)
GPTCache: Jev 평가기를 사용해 캐시된 응답이 요청을 처리할 수 있는지 Noul 판단을 통해 확인하는 세미 앵케이션 캐시 (Semantic cache with a Jev evaluator that uses Noul judgments to check whether a cached response can serve an incoming request.)
hfjev: 타입이 지정된 의미 차원으로 Hugging Face 데이터셋을 분류하는 TypeSafe Jev System One (Classify Hugging Face datasets across typed semantic dimensions with TypeSafe Jev System One.)
jev-311-heatmap: NYC 311 불만 사항 열지도를 TypeSafe JEV로 구현한 재현 가능한 파이프라인, 실시간 연구 결과 및 상호작용형 지리 시각화 (NYC 311 complaint heatmaps with TypeSafe JEV: reproducible pipeline, live research results, and interactive geographic visualizations.)
jev-bfs: 위키백과 링크 경주와 직접 Jev 랭킹, 실시간 터미널 표시 (Wikipedia link races with direct Jev ranking and a live terminal display.)
jev-bigquery-cloudrun: BigQuery에서 지원 티켓을 Jev와 Cloud Run으로 분류합니다. (Classify support tickets in BigQuery with Jev and Cloud Run.)
jev-curate: TypeSafe Jev는 Rust 기반의 고속 합성 및 사전 학습 데이터셋 필터링 도구로, Parquet과 JSONL 입력/출력, Choice/Score/Noul 타입의 판단 지원, 추측적 분기 처리를 통해 24.0 행/초 성능을 제공합니다. (High-throughput synthetic and pretraining dataset sifter for TypeSafe Jev. Rust streaming core, Parquet and JSONL I/O, typed Choice/Score/Noul judgments, speculative fan-out, 24.0 rows/sec measured.)
jev-in-codex: Jev 기반 도구 및 스킬 선택, 컨텍스트 검색, 출력 트라이지 도구로 Codex를 통해 MCP를 지원합니다. (Jev-powered tool and skill selection, context search, and output triage for Codex via MCP.)
jev-information-extraction: Jev를 사용하여 PDF 질문에 대한 원본 텍스트를 답변 순위로 정렬하고, 각 매칭의 확률과 원본 페이지 위치를 확인할 수 있습니다. (Ask questions about a PDF. Use Jev to rank the source text that answers them. Inspect each match, its probability, and its location on the original page.)
jev-nlgrep: Jev는 의미를 기반으로 코드와 텍스트를 검색할 수 있는 자연어 grep 도구입니다. (Search code and text by meaning with natural-language grep, powered by Jev.)
jev-papers: 1,000 개의 arXiv AI 논문이 각각 Jev로 분류되고, LLM 판별자와 비교하여 검증된 오픈 소스 재구성 프로젝트, MIT 라이선스 (1,000 arXiv AI papers classified with one Jev decision each, checked against an LLM judge. Open rebuild, MIT.)
jev-reranker: TypeSafe AI의 Jev로 JSON 검색 결과를 재구성, 필터링 및 압축하세요. (Rerank, filter, and compress JSON search results with TypeSafe AI's Jev.)
jev-scout: TypeSafe AI Jev System One 기반의 제로 홀루시네이션 오픈소스 리포지토리 및 크레이트 스카우트 (Zero-hallucination open-source repo and crate scout powered by TypeSafe AI Jev System One scoring.)
jev-search: TypeSafe Jev를 통해 OpenRouter에서 실험적인 의미 기반 라인 검색을 수행하는 Python CLI이며 런타임 의존성이 없습니다. (Experimental semantic line search with TypeSafe Jev via OpenRouter. Python CLI with no runtime dependencies.)
jev-search: TypeSafe의 Jev는 소스 선택, 쿼리 이해 및 관련성 순위를 통해 검색을 개선하며 Search1API를 기반으로 개발되었습니다. (Search the web with TypeSafe's Jev: source selection, query understanding and relevance ranking. Built with Search1API.)
jev-search-rerank-eval: TypeSafe Jev 재랭크가 임베딩 검색을 능가하는가? 에이전트 스킬 허브 범주에서 수행된 등급화 관련 평가(9,831 쌍, 164개 중국어/영어 쿼리)이며, 판정자 순환 편향을 측정했습니다. (Does a TypeSafe Jev rerank beat embedding search? Graded relevance eval (9,831 pairs, 164 zh/en queries) over the Agent Skills Hub catalog, with the judge-circularity bias measured.)
jev-semgrep: TypeSafe Jev는 의미에 따라 여러 언어 간에 검색할 수 있는 도구로, 각 줄을 의미에 따라 평가하고 AND/OR/NOT 조합으로 의미를 결합합니다. (grep by meaning, across languages. TypeSafe Jev scores every line against a meaning; combine meanings with AND/OR/NOT. 意味で探す grep。日本語で英語を、英語で日本語を検索できる.)
jev-table-import-mapper: 데이터 가져오기: 업로드된 CSV의 컬럼을 목적지 테이블의 엄격한 이름 일치 조건으로 매핑한 후, 남은 (원본, 목적지) 쌍에 대해 하나의 Jev Noul과 보호 Noul을 추가합니다. (Data import: maps an uploaded CSV's columns onto a destination table with a strict deterministic name-equality pass, then one Jev Noul per remaining (source, destination) pair plus a guard Noul…)
jeveryword: Jev는 TypeSafe의 Jev 기반으로 텍스트 추출을 수행하며, 필드 추출, PII 탐지 및 정확한 인용문을 제공합니다. (Text extraction with Jev: field extraction, PII detection and exact quotes, built on TypeSafe's Jev.)
JevFind: Jev 기반의 빠른 의미 분석 코드 검색으로 관련 파일, 라인 범위 및 스니펫을 찾을 수 있습니다. (Fast semantic code search powered by Jev. Find the relevant files, line ranges, and snippets.)
jevframe: TypeSafe Jev는 pandas와 Polars에서 자연어 질문을 통해 텍스트 분류, 감성 분석, DataFrame 행의 확률적 스코어링을 수행하는 세미언틱 AI입니다. (Semantic AI for pandas and Polars: classify text, analyze sentiment, and score DataFrame rows with natural-language questions and full probabilities using TypeSafe Jev.)
jevql: Jev를 사용하여 Postgres에 Semantic SQL을 제공합니다. (Semantic SQL for Postgres, powered by Jev.)
jevsome-projects: Jev 및 TypeSafe AI의 System One 모델을 확증적으로 호출하는 오픈소스 프로젝트 목록으로, 각 항목은 해당 호출을 증명하는 코드 줄 링크를 포함하며 매일 갱신됩니다. (Open-source projects that provably call Jev, TypeSafe AI's System One model. Every entry links to the line of code that proves it. Refreshed daily.)
jevsql: 자연어 조건으로 SQL 실행, TypeSafe의 Jev로 제공됩니다. 의미에 따라 행을 필터링, 정렬, 분류 및 점수화: 배치 처리, 캐싱 및 비용 보호 (SQL with natural-language predicates, powered by TypeSafe's Jev. Filter, rank, classify and score rows by meaning — batched, cached and cost-guarded.)
jlink: 문자열 기반 베이스라인은 최적 일치 Jaro-Winkler과 최적 일치 TF-IDF 코사인을 사용하며, 표는 두 방법 중 더 나은 결과를 보여줍니다. 정규화 후 정확 일치는 0.26, 0.41, 0.00, 0.00 및 0.22 점을 얻습니다. (The string baselines are best-match Jaro-Winkler and best-match TF-IDF cosine; the table shows the better of the two. Exact matching after normalization scores 0.26, 0.41, 0.00, 0.00 and 0.22.)
jselect: Jev Noul을 이용해 토큰 예산 내에서 관련성 판단과 지역 다양성 고려를 통해 원본 링크된 증거를 선택합니다. (Selects source-linked evidence within a token budget using Jev Noul relevance judgments and local diversity-aware selection.)
kody: 하이브리드 검색 후보군을 넓힌 뒤 Workers AI의 typesafe/jev로 후보를 Score 재정렬하는 선택적 2단계 검색 (Optional second-stage search: widen the hybrid pool, then Score-rerank candidates with Workers AI typesafe/jev.)
llama-index-jev: LlamaIndex reranker + router powered by TypeSafe Jev: 타입이 지정된 스코어/선택, LLM-as-judge보다 저렴합니다. (LlamaIndex reranker + router powered by TypeSafe Jev — typed scores/choices, cheaper than LLM-as-judge.)
memsearch: AI 에이전트용 일관된 메모리 레이어로, 마크다운과 Milvus를 기반으로 합니다. (A persistent, unified memory layer for all your AI agents (e.g. Claude Code, Codex, DSH), backed by Markdown and Milvus.)
pg-jev: PostgreSQL 확장으로 TypeSafe의 Jev를 사용해 테이블에 자연스러운 언어로 질문을 할 수 있습니다. (Ask your Postgres tables questions in plain language. A PostgreSQL extension powered by TypeSafe's Jev.)
pg_typesafe: TypeSafe AI(Jev) 범주 분류를 위한 알파 단계 PostgreSQL 확장 모듈 (Pre-alpha PostgreSQL extension for TypeSafe AI (Jev) categorical classification.)
polar_llama: Polars 라이브러리로 병렬 제공자 추론을 수행하며 Jev를 행별로 Noul, Choice, Score 질문 또는 문서 상의 타입 계약으로 호출합니다. (A Polars library for parallel provider inference that also calls Jev per row as Noul, Choice, and Score questions, or as one typed contract over a document.)
reranker: Jev (TypeSafe's System One model)을 사용하여 최대 30개 문서를 하나의 호출로 재등급하며, 각 문서에 대한 확률을 제공하는 칼리브레이션된 재등급기입니다. Apache-2.0 라이선스 (Use Jev (TypeSafe's System One model) as a calibrated reranker: one call, up to 30 documents, a probability per document. Apache-2.0.)
sqlite-jev: TypeSafe Jev를 사용해 SQLite에 대한 배치된 자연어 판단을 수행합니다. (Batched natural-language judgments for SQLite, powered by TypeSafe Jev.)
vector-graph-rag: 그래프 RAG는 순수 벡터 검색을 통해 다중 단계 추론 시나리오에서 최고 성능을 달성합니다. (Graph RAG with pure vector search, achieving SOTA performance in multi-hop reasoning scenarios.)
332_lab-jev-chat: Jev Chat Assistant for Windows은 컴퓨터용 WeChat 의도 판단과 DeepSeek을 기반으로 한 대답 제안을 제공하는 도구입니다. (Jev Chat Assistant for Windows - 电脑版微信意图判断与 DeepSeek 建议回复.)
ai-elo-ranker: Jev 기반 고속 재귀형 AI Elo 토너먼트 엔진으로 스위스 매칭 시스템을 구현했습니다. (High-speed recursive AI Elo tournament engine powered by Jev and Swiss matchmaking.)
ai-hedge-fund: 교육용 AI 헤지펀드 프로토타입으로, 펀드 결정 워크플로우에 구조화된 판단을 위한 선택적 Jev 어댑터를 제공합니다. (An educational AI hedge-fund prototype with an optional Jev adapter for structured judgments in fund decision workflows.)
btc-jev-signal: TypeSafe Jev를 사용한 실험적 다시간대 BTC 신호 생성기로 Binance 시장 데이터를 기반으로 작동합니다. (Experimental multi-horizon BTC signal generator using TypeSafe Jev probabilities and Binance market data.)
cairn-jev-lab: 테스트: AI가 기억해야 할 것을 확인해보세요. Jev 기반의 실험적 소스 인식 기억 평가기로 편집 가능한 케이스와 검토 가능한 결과 제공 (Test what your AI should remember. An experimental, source-aware memory admission evaluator powered by Jev, with editable cases and inspectable results.)
call-coach-ai: Jev 기반 통화 코치 (Jev powered call coach.)
citation-verifier: Claude의 인용을 확인하고 TypeSafe의 Jev가 점수를 매기며 인간이 결정합니다. (Check whether each cited paper supports the sentence citing it. Claude proves the quote, TypeSafe's Jev scores it, a human decides.)
clash-jev: Jev(TypeSafe System One)은 훈련된 정책 없이 게임 상태를 기반으로 클래식 롤레이어 봇으로 모든 결정을 내립니다. (A Clash Royale bot with no trained policy: Jev (TypeSafe System One) makes every decision from the live game state.)
commentcop: Jev를 사용해 코드 주석을 시험해보세요. (Put your code comments on trial. Powered by Jev.)
discoprint: Jev(TypeSafe AI)를 사용하여 아티스트의 디스코그래피를 주제, 분위기, 가사 복잡도로 분류하고, 컬러풀한 터미널 대시보드로 확인할 수 있습니다. (Classify an artist's discography by theme, mood, and lyrical complexity with Jev (TypeSafe AI), and view it as a colorful terminal dashboard.)
doc-router: Jev는 페이지당 기존 텍스트 레이어가 사용 가능한지 또는 OCR이 필요한지 판단하는 OCR 라우터입니다. (Document OCR router where Jev judges page by page whether the existing text layer is usable or OCR is required.)
draftpulse: TypeSafe Jev 기반의 실시간 X 초안 바이럴 스코어링 도구입니다. (Experimental: live X draft viral scorer powered by TypeSafe Jev.)
dwim: Jev를 사용해 맥 앱의 적절한 메뉴 항목을 실행할 수 있는 간단한 툴입니다. (Do what I mean: type what you want in plain words and it runs the right menu item in any Mac app. Powered by Jev (bring your own key).)
feed-lens: TypeSafe 계정을 통해 Weibo, Threads, X 등에 맞춤형 소셜 피드 라벨을 제공하는 커스터마이징 가능한 솔루션 (Customizable social feed labels for Weibo, Threads and X, powered by your TypeSafe account.)
formanator: Forma은 CLI와 MCP 클라이언트를 통해 benefit claims을 제출하고, LLM 또는 Jev를 사용한 AI 기반 영수증 분석을 지원하는 오픈소스 프로젝트입니다. (Submit Forma https://joinforma.com benefit claims from the command line and Model Context Protocol (MCP) clients, with support for AI-powered receipt analysis with an LLM or Jev.)
github-star-organizer-jev: GitHub 스타를 TypeSafe Jev를 사용해 기존 GitHub 리스트에 분류하는 Python 도구 (Python tool that classifies GitHub stars into existing GitHub Lists using TypeSafe Jev.)
grokbot-jev-jobs: TypeSafe의 Jev를 통해 Vercel AI Gateway에서 내 이력서와 일치도를 비교하여 공고를 필터링하는 일일 Vercel 크론 작업 (Scores public job postings against my resume using TypeSafe's jev via the Vercel AI Gateway. Daily Vercel cron.)
HA-Jev: 집에 질문을 하고 숫자를 받는 홈 어시스턴트 통합 TypeSafe Jev는 타입된 답변을 센서로 제공하고, 자동화에 네 가지 액션과 대화 에이전트를 지원합니다. (Ask your house a question, get a number back. Home Assistant integration for TypeSafe Jev: typed answers as sensors, four actions for automations, and a conversation agent for Assist.)
hearth-jev-rental-search: TypeSafe Jev를 기반으로 한 자율적 다중 출처 렌탈 검색 서비스 (Autonomous multi-source rental search powered by TypeSafe Jev.)
jackalope: 데스크탑 GUI는 로컬 에이전트와 계정 간 작업을 분배하며, Jev가 작업에 최적의 에이전트를 선택하고 기본 코드 리뷰 검사를 수행하고 컨텍스트를 제공하는 에이전트 코드링 작업을 지원합니다. (Desktop GUI for agentic coding that routes tasks across local agents and accounts, with Jev picking the best agent per task, running basic code-review checks, and supplying context.)
jev: 타입스크립트로 작성된 TypeSafe Jev 결정을 중심으로 한 애플리케이션 (TypeScript application built around TypeSafe Jev decisions.)
jev-2048: Jev(Choice) 기반 2048 웹 실험실에서 모든 이동이 TypeSafe AI System One의 선택에 의하여 결정되며, 확률, 신뢰도, 지연, 비용이 모두 표시되며, 허용되지 않는 경우에 대한 허브리스 대체는 제공되지 않습니다. (An instrumented 2048 web lab where every move is a Jev (TypeSafe AI System One) Choice, with no heuristic fallback | 用 Jev 决策模型驱动每一步的 2048 网页实验台，概率、置信度、延迟与成本全部摊开可见，且刻意不做启发式兜底.)
jev-audio-beeper: 저지연 오디오 검열 POC는 Jev 타입 결정과 ffmpeg를 사용하여 구현되었습니다. (Low-latency audio censorship POC using Jev typed decisions and ffmpeg.)
jev-calculator: Jev 기반의 확률적 AI 계산기 (A probabilistic AI calculator powered by Jev.)
jev-canvas: 음성과 가리키는 손가락으로 tldraw 캔버스에 그림을 그릴 수 있으며, Jev(TypeSafe System One)는 각 단어당 약 350ms 내로 행동, 대상 및 위치를 결정합니다. (Draw on a tldraw canvas with your voice and a pointing finger. Jev (TypeSafe System One) decides action, target and place in ~350 ms per spoken word.)
jev-chat-jarvis: Jev는 Android 챗봇에서 대화 맥락을 해석해 후보 답변을 우선순위를 매기고 사용자가 최종 답변을 입력하도록 돕는 Copilot입니다. (Android conversation copilot where Jev interprets chat context and helps rank candidate replies before the user inserts one.)
jev-chat-windows: WeChat(Windows 4.x)의 부가 기능인 대화 도우미: 창 캡처 + 로컬 오프라인 OCR로 상대방 메시지 읽기 → Jev 의도 판단 → 3개 후보 일괄 입력, 전송은 항상 수동 (微信（Windows 4.x）旁挂的回复辅助：窗口截图 + 本地离线 OCR 读对方消息 → Jev 判断意图 → 3 条候选一键填入，发送永远手动.)
jev-connector: TypeSafe Jev와 WordPress를 연결하여 타입이 정의된, 신뢰도 점수를 가진 답변을 제공해 코드 분기 가능하게 합니다. (WordPress connector for TypeSafe Jev: typed, confidence-scored answers your code can branch on.)
jev-document-classification: JEV Document Classification은 TypeSafe의 "System One" 모델을 활용하여 텍스트 기반 문서를 빠르고 효율적으로 분류하는 AI 기반 솔루션입니다. (JEV Document Classification enables the rapid and cost-effective classification of text-based documents using AI, leveraging TypeSafe's "System One" model.)
jev-eval-agent: Jev를 사용한 라우팅과 표준 LLM 도구 선택을 비교하여 100개의 모의 도구를 평가하는 에이전트 도구 평가 허브 (Agent tool evaluation harness comparing standard LLM tool selection against Jev routing across 100 mocked tools.)
jev-for-engineers: TypeSafe의 Jev(System One 모델)를 기계 및 전기 공학에 적용한 8개의 최소 실행 예제: CAD/CAE/CAM 라우팅, FEM 결과 트라이지, DFM 스크리닝, BOM 정렬 등. (Eight minimal working examples of TypeSafe's Jev (a System One model) applied to mechanical and electrical engineering: CAD/CAE/CAM routing, FEM result triage, DFM screening, BOM alignment…)
jev-geo-audit: 300개의 공개 페이지를 Jev 결정에 따라 AI 인용 가능성에 대해 검토하고, LLM 판사와의 일치도, 비용 및 지연 시간을 측정했습니다. (300 public pages audited for AI citability with Jev decisions, checked against an LLM judge: agreement, cost and latency, measured.)
jev-gmail-ai-spam-filter-and-labeling: Gmail용 자가호스팅 AI 이메일 분류기, Jev 기반. 사용자 정의 라벨 생성, 편지함 정리, 스팸 필터링 및 비용 제어를 신뢰하여 수행. (Self-hosted AI email classifier for Gmail powered by Jev. Create custom labels, organize your inbox, and filter spam with confidence and cost controls.)
jev-grug: JEV를 도와주는 프로젝트 <3 (Helping JEV speak <3.)
jev-guard: 거래소 충전 및 인출 시나리오에 맞춘 실시간 리스크 관리 분류 게이트웨이: Jev(TypeSafe System One)은 분류 계층만 수행하며, 최종 판단 권한은 확정성 코드에 남겨둡니다. (面向交易所充提场景的实时风控分诊网关——Jev（TypeSafe System One）只做分诊层，裁判权留在确定性代码里。.)
jev-issue-radar: GitHub 이슈 트라이지에 side-by-side 증거를 사용해보세요. 설정 없이 공개 샘플을 시도하거나, TypeSafe Jev를 통해 로컬 앱을 실행해보세요. (GitHub issue triage with side-by-side evidence. Try the public sample without setup, or run the local app with TypeSafe Jev via OpenRouter.)
jev-linkmap: Jev를 사용해 사이트 내부 링크 맵을 몇 초 만에 재구성하고, Claude Opus 5와 같은 큐에 레이스를 벌이며, 깊은 모델이 이견을 바탕으로 루브릭을 재작성합니다. (Rebuild a site's internal link map in seconds with Jev, race Claude Opus 5 on the same queue, and let a deep model rewrite the rubric from the disagreements.)
jev-mail: TypeSafe Jev System One으로 Gmail 받은편지함을 상시 분류해 비우는 자동화 도구 (Autonomous 24/7 Zero-Inbox triage for Gmail powered by TypeSafe Jev System One.)
jev-oncall: TypeSafe Jev는 모델이 판단하고 순수 코드가 결정하는 사고 트라이지 시스템으로, 확률 분포 기반 라우팅과 인간 검토 중간 대역, 실패 시 열린 기본값을 갖춘다. (Incident triage on TypeSafe Jev — the model judges, plain code decides. Routing on probability distributions with a human-review middle band and fail-open defaults.)
JEV-Paper-Radar: Jev는 매일 아침 새로운 arXiv 논문을 읽고, 당신에게 읽어야 할 논문을 골라줍니다. 평이한 관심사, 조정된 확률, 하루 약 0.06달러, 포크하여 사용하세요. (Let Jev read every new arXiv paper each morning and surface the few you should read. Plain-English interests, calibrated probabilities, ~$0.06/day, fork and go.)
jev-prompt-optimization: TypeSafe Jev Choice의 지시사항과 결정 기준을 라벨 데이터를 기반으로 자동으로 최적화합니다. (automatically optimizing the instructions and decision criteria of TypeSafe Jev Choice from labeled data.)
jev-research-pipeline: 일일 연구 모니터는 고정된 질문에 대한 대응을 위해 결정적 Python이 루프를 처리하고, TypeSafe Jev는 질문별로 소스를 스크린하며, Qwen은 노트를 작성합니다(파일럿). (Daily research monitor for standing questions: deterministic Python owns the loop, TypeSafe Jev screens sources per question, Qwen writes the notes (pilot).)
jev-resume-analyzer: TypeSafe Jev, React, FastAPI를 활용한 CV 진단 및 직무 맞춤 분석 도구 (CV diagnostics and job alignment with TypeSafe Jev, React and FastAPI.)
jev-resume-disqualifier: Jev Resume Disqualifier은 TypeSafe 기반의 System One 결정 지능을 활용한 자동화된 이력서 탈락 엔진으로, 25ms 이내의 처리 속도로 80%의 부적격 지원자를 제거합니다. (Jev Resume Disqualifier: Sub-25ms automated resume knockout engine powered by TypeSafe Jev System One decision intelligence. Eliminates 80% of unqualified applicants with deterministic date math &…)
jev-resume-screening: TypeSafe Jev (System One) 이력서-JD 매칭도 초기 스크리닝: 원자적 질문, v1→v3까지의 기준 업데이트 및 전체 재현 가능한 테스트 아카이브 (TypeSafe Jev (System One) 简历-JD 匹配度初筛：判据模板 + 正/负/陷阱三类样本测试档案，判据 v1→v3 迭代全程可复现 / Resume-JD screening with TypeSafe Jev: atomic questions, calibrated criteria v1→v3, full reproducible test archive.)
jev-reviewer: Jev는 시스템 리뷰를 위한 데이터 추출을 위해 논문에서 인용된 보고서 및 보완 자료의 추출 양식이나 RoB 2, ROBINS-I, QUADAS-2, TIDieR 템플릿을 요청합니다. (Data extraction for systematic reviews, quoted from the papers. Ask a trial report and its supplements your extraction form or a RoB 2, ROBINS-I, QUADAS-2 or TIDieR template; Jev points at the…)
jev-score: Jev를 기반으로 하는 로컬 우선 문서 평가 작업 공간 (Local-first document evaluation workspaces powered by Jev.)
jev-seo: Jev를 통해 하나의 홈페이지 URL로 사이트의 SEO 상태를 실시간으로 분석하고 PDF, XLSX, Markdown 형식의 보고서를 제공합니다. (Live SEO audit for any website from one homepage URL, judged by Jev. PDF, XLSX and Markdown reports.)
jev-seo: jev-seo: Rust로 작성된 SEO 및 GEO CLI와 코딩 에이전트를 위한 MCP 서버: 50개 규칙 검사, 라이브 크롤링, GEO 점수, 순위 변화, CI 게이트. MIT 라이선스, 구독 없음. (jev-seo: Rust SEO and GEO CLI plus MCP server for coding agents: 50-rule audits, live crawls, GEO scores, rank drift, CI gates. MIT, zero subscription.)
jev-social: Jev 기반 인스타그램, 틱톡, 링크드인 연구 도구로 타입드 라우팅, 실제 브라우저 증거, 스트리밍 포스트 카드, 비디오 캡처, 인용 소셜 리포트 제공 (Jev-powered Instagram, TikTok, and LinkedIn research: typed routing, real browser evidence, streamed post cards, video capture, and cited socai reports.)
jev-storyboard-lab: 구글 ADK와 마이크로소프트 에이전트 프레임워크를 비교하며, TypeSafe Jev를 사용한 벤더 중립적 품질 게이트로 구조화된 출력 에이전트를 개발합니다. (Google ADK vs Microsoft Agent Framework for structured-output agents, with TypeSafe Jev as a vendor-neutral QC gate.)
jev-test: 2B 로컬 모델(Gemma 4 E2B)이 TypeSafe Jev로 결정 모델을 호출하면서 웹 질문에 정확하게 답변할 수 있는지 테스트하는 사전 등록 벤치마크입니다. (Pre-registered benchmark: can a 2B local model (Gemma 4 E2B) answer web questions without making things up when a decision model (TypeSafe Jev) makes every call? SearXNG for search, MemPalace for…)
jev-the-janitor: TypeSafe Jev는 마크다운 버스터를 관리하며, 각 노트에 투표하고 코드 파일을 저장하고, 낮은 신뢰도 파일을 검토하는 역할을 합니다. (A janitor for markdown vaults powered by TypeSafe Jev: Jev votes on each note, your code files it, you review the low-confidence pile.)
jev-trade: Hyperliquid에서 실시간 Jev 트레이더를 실행 중입니다. (Live Jev trader on Hyperliquid.)
jev-trade: 가상의 암호화폐 거래 루프가 BTC와 ETH의 시장 정보를 Jev로 전송하고 실행 비용 및 지연을 모델링합니다. (A simulated crypto trading loop that sends BTC and ETH market features to Jev and models execution costs and latency.)
jev-trader: 하나의 AI 거래 결정을 매 Monad 블록마다 Jev로 Kuru MON-USDC에 적용합니다. (One AI trade decision every Monad block. Jev on Kuru MON-USDC.)
jev-trader: 트레이딩 애플리케이션은 시장 결정을 위해 Jev를 사용합니다. (Trading application that uses Jev for market decisions.)
Jev-Trades: TypeSafe AI의 첫 번째 System One 모델 Jev를 기반으로 한 거래 봇입니다. (Trading bot with the all new TypeSafe AI's first system one model named as Jev.)
jev-trading: Jev Trading은 컴퓨터에서 실행되는 주식 결정 서비스로, 웹 워크베이스를 사용하거나 HTTP를 통해 자체 소프트웨어에서 호출할 수 있으며, 시장 데이터, 지표, 기초 자료, 뉴스 등을 제공합니다. (Jev Trading is a stock decision service that runs on your computer. Use the web workbench or call it from your own software over HTTP. It sends market data, indicators, fundamentals, and news…)
jev-trip: Jev Trip은 설명 가능한 일일 여행 계획기를 제공하며, LLM이 사전에 계획하고 Jev가 선택 및 검증합니다. 결정적 코드는 경로 사실, 시간 계산, 검증 및 버전 관리를 처리합니다. (Jev Trip is an explainable day-trip planner. The LLM plans ahead; Jev chooses and checks. Deterministic code handles route facts, time calculations, validation, and versioning.)
jev-usecases: 신뢰도 기준으로 판단을 거르는 로직을 갖춘 운영용 TypeSafe Jev(System One) 활용 사례 하네스 (Production TypeSafe Jev (System One) use-case harnesses with confidence-gated decision logic.)
jev-writer: Jev의 칼리브레이션된 판단을 기준으로 작성한 모든 포스트를 사전에 등록된 척도에 따라 평가하고, 그 평가를 통해 참여도를 예측하는 능력을 테스트합니다. (Find out which qualities of your writing actually predict engagement. Rates every post you have published against a pre-registered rubric using Jev's calibrated judgments, then tests those ratings…)
Jev-X-Sentiment-Analysis: 크립토 결정 지원: 각 요청당 50~1,000개의 트윗을 통계적 전처리와 SQLite 중복 제거 후 Jev가 남은 증거를 결정 카드로 변환합니다. (Crypto decision support: ingests 50-1,000 tweets per request through statistical pre-processing and SQLite deduplication, then has Jev turn the surviving evidence into a decision card with entry…)
jev_project_context: AI 코드 에이전트용 증거 중심 장기 실험 기억 기술로, 선택적으로 Jev 결정 모델 레이어를 사용할 수 있음 (Evidence-first long-term experiment memory skill for AI coding agents, with optional Jev decision-model layers.)
jevchess: Jev, TypeSafe의 System One 모델은 OpenRouter LLM, Stockfish 및 사용자와 체스를 플레이하는 일인칭 웹 앱으로, 실시간 이동, Jev의 이동 확률, 저장된 게임 및 승률을 제공합니다. (Jev, TypeSafe's System One model, plays chess against any OpenRouter LLM, Stockfish and you. One-page web app with live moves, Jev's move probabilities, saved games and win rates.)
jevegis: LLM 앱에 대한 보호 기능을 하나의 API 호출로 제공하며, 프롬프트 주입, 감금 탈출, 정보 누설, 안전하지 않은 콘텐츠 등을 방지합니다. TypeSafe Jev 기반으로 MIT 라이선스입니다. (Guardrails for LLM apps in one API call. Prompt injection, jailbreaks, leaks, unsafe content. Built on TypeSafe Jev. MIT.)
JevEmon: Jev는 실제 포켓몬 파이레드 ROM을 걷고 있습니다. (Jev walks a real Pokémon FireRed ROM.)
jevernetes: Jev는 Kubernetes 로그 분석, 맥락 조사 및 에이전트 전환을 지원하는 실시간 분석 도구입니다. (Live Kubernetes log analysis, contextual investigation, and agent handoff powered by Jev.)
jevibe-check: 블루스카이 게시물과 초안에 실시간 톤 라벨을 추가하는 도구로, TypeSafe의 Jev API를 사용합니다. (A live tone labeler for Bluesky posts and drafts, using TypeSafe's Jev API.)
jevmail: TypeSafe AI의 Jev 판단 모델과 Vercel AI Gateway로 Gmail 메일을 답장 필요·업데이트·홍보·영업·스팸으로 분류하는 오픈소스 도구. 로컬에서 읽기 전용으로 실행 (Open-source AI email triage for Gmail. Sorts your inbox into Needs reply, Updates, Promos, Sales and Spam with Jev, TypeSafe AI's decision model, via Vercel AI Gateway. Read-only, runs locally…)
jevmory: TypeSafe Jev의 보증된 신뢰도에 따라 모든 사실이 원문 인용 형태로 저장되며, 로컬 우선, SQLite 기반, 의존성 없는 메모리입니다. (Coding-agent memory where every fact is a verbatim quote graded by TypeSafe Jev's calibrated confidence. Local-first, SQLite receipts, zero dependencies.)
jevocks: 매일 주식 상태를 확인하는 Jev 앱 (Everyday Stocks Status with Jev.)
jevscan: EVM 토큰 스크리닝 도구로 시장 특성 기반의 리스크 판단을 위한 라이브러리, CLI 및 MCP 인터페이스 제공 (An EVM Token screening tool with library, CLI and MCP interfaces for market-feature-based risk judgments.)
JevScout: 코딩 에이전트가 크롬에서 회사 채용 페이지를 브라우징하고 Jev를 사용해 AI 및 소프트웨어 엔지니어링 역할을 필터링하여 결과를 저장하는 샘플 작업 검색 스킬 (A demo job-search Skill for coding Agents that browses company careers pages in Chrome, uses Jev to screen AI and software-engineering roles, and saves the results.)
JevSlop: 8개의 Jev 차원을 기준으로 public note.com 기사들을 평가하고, 검토 가능한 AI-로스 점수를 생성합니다. (Scores public note.com articles across eight Jev dimensions and produces an inspectable AI-slop score.)
jevsume: ATS 친화적 이력서 검토는 Jev(TypeSafe System One)을 기반으로 하며, 프론트엔드는 파서가 처리하는 방식으로 이력서 텍스트를 추출하고, Cloudflare Worker는 타입이 지정된 JEV 질문을 실행해 JevScore를 생성합니다. (ATS-friendly resume review powered by Jev (TypeSafe System One). The frontend extracts resume text the way a parser would, then a Cloudflare Worker runs typed JEV questions and composes a JevScore.)
JevSysUno: 타입스크립트 애플리케이션은 TypeSafe Jev를 System One의 결정 계층으로 탐색하는 프로젝트입니다. (TypeScript application exploring TypeSafe Jev as a System One decision layer.)
jevtest: 감정 탐지기: 입으로는 "좋아요"라고 말해도 마음속은 진짜 좋아하는지 TypeSafe Jev(System One 모델)을 통해 OpenRouter에서 실시간으로 판단하고 일반 LLM과 비교합니다. (情緒測謊器：嘴上說「好」，心裡真的好嗎？用 TypeSafe Jev（System One 模型）透過 OpenRouter 即時判斷，並與一般 LLM 對照.)
JevTicktRouter: TypeSafe Jev와 React 19를 사용한 .NET 10 기반 AI 기반 티켓 트라이지 애플리케이션 (A .NET 10 and React 19 application for fast, structured AI-powered ticket triage using TypeSafe Jev.)
JevTools: Jev 개발 프로세스를 간소화하기 위한 경량 개발자 유틸리티 및 스크립트 모음 (A lightweight collection of developer utilities and scripts designed to streamline Jev development process.)
JMP (보관됨): JMP는 Jev가 작업을 분배하고 OpenAI, DeepSeek 또는 로컬 모델이 인자들을 생성하는 공동 모델 참여형 로컬 코딩 워크스페이스입니다. (JMP — Joint Model Participation. A local coding workspace where Jev routes actions and OpenAI, DeepSeek, or local models generate arguments.)
kojev: Jev를 위한 Kotlin Multiplatform 클라이언트로, 문자열 키 대신 사용자 정의 enum 또는 sealed 타입을 반환합니다. (Kotlin Multiplatform client for Jev that returns your own enum/sealed types instead of string keys.)
leadgenrationaivoiceagent: TypeSafe 모듈은 마케팅 및 음성 플랫폼에서 에이전트 역할에 대한 전문화 라벨을 선택합니다. (An experimental TypeSafe module in a marketing and voice platform chooses specialization labels for agent roles.)
live-jev: Jev는 짧은 자연어 요청을 제한된 음악 제작 작업으로 매핑하는 Ableton Live 컨트롤러입니다. (Ableton Live controller where Jev maps a short natural-language request to a bounded music-production action.)
lossless-rewrite: Jev를 사용한 AI 텍스트 재작성 및 문서 요약 도구로, 누락된 아이디어를 확인하고 자동으로 수정하는 로컬 에디터와 CLI를 제공합니다. (AI text rewriting and document summarization with Jev checks for missing ideas and automatic repair. Local editor and CLI.)
metis: Metis는 TypeSafe AI Jev를 사용해 자동으로 GitHub 이슈를 분류하는 재사용 가능한 GitHub 액션입니다. (Metis: automatic GitHub issue triage powered by TypeSafe AI Jev. A reusable GitHub Action.)
mimicry: TypeSafe 피드백 루프 내에서 제한된 AI 초안을 자신만의 목소리로 재구성합니다. (Rewrite AI drafts in your own voice with a bounded TypeSafe feedback loop.)
newsscore: 주간 뉴스에서 티커당 하나의 숫자를 제공하는 비동기 파이썬 라이브러리 + CLI, 플러그인 가능한 스코어러, 기본값은 Jev입니다. (One number per ticker from the week's news. Async Python library + CLI, pluggable scorer, Jev by default.)
notra: 브랜드 가시성 분류기를 LLM을 통해 Jev의 불리언 결정으로 전환하는 마케팅 분석 플랫폼 (Marketing analytics platform whose feature flag routes brand-visibility classifiers off an LLM and onto Jev boolean decisions.)
pagegrade: WXT과 TypeSafe AI Jev를 활용해 페이지 섹션을 명확하게 구성하고, 글쓰기 및 on-page SEO를 개선합니다. (Grade page sections for clarity, writing and on-page SEO. WXT + TypeSafe AI Jev.)
plotveil: YouTube 댓글에서 조용한 스포일러 차단기. 각 댓글에 대해 Jev( TypeSafe System One ) Noul 결정을 한 번 입력하고, 확인 중에도 덮어두며 확인 실패 시에도 여전히 덮어두는 방식입니다. (A quiet spoiler blocker for YouTube comments. One typed Jev (TypeSafe System One) Noul decision per comment; covered while checked, still covered if the check fails.)
prism-liquidity-agent: 솔라나 레버리지 에이전트는 Jev 그림자 판단을 기반으로 규칙 기반 결정과 비교하여 작동합니다. (A Solana liquidity Agent with Jev shadow judgments compared against rule-based decisions.)
QuantDinger: 오픈소스 AI 거래 OS, 에이전트 거래 및 바이브 거래, Jev System One 통합. 연구, 파이썬 전략 구축, 백테스트 및 암호화폐, 주식, 외환을 위한 페이퍼/라이브 거래. (Open-source AI Trading OS, agent trading, and vibe trading, with Jev System One integration. Research, build Python strategies, backtest, and paper/live trade across crypto, stocks, and forex.…)
robo-harness: SO-101 로봇팔 워크벤치는 Bun/Effect와 Python 드라이버를 결합하여 Jev를 사용해 관절 액션 제약을 구현합니다. (SO-101 robot-arm workbench combining Bun/Effect and Python drivers, using Jev for joint action constraints.)
s1s: System One Search은 TypeSafe 판단과 저장소 증거를 통해 코드를 탐색하고 추적합니다. (System One Search: navigate and trace code with TypeSafe judgments and repository evidence.)
scam-shield: TypeSafe의 Jev 모델을 기반으로 한 사기 텍스트 메시지 필터 (Scam text message filter powered by TypeSafe's Jev model.)
secondlayer: 자체 호스팅 Stacks 데이터 서비스는 Slack 게이트와 결함 트라이지 경로에서 Jev 결정을 사용합니다. (Self-hosted Stacks data service whose Slack gate and fault-triage paths use Jev decisions.)
smart-switch: TypeSafe의 Jev 모델이 예측한 macOS용 리마이크드 윈도우 스위처 (Reimagined window switcher for macOS using frontier artificial intelligence. Predicted by TypeSafe's Jev model.)
sqlite3-jev: SQLite 확장 모듈로 TypeSafe Jev 또는 tensai serve를 SQL에서 호출할 수 있습니다. (SQLite extension that calls TypeSafe Jev (or tensai serve) from SQL.)
tax-doc-classifier: Jev 기반의 세금 문서 페이지 분류기로 261개의 IRS 폼에 대해 100% 정확도를 제공하며, 페이지당 약 0.001달러의 비용입니다. (Tax document page classifier built on Jev decisions. 100% strict accuracy across 261 IRS forms, ~$0.001 per page.)
tc39-atlas: TypeSafe AI System One(Jev)을 활용해 TC39 제안을 채택 경로, 인지 부담, 웹 호환성 등에 따라 분류하고 탐색할 수 있는 상호작용형 의미 탐색기 및 분류 시스템입니다. (Interactive semantic explorer and taxonomy for TC39 proposals. Applies TypeSafe AI System One (Jev) to classify ECMAScript proposals across adoption pathways, cognitive overhead, web-compatibility…)
tempo-jev-demo: 자연어 태스크 워크스페이스로 TypeSafe의 Jev, GPT-5.6 Luna, Gemini 3.8 Flash 등의 AI 모델 성능을 비교합니다. (A natural-language task workspace comparing performance across AI models (TypeSafe's Jev, GPT-5.6 Luna, and Gemini 3.8 Flash).)
tiab-review-plugin: Chrome 확장 프로그램으로 시스템 리뷰 스크리닝을 지원하며 Jev는 각 기준에 따른 일치 확률과 포함 판단을 제공합니다. (Chrome extension for systematic-review screening where Jev returns per-criterion match probabilities and an inclusion judgment.)
trading-bot-jev: Binance 테스트넷에서 뉴스를 기반으로 거래를 자동화하는 크립토 트레이딩 봇으로 TypeSafe(Jev)를 사용하여 분석합니다. (Crypto trading bot on Binance testnet using TypeSafe (Jev) to judge news.)
transcript-scorecard: TypeSafe AI와 Effect, SQLite, React, Vite, Turborepo를 사용한 ACME 라이브 지원 호출 스코어링 데모 (ACME live support-call scoring demo with TypeSafe AI, Effect, SQLite, React, Vite, and Turborepo.)
triagedy: JSONL 보안 경고를 입력으로 받아 타입화된 결정을 출력하는 UNIX 필터로, TypeSafe Jev 또는 로컬 모델에서 실행되며 정책 라우팅은 코드에 남아 있습니다. (Alert triage as a UNIX filter: JSONL security alerts in, typed decisions out. Runs on TypeSafe Jev or a local model; policy routing stays in code.)
typesafe-cli: 셸에서 Ask Jev가 입력한 질문에 대해 noul, choice, score 답변을 숫자로 처리하고, 에세이 형식이 아닌 숫자로 답변하세요. (Ask Jev typed questions from the shell: noul, choice, and score answers as numbers, not prose.)
typesafe-comment: TypeSafe.ai를 사용하여 코드 주석을 특정 허리스틱에 따라 평가하는 작은 파이썬 패키지 (Small Python package that uses typesafe.ai to evaluate code comments on certain heuristics.)
typesafe-jev: TypeSafe Jev를 사용하여 이력서 폴더를 스크린: 타입 judgments, 편집 가능한 정책, 자유로운 재점수화 (Screen a folder of CVs with the TypeSafe Jev decision model: typed judgments, an editable policy, free re-scoring.)
typesafe-playground: 커뮤니티 TypeSafe AI 플레이그라운드는 110개의 사용 사례, 게임, 딜레마 및 모델 도전 과제를 포함하며, 수정 가능한 프롬프트, A/B 비교 및 모바일 친화적 UI를 제공합니다. (Community TypeSafe AI playground: 110 use cases, games, dilemmas and model challenges, with editable prompts, A/B comparisons and a mobile-friendly UI.)
typesafe-triage-guard: TypeSafe의 Jev를 기반으로 한 세 가지 조합 가능한 판단 파이프라인: 지원 요청 분류, 관찰 가능성 경고 분류, 배포 리스크 게이트 (Three composable judgment pipelines on TypeSafe's Jev: support-ticket triage, observability alert triage, and a deploy-risk gate.)
work-with-jev: Jev로 Feishu 업무 메시지를 긴급·할 일·볼 만함·나중에 보기 네 범주로 분류하는 로컬 우선 메시지 분류기. 확장 가능한 워크스페이스 어댑터 포함 (用 Jev 把飞书工作消息分成四类：紧急、待办、值得看、暂时略过。A minimal, local-first message classifier with extensible workspace adapters.)
Working-Memory-Jev: 로컬에서 .env 파일을 열고 플레이스홀더를 자신의 키로 교체하세요. 이 파일은 비공개로 유지해야 하며, Git은 이를 무시합니다. 키를 프리엔드 코드, 브라우저 필드, 이슈, 또는 실행할 명령어에 붙여넣지 마세요. (Edit .env locally and replace the placeholder with your own key. Keep this file private; Git ignores it. Do not paste the key into frontend code, a browser field, an issue, or a command that will…)
aiavatarkit: 선택적 AIAvatarKit 구성 요소는 스피치 트랜스크립트에서 턴 끝점을 판단하기 위해 Jev를 사용합니다. (An optional AIAvatarKit component uses Jev to judge turn endings from speech transcripts.)
ha-conversation-jev: Home Assistant 커스텀 컴포넌트: Jev 빠른 경로와 Grok 대체 옵션을 갖춘 대화 에이전트 (Home Assistant custom component: Conversation agent with Jev fast-path + Grok fallback.)
jev-system-one: OpenAI와 TypeSafe Jev를 기반으로 한 투명한 결정 보고서를 포함한 답변을 제공하는 개선된 터미널 인터페이스 (A polished OpenAI + TypeSafe Jev terminal interface for answers with transparent decision reports.)
minutes: 지역 중심의 전사 앱이 실시간 음성 경로를 Jev를 통해 평가합니다. (Meeting notes: local-first transcription app whose live voice path runs its evaluations through Jev.)
OpenWhisper: 음성 기반 메모 및 회의 노트 앱으로, 주제 변경, 메모 작성 지침, 민감 정보 탐지 등을 위한 선택적 Jev 검사를 지원합니다. (A dictation and meeting-notes app with optional Jev checks for topic changes, note-taker instructions and sensitive text.)
Agent-JEV-Tetris: 새로운 모델 JEV를 사용하여 테트리스 게임을 플레이합니다. (using the new model JEV to play the game tetris.)
beat-jev: 렌더 워크플로우, TypeSafe Jev, 렌더 포스트그레스를 기반으로 한 벌칙 슈팅 게임이며, 파이썬과 타입스크립트 예제가 포함되어 있습니다. (A penalty shootout powered by Render Workflows, TypeSafe Jev, and Render Postgres. Python and TypeScript examples.)
casse-brique-typesafe: Next.js 기반 블록 깨기 게임으로, TypeSafe AI의 Jev 모델이 실시간으로 패들을 제어합니다. Claude Code로 개발되었습니다. (A Next.js brick breaker whose paddle is controlled in real time by TypeSafe AI's Jev model. Built with Claude Code.)
chess-vs-jev: 파이게임 기반 체스 게임으로 Jev를 AI 상대로 사용 가능하며, 인간 vs 인간, 인간 vs Jev, Jev vs Jev 모드를 지원합니다. (A pygame chess game with Jev as the AI opponent. Play Human vs Human, Human vs Jev, or watch Jev vs Jev.)
cyber-breach-jev: Cyber-Breach: Jev 프로토콜은 TypeSafe AI Jev System One형 결정 모델을 기반으로 한 전략적 사이버펑크 액션 게임입니다. (Cyber-Breach: The Jev Protocol - A tactical cyberpunk arena combat game powered by TypeSafe AI Jev System One decision model.)
doom-jev: Jev를 사용하여 게임 상태에서 이동, 타겟 선택 및 발사 조작을 결정하는 ViZDoom 에이전트 (A ViZDoom Agent that uses Jev to choose movement, targets and firing from structured game state.)
embodied-jev: EmbodiedJev는 MuJoCo 로봇 결정 워크벤치로 MiniCPM5-2B, Jev 및 호환 가능한 모델 API를 지원합니다. (EmbodiedJev: MuJoCo robot decision workbench with MiniCPM5-2B, Jev and compatible model APIs.)
f1: JEV Prix는 5개의 AI 드라이버, 알려지지 않은 프로시저적 회로, 포뮬러 스타일 레이싱, BYOK Jev 및 저장된 리플레이 기능을 제공하는 오픈소스 프로젝트입니다. (JEV Prix: five AI drivers, unknown procedural circuits, Formula-inspired racing, BYOK Jev and saved replays.)
heist-one: Jev는 타입 기반의 감시 판단을 통해 브라우저 스티프트 게임을 제공하며, 결정적 코드가 세계를 지배하는 오픈소스 프로젝트입니다. (Observable browser stealth game: Jev makes typed guard judgments while deterministic code owns the world.)
jev-arena-nanojev: Jev Arena은 NanoJev, 규칙 에이전트 및 검색 알고리즘이 각 단계에서 이동, 공격, 쏘기, 치료, 뛰어넘기 및 환경 상호작용을 결정하는 완전한 로컬 그리드 전략 게임 아레나입니다. (Jev Arena is a fully local grid tactical game arena where NanoJev, rule agents and search algorithms make per-step move, attack, shoot, heal, dash and environment-interaction decisions across…)
jev-askable-arm: 제로샷 영어 목표를 Franka 시뮬레이션에 적용한 프로젝트로, Jev는 하드코딩된 기본 원리를 체인으로 구성했습니다. (Zero-shot English goals on a sim Franka. Jev chains hardcoded primitives.)
jev-asks-until-sure: Jev를 사용해 사용자의 답변을 기반으로 질문을 반복하며 신뢰도가 임계치를 넘으면 정답을 예측하거나 포기합니다. (A twenty-questions guesser that keeps asking until Jev's calibrated confidence crosses a threshold — or gives up and says so.)
jev-atari-lab: Jev는 구조화된 결정, 가치 질문, 그리고 재생 가능한 실험을 통해 Atari를 도전합니다. (Challenge Atari with Jev: structured decisions, value questions, and replayable experiments.)
jev-chess: TypeSafe AI System One은 체스 이동, 평가, 인물 상대방, 게임 분류를 제공하는 오픈소스 프로젝트입니다. (Chess moves, evaluations, persona opponents, and game classification with TypeSafe AI System One.)
jev-clash-royale-test: Jev 봇이 한 번의 System One 호출로 플레이-혹은-홀드, 카드, 라인, 깊이를 결정하는 Clash Royale 스타일의 샌드박스 (A Clash Royale-style sandbox whose Jev bot decides play-or-hold, card, lane, and depth in one System One call.)
jev-doom-agent: 제목: 브라우저 도움으로 Doom 실험, 동일한 초기 상태에서 Jev 제어 플레이어 비교 (A browser Doom experiment comparing Jev-controlled players from the same initial state.)
jev-drone: MuJoCo에 구현된 카메라만으로 작동하는 자율 드론으로, TypeSafe Jev 소형 판단 모델이 2.5Hz로 루프에서 실행됩니다. (Camera-only autonomous drone in MuJoCo with a small judgment model (TypeSafe Jev) in the loop at 2.5Hz.)
jev-experiments: Jev를 사용해 크롬 데인과 로컬 쿨러 아레나를 플레이하며 Python이 구조화된 결정을 실행합니다. (Uses Jev to play Chrome Dino and a local shooter arena while Python executes structured decisions.)
jev-flappy-bird: TypeSafe의 Jev 모델이 Flappy Bird를 플레이하는 라이브 데모, 한 번의 날개 펼치거나 기다리는 결정만으로 진행됩니다. (A live demo of TypeSafe's Jev model playing Flappy Bird, one flap-or-wait decision at a time.)
jev-flappy-bird: Jev는 물리 기반 컨텍스트 없이 플래피 버드 게임을 배우는 방법을 제공합니다. (Jev learns to play flappy-bird game with physics based context and without it.)
jev-gamepilot: Jev-GamePilot은 Laya(지역 서버 30ms 이하 System One 추론)와 TypeSafe의 Jev System One(Choice, Score, Noul)을 기반으로 하는 보편적 자율 AI 게임 에이전트로 실시간 데이터를 포착합니다. (Jev-GamePilot is a universal autonomous AI gaming agent powered by Laya (local sub-30ms System One inference) and TypeSafe's Jev System One (Choice, Score, Noul). It captures real-time…)
jev-games: Visual Jev lab은 여러 게임 및 엠블로이터 플랫폼에서 사용할 수 있는 시각적 개발 환경입니다. (Visual Jev lab for multiple games and emulator platforms.)
jev-gomoku: Jev를 기반으로 한 MoonBit 클라이언트와 Jev 대 Jev 고목 경기에 대한 타이밍 로그 기능이 포함된 프로젝트입니다. (MoonBit client for Jev plus a Jev-vs-Jev gomoku match, with timing logs.)
jev-gpt: Jev는 한 번의 입력으로 문장을 생성하는 텍스트 생성 도구로, 각 단어에 하나의 질문을 입력합니다. (Text generation with jev: one typed question per word.)
jev-lab: 100 AI NPCs이 있는 작은 마을에서 Jev가 다음 행동을 선택하고, 세계가 이야기를 만든다. (100 AI NPCs live in a tiny town. Jev chooses the next action; the world writes the story.)
jev-libero: Jev를 사용한 세부 로봇 제어, 물리 시뮬레이션 미리보기 및 구성 가능한 LIBERO 작업을 지원하는 프로젝트입니다. (Fine-grained robot control with Jev, physics previews, and configurable LIBERO tasks.)
jev-life: 새 규칙을 작성한 뒤 Jev 판단 모델이 플레이하는 모습을 보는 실험적 게임 'The Chess of Life × Jev' (The Chess of Life × Jev — an experimental game: write a new ruleset, then watch a decision model play it. | 生命棋 × Jev：实验性游戏设计——写一套新规则，然后看 Jev 怎么玩.)
jev-little-airways: Jev와 TypeSafe의 System One 결정 모델을 활용한 보여주며 설명하는 기능 연구 (A show-and-tell capability study for Jev, TypeSafe's System One decision model.)
jev-market-reflex: TypeSafe AI Jev를 사용하여 실시간 암호화폐 시장에서 빠른 타입된 AI 결정을 수행합니다. (Fast typed AI decisions on live crypto markets using TypeSafe AI Jev.)
jev-palette: TypeSafe Jev를 사용한 의미 있는 명령 패널(Ctrl+K)은 의도에 따라 순위가 매겨져 있으며, 확률 분포가 순위가 됩니다. (Semantic command palette (Ctrl+K) ranked by intent with TypeSafe Jev — one Choice call, the probability distribution IS the ranking.)
jev-physical-ai: TypeSafe의 Jev를 로봇, 페인트, 엣지 하드웨어에 적용해 실제 측정값을 기반으로 성능을 성찰하며 정직하게 제시합니다. (Putting TypeSafe's Jev to work on robots, fleets, and edge hardware — real measured numbers, honestly caveated.)
jev-play-ping-pong: Jev는 브라우저 기반 테니스 게임으로 실시간으로 플레이하며, 구조화된 텔레메트리, 타입이 지정된 판단, 일반적인 크롬 입력, 그리고 검증 가능한 증거를 제공합니다. (Jev plays browser table tennis in real time: structured telemetry, typed decisions, ordinary Chrome inputs, and auditable evidence.)
jev-plays-pokemon: TypeSafe Jev를 사용하여 포켓몬 리드를 플레이합니다. (Playing Pokemon Red using TypeSafe Jev.)
jev-plays-pokemon: Jev를 사용해 Claude가 포켓몬을 플레이하는 것처럼 게임을 즐기는 프로젝트 (Like Claude Plays Pokemon, but with Jev.)
jev-pong: Pong 게임에서 공은 모델의 결정마다 한 단계씩 이동하며, Jev는 Vercel AI Gateway를 통해 LLMs과 경쟁하며 Ably 채널에서 모든 플레이어와 에이전트가 상호작용합니다. (Pong where the ball moves one step per model decision. Jev vs LLMs via Vercel AI Gateway, every player and agent on an Ably channel.)
jev-reflex-autonomy-lab: TypeSafe Jev를 사용한 멀티 드론 자율성 랩이 있으며 시스템 2 전략 지도가 선택적으로 제공됩니다. (Multi-drone autonomy lab demonstrating TypeSafe Jev reflex decisions with optional System 2 strategy guidance.)
jev-rl: JEV 강화학습: JEV 기반 보상으로 네 개의 클래식 게임 훈련, 재현 가능한 실험 및 체크포인트 재생 (JEV Reinforcement Learning: four classic games trained with JEV-powered rewards, reproducible experiments and checkpoint replays.)
jev-robot-control: Jev가 물리적 피드백을 기반으로 xArm7의 이동 방향과 그립 액션을 선택하는 MuJoCo 연구 (MuJoCo xArm7 study where Jev chooses movement directions and gripper actions from physical feedback.)
jev-robotics-demo: Jev(TypeSafe System One)과 Claude Opus 5가 MuJoCo에서 시뮬레이티드 로봇 팔을 제어하는 비교 실험. (Jev (TypeSafe System One) vs Claude Opus 5 driving a simulated robot arm in MuJoCo.)
jev-royal: Jev 기반 게임 및 결정 실험 프로젝트 (Jev-powered game and decision experiment.)
jev-snake: TypeSafe AI의 Jev가 구조화된 상태를 기반으로 매 타이크에 이동 결정을 내리는 실험적 스네이크 환경이며, 게임 엔진은 결정적 규칙을 갖는다. (An experimental Snake environment where the game engine owns deterministic rules and TypeSafe AI's Jev makes the movement decision from structured state on every tick.)
jev-synthetic-survey: Jev와 GPT-4.1을 Twin-2K-500에서 합성 설문 응답자로 비교했을 때 질문의 방식이 사용된 모델보다 더 큰 영향을 미쳤다. (Jev vs GPT-4.1 as synthetic survey respondents on Twin-2K-500. How you ask mattered more than which model you used.)
jev-t-rex-runner: TypeSafe AI Jev 모델이 플레이하는 Chrome Dino 게임 (Chrome dino game played by Typesafe AI Jev model.)
jev-tetris: TypeSafe를 시각적으로 보여주는 예제로 Jev가 검증된 테트리스 배치를 선택합니다. (A visual TypeSafe demo where Jev chooses verified Tetris placements.)
jev-tetris: 제목: JEV가 판단 모델이 하는 테트리스 게임을 분석하며 보드의 분포를 빛나게 표현하는 프로젝트 (A Tetris that a judgment model plays. The code finds every way the piece can land and writes each one as a sentence; JEV reads them and points at one. The board glows with its whole distribution…)
jev-torneo-animales: Jev( TypeSafe System One)을 referee로 하는 Winner-stays-on 동물 트ัว토리언트 게임은 타이핑 속도를 체험할 수 있는 로컬 게임으로, 스페인어 UI를 제공합니다. (Winner-stays-on animal tournament refereed by Jev (TypeSafe System One): a local game to feel how fast typed decisions are. UI in Spanish.)
jev.mods: Jev가 스크립트 없이 게임을 처음부터 완료하려는 Minecraft 모드입니다. (Minecraft mod where Jev tries to finish the game from scratch without a scripted route.)
jev2048: Jev(TypeSafeAI)가 2048 게임을 해결합니다. (Let Jev (TypeSafeAI) solve 2048.)
jev_deep_rl: 이 프로젝트는 고정된 모델을 평가하며, 모델 가중치를 트레이닝하거나 업데이트하지 않고 보상과 결정을 기록합니다. 시드된 랜덤 정책은 로컬 베이스라인을 제공합니다. (This project evaluates a fixed model. It records rewards and decisions without training or updating model weights. A seeded random policy provides a local baseline.)
jev_vampire_survivors: TypeSafe의 Jev 모델은 스팀에서 플레이되는 Vampire Survivors에 BepInEx 플러그인과 Python 브레인, 실시간 결정 대시보드를 제공하는 Native Linux 전용 프로젝트입니다. (TypeSafe's Jev model plays Vampire Survivors on Steam: BepInEx plugin + Python brain + live decision dashboard. Native Linux only.)
jevarena: JevArena은 브라우저 기반 클릭만 가능한 게임에서 두 Jev 에이전트가 대결하는 TypeSafe Jev 기반의 플랫폼입니다. (JevArena — two Jev agents duel in click-only browser games (Browser Use + TypeSafe Jev).)
JevArena: 두 Jev 에이전트가 Vercel AI Gateway를 통해 Snake에서 대결한다. (Two Jev agents duel at Snake via Vercel AI Gateway.)
JevBird: 파이썬으로 개발된 플래피 버드 게임에서 코드가 후보 경로를 시뮬레이션하고 Jev가 하나를 선택합니다. (A Python Flappy Bird game where code simulates candidate routes and Jev picks one.)
jevpilot: Jev 기반 자동 주행 시스템이 포함된 Three.js 기반 주행 시뮬레이터 (A playable Three.js driving simulator with Jev-powered autopilot.)
JevPlaysPokemon: Jev는 Showdown을 통해 세대 3 Pokémon을 플레이하고 실제 FireRed ROM을 실행합니다. (Jev plays Generation 3 Pokémon via Showdown and a real FireRed ROM.)
JevsBistro: 확정적인 3D 레스토랑 시뮬레이터는 동일한 저녁 서비스를 반복하여 규칙 기반, 카메라 보조, Jev 계획 방식의 웨이터를 비교하며 각 결정의 상태, 옵션, 신뢰도, 지연 시간을 기록합니다. (Deterministic 3D restaurant sim that replays the same dinner service to compare rule-based, camera-assisted, and Jev-planned waiters, logging each decision's state, options, confidence, and latency.)
jevscape: RuneBench은 TypeSafe의 Jev를 위한 도구로, 제한된 액션 카탈로그, 틱 모드 컨트롤러 및 실시간 대시보드를 제공합니다. (RuneBench harness for TypeSafe's Jev: bounded action catalog, tick-mode controller and a live dashboard.)
jevtown: 체크 비용은 최대 10센트(모두 10,000개에 도달하는 경우)에서 최소 0.5센트(첫 번째 파동에서 사라지는 텍스트)까지 다양하며, 처리 시간은 3초에서 1분까지 소요됩니다. 인터페이스는 우크라이나어와 영어로 제공됩니다. (A check costs from half a cent (a text that dies in the first wave) to ten cents (one that reaches all 10,000), and takes from 3 seconds to a minute. The interface comes in Ukrainian and English…)
kev: Qwen3.5 기반으로 작동하는 tiny Jev 유사한 결정 모델 패밀리로 자체적으로 학습 및 실행이 가능합니다. (tiny Jev-like family of decision models built on top of Qwen3.5 you can train and run on your own.)
kNES: Kotlin NES 에뮬레이터는 로컬 Qwen3.5-4B가 화면을 직접 읽으며 Super Mario Bros.와 Final Fantasy를 플레이하는 SemIf를 통해 Jev 인터페이스를 구현한 오픈소스입니다. (Gaming: a Kotlin NES emulator whose agent plays Super Mario Bros. and Final Fantasy through SemIf, the open implementation of the Jev interface, on a local Qwen3.5-4B reading the screen itself…)
last-exit: TypeSafe Jev를 기반으로 한 사이버펑크 경계 만남, 경비원을 속이고 수표를 확인하세요. (A cyberpunk border encounter powered by TypeSafe Jev. Bluff the guard. Inspect the receipts.)
laya-vs-jev: Laya와 Jev는 로컬 MLX와 호스팅 AI를 사용해 T-Rex를 동시에 플레이하며 실시간 메트릭과 리플레이 기록을 제공합니다. (Laya vs Jev: local MLX and hosted AI decisions playing T-Rex side by side, with live metrics and replay recording.)
laya-vs-jev-arena: Laya(오픈소스, 로컬)과 TypeSafe Jev(API)는 두 AI 모델이 스네이크에서 경주하고 몬스터 킹덤 스타일의 격투장에서 싸우는 상황을 시뮬레이션하며, 모든 동작은 실제 모델의 결정을 반영합니다. (Laya (open source, local) vs TypeSafe Jev (API): two AI models race in Snake and fight in a Mortal-Kombat-style arena. Every move is a real model decision.)
litjev: 어떤 즉석 LLM도 Jev처럼 작동하는 결정 레이어로 변환할 수 있습니다. (Turn any off-the-shelf LLM into a Jev -like decision layer.)
live-jev: 브라우저에서 실행되는 2D 자율 자동차 시뮬레이션으로, TypeSafe의 Jev 결정 모델을 기반으로 동작합니다. (2D autonomous car simulation in the browser, driven by TypeSafe's Jev decision model.)
mario-jev: Python 프로토타입은 구조화된 RAM 관찰을 통해 NES 슈퍼 마리오 브로스를 플레이하며, Jev는 집중된 이동과 점프 질문에 답변합니다. (Python prototype that plays NES Super Mario Bros. from structured RAM observations, with Jev answering focused movement and jump questions.)
minecraft-agent: Minecraft용 Astra 플래너와 JEV 컨트롤러. 자체 기록, 검증된 경로, 실행 검증 지원 (Astra planner and JEV controller for Minecraft, with native recording, tested routes, and run verification.)
mk-jev-fly-brain: mk.js 대전 게임에서 초파리 커넥톰 스파이킹 시뮬레이션, Jev, 규칙 기반 정책을 비교 (Compares a fly-connectome spiking simulation, Jev and rule policies in the mk.js fighting game.)
naimono-lab: 가상 단어를 사용해 가족이 함께 즐길 수 있는 단어 게임으로 Jev 기반입니다. (Family word game for playing with imaginary words, powered by Jev.)
NanoJev: Jev의 나노 복제본으로 병렬 결정, 동적 후보, 끝에서 끝까지 훈련 파이프라인을 지원합니다. (A nano replica of Jev: parallel decisions, dynamic candidates, and an end-to-end training pipeline.)
OneVOneJev: 1v1 Jev quickscope arena은 Three.js와 TypeSafe System One을 기반으로 한 3D 전투 Arena입니다. (1v1 Jev quickscope arena — Three.js + TypeSafe System One.)
pdoom-protocol: JEV와 협력 플랫폼 쿨슈터 게임 'P(DOOM) PROTOCOL'은 TypeSafe의 Jev가 플레이어와 함께 전투하는 코-옵 플랫폼 쿨슈터입니다. (USER + JEV: P(DOOM) PROTOCOL — co-op platform shooter where TypeSafe Jev plays alongside you.)
PlayJev: 0.8B 파라미터의 JEV와 유사한 멀티모달 모델로, 원시 픽셀 데이터에서 GUI 게임을 직접 실행합니다. ( A 0.8B JEV-like multimodal model playing GUI games directly from raw pixels.)
pong-jev: TypeSafe의 Jev는 Atari Pong을 플레이하며, 각 프레임마다 하나의 Choice 질문을 입력하고 모델에 좌표를 전송하지 않습니다. (TypeSafe's Jev plays Atari Pong. One typed Choice question per frame, no coordinates sent to the model.)
ps2-ai-agent: TypeSafe Jev System One을 기반으로 한 자율 플레이스테이션 2 AI 에이전트로 실시간 시각적 텔레메트리 HUD를 제공합니다. (Autonomous PlayStation 2 AI Agent with real-time visual telemetry HUD powered by TypeSafe Jev System One.)
quackd: 하나의 오프라인 CLI로 모든 로봇을 연결하고 제어하여 협업하게 하며, 각 로봇은 Claude, OpenAI, Gemini, Grok, 또는 로컬 LLM(ollama, vLLM)을 뇌로 사용합니다. (One offboard CLI for all your robots. Connect them, command them, and let them work together, each with an LLM for a brain (Claude, OpenAI, Gemini, Grok, or local via Ollama or vLLM) and a…)
river-run-typesafe: Python으로 작성된 레이버 총알 게임, Atari의 레이버 레이드를 모티브로 하여 TypeSafe AI 조종사에 의해 플레이됨 (River shooter game in Python, inspired by Atari's River Raid, played by a TypeSafe AI pilot.)
RoboJEV: 두 단계 JEV 제어를 사용한 Franka Panda의 MuJoCo 제어 (Two-stage JEV control of a Franka Panda in MuJoCo.)
roverlab: TypeSafe AI 기반 3D 행성 탐사 로버 샌드박스로 자율적 결정 실험을 수행할 수 있습니다. (A 3D planetary rover sandbox for experimenting with autonomous decisions using TypeSafe AI.)
rubikjev: Jev의 지능을 테스트하기 위해 루빅스 큐브 퍼즐에 도전해보세요. (Challenge the Jev's intelligence in Rubik Cube puzzles.)
shady-town: Shady Town은 거실 TV에서 진행되는 사회적 추론 파티 게임으로 TypeSafe Jev가 중재합니다. (Shady Town: social-deduction party game for the living room TV, moderated by TypeSafe Jev.)
siege: SIEGE: 200명과 1명의 에이전트가 맞붙는 타입된 액션 게이트(TypeSafe System One)로, W&B Weave에서 평가되고, 방어 루프로 강화된 시스템으로 CoreWeave Hacks: Agent Loops 2026에서 구축됨. (SIEGE: 200 people vs one agent. A typed action gate (TypeSafe System One) that learns from every breach, evaluated by W&B Weave, hardened by a defender loop. Built at CoreWeave Hacks: Agent Loops 2026.)
snake-jev: 스네이크 게임은 병렬 Jev 평가로 제어되며, 각 게임 타이크당 하나의 API 호출로 실행됩니다. (Snake controlled by parallel Jev assessments, with one API call per game tick.)
sudoku-vs-jev: TypeSafe의 Jev 모델이 게임을 플레이하며 결정 과정을 단계별로 탐색하는 터미널 스도쿠 게임 (A terminal Sudoku game where TypeSafe's Jev model plays the game, built to probe its decision-making move by move.)
terrarium: TypeSafe System One 모델이 작은 생물을 조작하는 컨트롤을 누르는 샌드박스 환경에서 코드가 세계를 실행합니다. (A sandbox where a TypeSafe System One model presses the controls of a small creature. Code runs the world.)
tsai-civ2: TypeSafe Jev가 브라우저에서 원작 Civilization II를 플레이하며 행동 확률을 실시간으로 표시하는 실험용 전체 게임 하네스 (TypeSafe Jev plays original Civilization II in a browser, with live action probabilities. Experimental full-game harness.)
tsai-sc: TypeSafe Jev는 키보드와 마우스를 통해 기록된 행동 확률을 기반으로 원본 스타크래프트 셀프웨어를 제어합니다. (TypeSafe Jev controls original StarCraft shareware through keyboard and mouse with recorded action probabilities.)
typesafe-3d-chess: TypeSafe AI(Jev) 기반 3D 체스 게임으로 AI vs AI 또는 사용자와의 게임 가능하며 다양한 난이도 수준 제공 (3D chess powered by TypeSafe AI (Jev). AI vs AI by default, or play either side. Multiple difficulty levels.)
typesafe-chess: TypeSafe의 Jev 모델을 사용한 체스 게임에서 모든 이동은 타입화된 Choice 결정입니다. (Chess where both players are TypeSafe's Jev model: every move is a typed Choice decision.)
typesafe-jev-drone-demo: Three.js 드론 시뮬레이터는 Python 백엔드와 TypeSafe Jev를 사용한 실시간 네비게이션을 지원합니다. (Three.js drone simulator with a Python backend and live TypeSafe Jev navigation.)
typesafe-jev-traffic-demo: 이 시뮬레이션은 실제 교통 신호와 연결되거나 제어할 수 없으며, 홍콩 교통 부서는 교통 신호에 대한 쓰기 API를 제공하지 않고 오직 센서 데이터의 읽기 전용 피드만 제공합니다. (This is a simulation. It is not connected to, and cannot control, any real traffic signal — Hong Kong's Transport Department publishes no write API for that, only a read-only feed of sensor…)
typesafe-mario: TypeSafe/Jev 에이전트가 구조화된 엠블로이터 상태에서 슈퍼 마리오 브라스를 플레이합니다. (A TypeSafe/Jev agent that plays Super Mario Bros. from structured emulator state.)
typesafe-minecraft-demo: TypeSafe AI가 제어하는 Minecraft Java 플레이어로, 실시간 결정, 캐나다 깃발 건설, 그리고 측면 대시보드 기능을 제공합니다. (A Minecraft Java player controlled by TypeSafe AI, with live decisions, Canadian flag building, and a side-by-side dashboard.)
typesafe-snake: TypeSafe의 Jev 모델이 Snake 게임을 자동으로 플레이하며, System One의 선택을 매 틱마다 결정하여 유효한 이동과 사실을 코드로 생성합니다. (Snake auto-played by TypeSafe's Jev model: one System One choice per tick, legal moves and facts generated in code.)
ComfyUI-Jev: Jev는 ComfyUI에서 텍스트를 해석하고 판단하는 기능을 제공하는 도구입니다. (Jev text interpretation and judgments for ComfyUI.)
emoji-jev: 타이핑 속도에 맞춰 이모티콘 자동완성 기능을 제공하는 TypeSafe AI Jev가 호스팅된 TanStack Start 앱입니다. (Emoji autocomplete at the speed of typing. TypeSafe AI Jev on a Whop-hosted TanStack Start app.)
jev-cookbook: TypeSafe AI의 Jev 완전 가이드: 120개 이상의 사용 사례, 10개 실행 가능한 예제, 4가지 구성 패턴, 그리고 세계 최초의 System One AI 모델을 위한 첫 원리 이론 (The complete cookbook for Jev by TypeSafe AI — 120+ use cases, 10 runnable examples, 4 composition patterns, and first-principles theory for the world's first System One AI model.)
jev-got: Jev(TypeSafe AI)은 Game of Thrones를 통해 PoC로 제시된 인공지능 기반 타입 안전 프로토타입입니다. (Jev (TypeSafe AI) PoC through Game of Thrones.)
jev-in-blender-experiment: 블렌더는 약 2,500개의 연산자를 노출시키고, TypeSafe Choice 질문은 최대 255개의 옵션만을 포함할 수 있으므로 검색은 계층적으로 이루어지며 각 검색에 두 개의 요청이 필요합니다. (Blender exposes ~2,500 operators; a TypeSafe Choice question holds at most 255 options, so the search is hierarchical (two requests per search):.)
jev-music-theory-1: Jev를 활용한 화음 연습과 음악 이론 문제를 탐색하며, 화음 선택에 따라 진행되는 피아노 데모를 제공합니다. (Explores Jev on harmony exercises and music-theory questions, alongside a piano demo driven by chord choices.)
jev-paint: Jev를 사용해 예술을 만들 수 있습니다! (Use Jev to make art!)
jev-paste: 맥OS용 컨텍스트별 클립보드 분해 기능 탭으로 붙여넣기, 전체 이력과 시간 감소 순위 지원. TypeSafe JEF 기반 (Contextual, inline clipboard decomposition for macOS — Tab-to-paste with full history and time-decay ranking. Powered by TypeSafe JEF.)
jevmeter: 라이브 Jev(TypeSafe) 미터로 모든 비디오에 문장별 점수를 16:9로 편집하여 표시합니다. (Put a live Jev (TypeSafe) meter on any video: every sentence scored, rendered as a 16:9 edit.)
jevspeak: Jev는 텍스트 생성이 불가능하지만, 대화형 인터페이스를 위해 여전히 말하게 만들었습니다. 확률적 결정과 결정적 언어 컴파일러로 구성된 대화 인터페이스: 생성형 LLM이 아닙니다. (Jev can't generate text. So I made it talk anyway. A conversational interface built from probabilistic decisions and a deterministic language compiler — no generative LLM.)
jevthoven: Jev 기반 AI MIDI 음악 생성기 (AI Music (MIDI) generator powered by Jev.)
json-render: Jev UI 구성 실험은 json-render 웹사이트 내에서 미리 정의된 컴포넌트와 속성 옵션 중에서 선택하여 UI를 조합하는 방식입니다. (A Jev UI-composition experiment inside the json-render website that selects from predefined component and property options.)
let-jev-speak: Jev를 이용한 실험으로 Typesafe의 "말하지 않는 언어 모델"을 실제로 대화하게 유도해 보기 (Experiment to trick Typesafe’s Jev, aka “the language model that won’t talk” into actually talking.)
refgarden: 공간 참조 탐색기로 크리에이터를 위한 도구로, 로컬 Jev 쿼리 선택, 메타데이터 강조 및 소스 링크된 컬렉션 제공. (A spatial reference explorer for creators. Local Jev query choices, metadata highlights and source-linked collections.)
slidepilot: Slidev 슬라이드를 클라우드플레어 에이전트와 TypeSafe AI Jev를 사용해 목소리 기반 세미 애니메이션 자동 전환 기능입니다. (Voice-driven semantic auto-advance for Slidev, powered by Cloudflare Agents and TypeSafe AI Jev.)
snifftest: Markdown 및 plain-text prose를 로컬 규칙과 선택적 Jev 판단을 사용해 검증하는 린터 (A Markdown and plain-text prose linter using local rules and optional Jev judgments.)
ui-generator-instinct-jev: UI 설명을 기반으로 shadcn/ui 기존 컴포넌트, 필드 및 스타일에서 선택지를 생성합니다. (Turns UI descriptions into selections from existing shadcn/ui components, fields and styles.)
vibecheck: Chrome 확장 프로그램: TypeSafe의 Jev를 사용해 X 게시물 확인 후 게시하기 (Chrome extension: vibe-check your X posts with TypeSafe's Jev before you hit Post.)
youtube-sponsor-detection: 유튜브 스폰서 섹션을 라이브 오디오와 트랜스크립트로 실시간 탐지하는 프로젝트로 Jev 기반입니다. (Detect youtube sponsor segment with live audio and transcript powered by Jev.)
cartshield: CartShield은 TypeSafe Jev를 사용하여 소상공인의 체크아웃 사기 거래를 분류하는 오픈소스 프로젝트입니다. (CartShield — SMB checkout fraud disposition via TypeSafe Jev.)
clarity-judge: TypeSafe AI의 Jev 모델을 기반으로 한 다축 글쓰기 품질 체kker로, 각각 이름이 붙은 검사 항목별로 별도의 판단과 신뢰도를 제공합니다. (Multi-axis writing quality checker powered by TypeSafe AI's Jev model. Separate named checks, each with its own verdict and confidence.)
extremely-specific-council: 12명의 구성원. 자격 요건 없음. 재미있는 TypeSafe AI 회의체, 애니메이션 표, 검사 가능한 결정, 공유 가능한 판결. (Twelve members. Zero qualifications. A playful TypeSafe AI council with animated votes, inspectable decisions, and shareable verdicts.)
forma-system1-experiment: Jev는 약 1초 만에 설계를 선택하는 작은 결정 모델로, 전통적인 LLM(Luna)은 단지 문장을 작성할 뿐입니다. (Experimental design harness: a small decision model (Jev) picks the design in about a second, a traditional LLM (Luna) only writes the words. With and without it.)
gpt-vs-jev: JEV 구조화된 Noul 결정과 GPT 생성 언어를 동일한 입력에 대해 비교합니다. (Compare GPT generated language with JEV structured Noul decisions on the same input.)
guard-jev: 댓글을 붙여넣으면 Jev가 어떻게 처리할지 확인할 수 있는 코멘트 모디레이션 플레이그라운드입니다. (Comment-moderation playground: paste a comment, Jev decides what to do with it.)
harden-jev-decides: JEV은 스트림 아이디어 중 라이브 MVP가 되는 것을 선택하고, TypeSafe System One 결정 보드에서 결정합니다. (JEV picks which stream idea becomes the live MVP. TypeSafe System One decision board.)
harnessjudge: TypeSafe Jev를 통해 제이지 에이전트 단계를 확인/재시도/승격/중단할 수 있습니다. (Judge agent steps — ok / retry / escalate / stop via TypeSafe Jev.)
hiresignal: HireSignal은 TypeSafe Jev를 활용해 이력서 기반 첫 탈락+면접을 자동화하는 오픈소스입니다. (HireSignal — resume first-pass fit+interview via TypeSafe Jev.)
human-compiler: TypeSafe Jev를 기준으로 인간 언어를 컴파일하는 도구로 텍스트를 붙여넣으면 진단 정보를 제공합니다. (A compiler for human language. Paste text, get diagnostics. Measured by TypeSafe Jev.)
jev-ad-preflight: Typesafe/Jev 공개 X 데모 (Typesafe/Jev public X demo.)
jev-autopilot: 이 데모는 TypeSafe AI의 Jev를 사용해 무작위 도시에서 지점 A에서 지점 B까지 장애물을 피하면서 드론을 자율적으로 날리는 데 사용되며, 여행 비용은 $0.01입니다. (This demo uses Jev from TypeSafe AI to autonomously fly a drone in a random city from point A to point B, avoiding obstacles along the way. A trip costs $0.01.)
jev-board-lab: Jev 데이터셋을 탐색하고 질문을 입력할 수 있는 인터랙티브 탐색기 및 Jev 질문 작업 공간입니다. (Interactive explorer and Jev question workspace for Jev Board datasets.)
jev-bun1: TypeSafe의 Jev를 TypeScript SDK로 사용해보는 첫 단계 (TypeSafe の Jev を TypeScript SDK で使ってみる最初の 1 歩.)
jev-data-questions: Jev Gamecast은 라이브 스포츠 데이터에 대해 Jev가 입력한 질문에 대한 답변을 제공하는 재생 중심의 React 앱입니다. (Jev Gamecast: replay-first React app that asks Jev typed questions about live sports data.)
jev-dev: jev와 LLM에 동일한 발언을 판단시켜 감정 변동치의 차이와 응답 속도를 한 화면에서 비교하는 데모(affectus + Vercel AI Gateway) (同じ発言を jev と LLM の両方に判定させ、感情の変動値のズレと応答速度を1画面で見比べるデモ（affectus + Vercel AI Gateway）.)
jev-me: Jev를 선택해 각 턴마다 사용할 수 있는 옵션입니다. (Grill-me with Jev optional each turn.)
jev-paper-judge: 피드백을 몇 초 만에 받을 수 있습니다. (Feedback on your paper in seconds.)
jev-playground: System One 모델은 음악을 제어할 수 있으며, Jev는 열거형만으로 계획을 선택하고 코드는 음악 시트, 오디오 및 MIDI를 렌더링합니다. (Can a System One model steer music? Jev picks the plan (enums only); code renders sheet, audio and MIDI.)
Jev-test: Job Risk Analyzer는 Jev를 사용하여 특정 직업이 AI 기반 해고에 얼마나 노출되는지 및 회복력은 어떻게 되는지를 점수로 평가하는 CLI 및 REST API입니다. (Job Risk Analyzer: CLI and REST API that uses Jev to score an occupation's exposure to AI-driven layoffs and its resilience.)
jev-user-jury: Typesafe/Jev 공개 X 데모 (Typesafe/Jev public X demo.)
jevplay: TypeSafe Jev playground은 커스텀 Choice/Score/Noul 빌더로 실시간 분포를 제공하는 도구입니다. (TypeSafe Jev playground — custom Choice/Score/Noul builder with live distributions.)
lanebreak: LaneBreak은 TypeSafe Jev를 통해 지원 티켓의 우선순위와 라우팅을 관리하는 도구입니다. (LaneBreak — support ticket priority+routing via TypeSafe Jev.)
learn-jev-end-to-end: Jev를 처음부터 끝까지 배우는 무료 실습 강좌. Jev와 LLM을 빠른 판단·느린 판단 모델로 결합해 AI 에이전트 활용 사례 13개를 만들며 OpenRouter 키 하나를 사용 (Learn Jev end to end: a free hands-on course. Build 13 AI agent use cases with a fast brain (Jev) and a slow brain (LLM). One OpenRouter key.)
mcpmatch: 사용자의 목표를 두 단계의 MCP 카탈로그에 TypeSafe Jev를 통해 매칭합니다. (Match user goals to MCP catalog (two-stage) via TypeSafe Jev.)
pulselane: PulseLane은 TypeSafe Jev를 사용하여 클리닉 트라이지 결정을 지원하는 오픈소스 프로젝트입니다. (PulseLane — clinic triage decisions via TypeSafe Jev.)
Search-Function-Test: Jev AI 기반의 테스트 프로젝트로, 100개 이상의 기사가 있는 블로그/아티클 웹사이트를 위한 검색 기능을 구축하는 것이 목표이며, 사용자가 검색을 채팅처럼 사용할 수 있도록 함. (A test project based on Jev AI, the goal is to build a search function for a blog/article website that has 100s of articles to search from, So the user can actually use the search as chat to…)
should-ai-kill-us-all: Jev, TypeSafe AI의 System One 모델은 매 10분마다 실제 헤드라인을 기반으로 AI가 우리를 모두 죽이는 것이 옳은지 묻는 질문에 답변합니다. (We ask Jev, TypeSafe AI's System One model, whether AI should kill us all. Every ten minutes. Using the actual headlines.)
spendbrake: TypeSafe Jev를 통해 에이전트 예산을 계속, 다운그레이드 모델, 중단할 수 있습니다. (Agent budget brake — continue / downgrade_model / stop via TypeSafe Jev.)
swarmrouter: 타스크를 연구/코드/브라우저/지원/작가 에이전트로 할당하는 TypeSafe Jev를 통해 경로를 설정합니다. (Route tasks to research/code/browser/support/writer agents via TypeSafe Jev.)
tiny-jev: TypeSafe Jev를 기반으로 한 작은 브라우저 실험 프로젝트입니다. (Small browser experiment for TypeSafe Jev decisions.)
toolgate: MCP 호출 게이트는 TypeSafe Jev를 통해 allow, ask_human, deny를 지원하는 에이전트 도구입니다. (Agent tool/MCP call gate — allow / ask_human / deny via TypeSafe Jev.)
trustgate: TrustGate은 TypeSafe Jev를 통해 독립 미디어 T&S 게이트를 제공하는 프로젝트입니다. (TrustGate — indie media T&S gate via TypeSafe Jev.)
typesafe-ai-playground: 커뮤니티 TypeSafe AI 플레이그라운드는 110개의 사용 사례, 게임, 딜레마 및 모델 도전 과제를 포함하며, 수정 가능한 프롬프트, A/B 비교 및 모바일 친화적 UI를 제공합니다. (Community TypeSafe AI playground: 110 use cases, games, dilemmas and model challenges, with editable prompts, A/B comparisons and a mobile-friendly UI.)
typesafe-ai-trading-showcase: TypeSafe을 사용한 BTC, ETH, XRP 실시간 가격을 보여주는 구독형 구매 또는 기다리기 시연이며 거래는 이루어지지 않았습니다. (Probably: live BTC, ETH, and XRP prices with a shared TypeSafe buy-or-wait demonstration. No trades placed.)
typesafe-arena: TypeSafeAI의 Jev 모델을 위한 �ей그라운드 (A playground for TypeSafeAI's Jev Model.)
typesafe-image-diffusion: TypeSafe Jev는 일반 분류기에서 확산 스타일의 픽셀 아트를 생성하며, 256개의 병렬 픽셀 질문과 세련된 반복 과정을 지원합니다. (Diffusion-style pixel art out of a general classifier (TypeSafe Jev): 256 parallel pixel questions + refinement passes.)
ask-jev: Jev를 사용하여 TypeSafe AI가 제공하는 RLCD형 모델을 통해 독립적으로 저비용으로 에이전트 코드 세션을 판단합니다. (Utilizing Jev, the RLCD-type model provided by TypeSafe AI, to independently and cheaply judge agentic coding sessions.)
assay-001: ASSAY-001: TypeSafe Jev의 칼리브레이션 및 타입 안전성 주장을 독립적으로 사전에 등록된 방법으로 검증한 분할 판결, 전체 내용 공개됨 (ASSAY-001: independent, pre-registered verification of TypeSafe Jev's calibration and type-safety claims. Split verdict, published in full.)
Canny: AI 코드 에이전트가 작업 완료를 증거 없이 주장하는 것을 막고, 결정적 훅이 판단하며 TypeSafe의 Jev가 조언합니다. 일관성 있는 거래 기록과 런타임 의존성 없음 (Stops AI coding agents from claiming work is done without evidence. Deterministic hooks decide, TypeSafe's Jev advises. Append-only ledger, zero runtime dependencies.)
decider: Qwen3.5 기반의 System One 스타일 모델군으로, 단일 패스 타입 결정과 칼리브레이티드 확률을 설계했습니다. (A family of System One-style models fine-tuned from Qwen3.5, designed for one-pass typed decisions with calibrated probabilities.)
decision-bench: 모델 평가: 고정된 문서 기반 작업에서 Jev, Noul, Choice, Score의 답변을 평가하며, 잘못된 확률 분포는 놓치기로 간주하여 모델 비교의 재현성을 유지합니다. (Model evaluation: scores Jev Noul, Choice, and Score answers on pinned document-grounded tasks, counting malformed probability distributions as misses so model comparisons remain reproducible.)
decisionbridge: Jev를 영감으로 한 기존 LLM에 대한 결정 인터페이스로, 명확한 선택, 점수, 칼리브레이션 및 검토 기준을 제공합니다. (A Jev-inspired decision interface for existing LLMs. Explicit choices, scores, calibration, and review thresholds.)
FinancialPredictionJev: Jev를 사용하여 금융 시장 예측 능력을 테스트해보았지만, 2026년 9월 현재 대부분의 LLM과 마찬가지로 매우 효과적이지 않다. (Using Jev to test how well it predicts financial markets(just like most llms as of september 2026, it doesnt do that good).)
foreman-jev: Vercel AI Gateway를 통해 Codex 작업자에게 Experimental Jev 감시자를 제공하며, 결정적 수락 검사와 읽기 전용 Azure PR 검토 증거를 지원합니다. (Experimental Jev supervisor for Codex workers via Vercel AI Gateway, with deterministic acceptance checks and read-only Azure PR review evidence.)
goodwatch-monorepo: GoodWatch에서 Jev 질문 설계와 배치 크기 비교를 위한 영화 및 TV 속성 점수 실험 (A film-and-TV attribute-scoring experiment inside GoodWatch comparing Jev question designs and batch sizes.)
hermes-jev-north-star: Hermes Agent 스킬은 Jev(TypeSafe System One)가 북극성 게이트로 판단하는 것을 기준으로, 의도를 검증 가능한 마감선으로 전환하고 실행 프롬프트를 생성하여 Jev가 아직 입증되지 않은 부분을 우선순위화하게 합니다. (Hermes Agent skill whose north-star gate is judged by Jev (TypeSafe System One): turn an intention into a checkable finish line, generate the run prompt, and let Jev rank what is still unproven.)
jev-acento: Jev가 스페인어 억세를 이해하는지 확인하는 사전 등록된 감사 및 자체 CLI를 통해 동일한 비교를 개인 라벨 데이터에서 실행할 수 있는 TypeSafe AI의 Jev 분석 결과입니다. (¿Jev entiende tu acento? Pre-registered audit of TypeSafe AI's Jev on Spanish — accuracy, calibration and token cost — plus a CLI to run the same comparison on your own labelled data.)
jev-agent-failure-benchmark: Jev (Typesafe.ai)을 Who&When Pro 에이전트 실패 원인 분석 데이터 세트의 텍스트 부분에서 강력한 LLM과 비교하여 평가했습니다. (Benchmarking Jev (Typesafe.ai) against a strong LLM on the Who&When Pro agent-failure-attribution benchmark (text subset).)
jev-alpha-bench: Jev는 뉴스를 잘 읽지만, 투자 수익률을 예측하지 못하며, 세 가지 패널이 읽기와 기억을 분리하여 상호작용합니다. (Does Jev predict stock returns from news? It reads the news well; there is no tradeable alpha. Three arms separate reading from recall.)
jev-anotacao-sentencas: Jev(TypeSafe)과 Gemini 3.8 Flash, GPT-5.6 Luna을 이용한 TJSP 문장 분석의 정확도, 처리 시간, 비용 비교 (Jev (TypeSafe) vs. Gemini 3.8 Flash vs. GPT-5.6 Luna na anotação estruturada de sentenças do TJSP: qualidade, tempo e custo.)
jev-as-a-judge: Jev를 평가자로 사용하여 코드를 실행하고 결과를 분석합니다. (Using Jev as an evaluator.)
jev-behavior-study: Independent Jev 1.13.0 행동 연구: 보고서, 제어된 프롬프트 실험, 원시 결과 및 오프라인 검증 (Independent Jev 1.13.0 behavior study: report, controlled prompt experiments, raw results, and offline verification.)
jev-benchmark: TypeSafe의 Jev(System One) 모델을 위한 벤치마크 및 플레이그라운드로 체스와 대화 상대를 인식하는 음성 인식 게임 NPC를 지원합니다. (Benchmarks and a playground for TypeSafe's Jev (System One) model: chess, and who-is-the-player-talking-to for speech-to-text game NPCs.)
jev-benchmarks: Jev와 GLiNER를 텍스트 분류, 확률 보정 및 선택적 자동화 분야에서 비교하는 벤치마크 (A benchmark comparing Jev and GLiNER on text classification, probability calibration and selective automation.)
jev-calibration-audit: TypeSafe AI의 Jev 결정 모델에 대한 독립적 API만 기반의 보정 감사 (Independent API-only calibration audit of TypeSafe AI's Jev decision model.)
jev-certify: Jev(TypeSafe System One)에서 유한 샘플 보장은 정규화된 위험 제어를 통해 교정된 확률을 인증된 라우팅 임계값으로 변환하고, 예측 기반 추론으로 검증합니다. 2,412… (Finite-sample guarantees for Jev (TypeSafe's System One). Conformal risk control turns calibrated probabilities into certified routing thresholds; prediction-powered inference audits them. 2,412…)
jev-chat: 타이핑된 Jev 결정을 기반으로 한 챗봇: System One 확률을 이용한 계층적 추측 디코딩 (A chatbot from typed Jev decisions: hierarchical speculative decoding over System One probabilities.)
jev-column-race: Jev는 Gemini 3.8 Flash와 비교해 1,000개의 앱 리뷰를 라벨링하는 데 4.1배 빠르고 7배 더 저렴합니다. (Jev vs Gemini 3.8 Flash: labelling 1,000 app reviews, 4.1× faster and 7× cheaper.)
jev-decision-benchmarks: JEV의 결정 성능을 MetaTool, When2Call, BFCL V4에서 비교 분석한 결과를 포함한 이중 언어 표와 재현 가능한 보고서입니다. (JEV decision benchmark results on MetaTool, When2Call, and BFCL V4, with bilingual tables and reproducible reports.)
jev-deferred-crispification: TypeSafe AI의 Jev와 System-One 결정 모델에서 누락된 Hidden-Markov 및 퍼지 기본 원리와 Deferred Crispification 원칙, BSF-S1 아키텍처를 제시하는 논문. (Position paper: the Hidden-Markov and fuzzy primitives missing from TypeSafe AI's Jev and System-One decision models. Two lemmas, one principle (Deferred Crispification), one architecture (BSF-S1).)
jev-demos: TypeSafe의 "Jev" System One형 모델의 효과를 테스트하기 위한 데모입니다. (Demos to test the effectiveness of TypeSafe's "Jev" System One Model.)
jev-does-not-play-dice: Jev의 확률 교정, 불확실성 보고 및 예측 확률 보존에 대한 실험 (Experiments on Jev’s probability calibration, uncertainty reporting, and forecast probability preservation.)
jev-dspy-lab: DSPy 워크플로우에서 Jev/TypeSafe 결정에 대한 재현 가능한 칼리브레이션과 선택적 리스크 벤치마크 (Reproducible calibration and selective-risk benchmarks for Jev/TypeSafe decisions in DSPy workflows.)
jev-enterprise-decision-fabric: 다양한 의미적 결정을 하나의 검증된 경로를 통해 실행하는 아키텍처로, TypeSafe Jev를 Claude 기준과 비교한 라벨된 111케이스 벤치마크와 대시보드를 제공합니다. (Architecture for running many semantic decisions through one validated path, with a labelled 111-case benchmark comparing TypeSafe Jev against a Claude baseline, and a dashboard for inspecting any…)
jev-eval: TypeSafe Jev를 자체 데이터로 OpenRouter 모델과 비교하여 벤치마킹하세요. (Benchmark TypeSafe Jev against any OpenRouter model on your own data.)
jev-eval: TypeSafe's Jev와 gpt-5.4-mini, gpt-5.6-luna가 네 개의 공개 분류 데이터셋인 cases, per-item answers, scoring, charts에서 비교되었습니다. (TypeSafe's Jev vs gpt-5.4-mini and gpt-5.6-luna on four public classification sets: cases, per-item answers, scoring, charts.)
jev-eval: 세 번째 당사자 검증: 동일한 조건과 판단 작업에서 Jev를 GPT-4o-mini와 Claude Sonnet 4.5와 비교합니다. (Third-party check: compares Jev against GPT-4o-mini and Claude Sonnet 4.5 under identical conditions on the same judgment task.)
jev-evaluation: TypeSafe의 Jev 결정 모델에 대한 적대적 평가: 9개 실험과 28개 예측이 데이터 수집 전에 수정되었으며, 123,805개 요청, $12.69 (An adversarial evaluation of TypeSafe's jev decision model: nine experiments and 28 predictions fixed before any data was collected. 123,805 requests, $12.69.)
jev-exploration: Jev(TypeSafe) 탐색적 스레드는 클레임 감사, 라이브 데모 및 실행 가능한 코드를 제공합니다. (Jev (TypeSafe) exploratory thread: claim audit, live demos, and runnable code.)
jev-finance-benchmark: typesafe.ai 모델 Jev는 금융 벤치마크를 위한 고성능 머신러닝 프레임워크입니다. (typesafe.ai model jev finance benchmark.)
jev-flash-review: MCP 리뷰 엔진은 에이전트가 제공한 디프를 명시된 규칙에 따라 평가합니다. (An MCP review engine that evaluates Agent-supplied diffs against explicit rules.)
jev-forge: Jev 스타일의 결정 모델을 위한 오픈 트레이닝 및 추론 스택으로, 공유 접두사에서 동적 후보지 분기점을 평가하여 고카디널리티 선택, 칼리브레이션 등을 지원합니다. (An open training and inference stack for Jev-style decision models. Train models to score dynamic candidate branches from a shared prefix, with support for high-cardinality choice, calibration…)
jev-freeform: TypeSafe Jev Choice 기반의 관찰 가능한 원시 문자 채팅 실험 (An observable raw-character chat experiment powered entirely by TypeSafe Jev Choice.)
jev-frontend-qa: Jev 기반의 증거 중심 프리엔트엔드 QA 도구로, 브라우저 헤르츠와 합성 todo 예제를 지원합니다. (Evidence-driven frontend QA built on Jev Ultrafast and Browser Harness, with a synthetic todo demo.)
jev-gate: Jev 기반 실험적 모델 라우팅 시스템이 오늘 Claude Code V3 프로토타입에서 실행 중이며, V4는 작업 경계에서 라우팅됩니다. (Not every coding task needs your best model. Experimental Jev-powered model routing for Claude Code — V3 prototype runs today, V4 routes at the task boundary.)
jev-gomoku: Jev 두 개로 오목을 두는 9칸 입력 실험 환경. 수마다 모델 판단을 확인하고 실제 대국 재생과 실시간 대전을 지원 (弈瞬：双 Jev 五子棋九宫格输入实验台，逐手查看模型决策，支持真实对局回放与实时对战。.)
jev-harness: TypeSafe Jev용 결정 하네스: 신뢰 게이트, 쉐도우 모드, 레시피, 및 평가. Claude CLI 48.9초 → 동일한 행 필터 작업에서 Jev 1.3초. (Decision harness for TypeSafe Jev — confidence gates, shadow mode, recipes, and evals. Claude CLI 48.9s → Jev 1.3s on the same row-filter job.)
jev-headline-bench: Jev는 Upworthy의 10,984개 무작위 실험 중 64.5%에서 승리를 예측했으며, 차이가 명확할 때는 74.7%의 정확도를 보였습니다. (Can Jev pick the winner of a real headline A/B test? 64.5% across 10,984 Upworthy randomized experiments, 74.7% when the difference was decisive.)
jev-ids: TypeSafe의 Jev 기반으로 빠르고 토큰 효율적인 침입 탐지 시스템(IDS) (Blazing-Fast Token-Efficient Intrusion Detection System (IDS) based on TypeSafe's Jev.)
jev-jp-address: Jev(TypeSafe) 성능 평가 프로젝트는 일본우체국 KEN_ALL을 마스터로 하여 AI SDK를 통해 Jev가 주소의 약간 일치를 어느 정도까지 처리할 수 있는지 검증합니다. (Jev (TypeSafe) 性能評価プロジェクト — 日本郵便 KEN_ALL をマスタに、AI SDK 経由の Jev が住所のあいまい一致にどこまで使えるかを検証.)
jev-korean-benchmark: Jev를 한국어 이해 및 의학 텍스트에 대한 재현 가능한 초전용 평가로 제공하며 실행 시간과 비용 증거를 포함합니다. (Reproducible early-access evaluation of Jev on Korean understanding and medical text, with runtime and cost evidence.)
jev-lab: TypeSafe의 Jev 모델에 대한 TypeScript 실험, 평가 및 지연 벤치마크 (TypeScript experiments, evaluations, and latency benchmarks for TypeSafe's Jev model.)
jev-lm: Jev 기반 단어 수준 언어 모델로, n-gram 드래FTER, Noul 청크 검증, bits-per-token 평가 기능을 제공합니다. (A word-level language model whose output layer is Jev: n-gram drafter, Noul chunk verification, bits-per-token eval.)
jev-measured: Jev API(TypeSafe AI System One 모델)을 사용하여 8가지 사용 사례에서 측정된 비용, 지연 시간 및 원시 출력 결과입니다. (Measured cost, latency and raw output from the live Jev API (TypeSafe AI System One model) across 8 use cases — reproducible.)
jev-on-a-laptop: 비공식 연구: 애플 실리콘 랩탑에서 1.5B-8B 모델을 사용한 Jev 스타일의 병렬 타입 결정에 관한 연구. 벤치마크, 연구 노트 및 Hugging Face Space 데모 (Unofficial study: Jev-style parallel typed decisions on stock 1.5B-8B models on an Apple Silicon laptop. Benchmarks, research notes, and a Hugging Face Space demo.)
jev-orderby-bench: ORDER BY Jev 확률은 행을 타당한 순서로 정렬할 수 있는가? TypeSafe AI의 Jev에 대한 독립적 등급, 칼리브레이션 및 불변 측정: 360개 이상의 사전 등록된 문턱을 통과 (Does ORDER BY over a Jev probability put rows in a defensible order? Independent ranking, calibration and invariant measurements of TypeSafe AI's Jev: passes six pre-registered gates on 360…)
jev-pick-and-place-study: 작은 재현 가능한 MuJoCo 테스트로 Jev, Claude Haiku, 그리고 반응형 규칙을 비교하여 집게와 배치를 수행하는 방법을 평가합니다. (A small reproducible MuJoCo pilot comparing Jev, Claude Haiku, and reactive rules for pick-and-place.)
jev-playground: Jev를 명확한 상태, 허용된 행동, 측정 가능한 결과가 있는 게임 모델과 비교하여 평가합니다. (Benchmarks Jev against other evaluation models in games with explicit states, legal actions, and measurable outcomes.)
jev-playground: MoonBit과 TypeScript 기반 Jev 플레이그라운드로 게임, 브라우저, 커맨드 리스크 및 소형 언어를 탐색할 수 있습니다. (A MoonBit and TypeScript Jev playground covering games, browsers, command risk and small languages.)
jev-pref: Jev 기반 AI 라이터를 통해 AGENTS.md 선호도를 빠르게 정제하세요. (Turn your AGENTS.md preferences into a fast, Jev-powered AI linter.)
jev-report: RLHF의 창시자가 이번에는 말하지 않는 모델인 Jev 독립 연구 보고서를 발표했습니다. 52페이지 PDF + 50개 중문 실측 재현 패키지 + 143개 추적 가능한 데이터 표 포함. (发明 RLHF 的人，这次做了个不会说话的模型：Jev 独立研究报告。52 页 PDF + 50 条中文实测复现包 + 143 条可回溯数据表.)
jev-rerank-bench: TypeSafe Jev와 코헤어 레이크 4, 제로엔트로피 제랜크-2, 챗 모델 베이스라인을 비교하여 14개 데이터셋에서 모든 원시 API 응답과 각 차이의 부트스트래프 범위를 제공하여 전용 레이크어커가 결정 모델을 이길 수 있는지 검증했습니다. (Can a decision model beat dedicated rerankers? TypeSafe Jev vs Cohere Rerank 4 vs ZeroEntropy zerank-2 vs a chat-model baseline: 14 datasets, every raw API response, bootstrap ranges on every gap.)
jev-research-eval: Jev Ultrafast 연구 브라우저 평가 허브 + 필드 노트(검증된 사례, 세트 러너, 보고서 생성기) 제공. 투자 조언이 아님. (Reproducible Jev Ultrafast research-browser eval harness + field note (QC’d cases, suite runner, report generator). Not investment advice.)
jev-review: 로컬 우선 MCP 플러그인, AI 코딩 에이전트를 통해 지속적인 소프트웨어 품질 검토를 수행하며 Jev를 기반으로 합니다. (Local-first MCP plugin for continuous software-quality review by AI coding agents, powered by Jev.)
jev-sec-bench: Jev-go 기반으로 TypeSafe의 System One 모델에서 프롬프트 주입 및 취약 코드 탐지에 초점을 맞춘 블라인드 보안 벤치마크입니다. (Blind security benchmarks for Jev, TypeSafe's System One model: prompt injection and vulnerable code detection, built on jev-go.)
jev-shadcn-lint-eval: TypeSafe의 Jev를 사용하여 shadcn-ui/lint의 자체 출력을 평가하는 작은 두 번째 평가 도구 (A small second eval for shadcn-ui/lint that uses TypeSafe's Jev to judge the linter's own output.)
jev-spam-eval: TypeSafe Jev Noul 질문을 사용한 제로샷 스팸 필터링을 TF-IDF 기반 모델과 비교하여 수행했습니다. (Zero-shot spam filtering with TypeSafe Jev Noul questions, compared with TF-IDF baselines.)
jev-synergy-screening: Jev (TypeSafe System One)과 ASReview의 추상 검토 시연 예제에서 Choice/Noul과 금기 라벨 간 비교 분석 (Jev (TypeSafe System One) × ASReview SYNERGY abstract screening demo — Choice/Noul vs gold labels.)
jev-test: TypeSafe의 Jev 결정 모델(noul/choice/score)을 OpenRouter의 Decisions API를 통해 테스트 및 벤치마킹하는 허브. (Test harness + benchmark for TypeSafe's Jev decision model (noul/choice/score) via OpenRouter's Decisions API.)
jev-trace-classifier: TypeSafe Jev를 이용해 collusion.wiki 코퍼스에서 에이전트와 인간 작성자의 페이지 저작권 분석 및 헤드-투-헤드와 로컬 Qwen3.8-Flash-Next 비교 수행 (Application of TypeSafe Jev (noul judgment primitive) on the collusion.wiki corpus: agent vs human page authorship, head-to-head vs local Qwen3.8-Flash-Next.)
jev-visual: 애플 실리콘 기반의 교육용 Jev 유사 시각 추론 실험: 공유 컨텍스트, 직접 후보 평가, 로컬 시각 데모 (An educational Jev-like visual inference experiment on Apple Silicon: shared context, direct candidate scoring, and local visual demos.)
jev-vs-luna: Jev는 Luna와 비교해 정확도, 지연 시간, 비용 측면에서 재현 가능한 리뷰 분류 벤치마크를 제공합니다. (Reproducible Jev vs Luna review-classification benchmark with measured accuracy, latency, and costs.)
Jev_apps: 인기 Jev 응용 사례와 작동 원리, 장단점을 중국어와 영어의 쉬운 예시로 설명하고 비교하는 자료 (看看 Jev 能做什么：用中英文讲清热门应用、工作原理和各自优缺点。Explore Jev apps with plain-language examples, explanations, and comparisons.)
jev_stock: 실험적인 JEV 기반 프레임워크로 구조화된 시장 데이터를 활용해 단기 주가 방향을 예측합니다. (An experimental JEV-powered framework for forecasting short-term stock price direction from structured market data.)
jevals-data: TypeSafe의 Jev System One 모델과 LLM 간 독립적 벤치마크 데이터: 정확도, 칼리브레이션, 비용, 보드 및 결정 로그, CC-BY-4.0 라이선스 (Independent benchmark data for TypeSafe's Jev (System One model) vs LLMs: accuracy, calibration, cost. Boards + per-decision logs, CC-BY-4.0.)
jevbetter: 변화하는 텍스트 옵션 목록에 대해 한 번의 스캔으로 성능을 강화한 스코어러: 해시 n-gram 인코더, 라이벌 인식 주의 메커니즘, 게이트드 헤드, 온도 스케일링, Jevlike와의 비교 실험 (A stronger one-pass scorer over a variable list of text options: hashed n-gram encoder, rival-aware attention, gated head, temperature scaling, benchmarked against jevlike.)
jevcal: TypeSafe Jev를 사용하여 LLM 선생과 비교해 타입이 지정된 판단 모델을 교정, 임계값 설정, 편향 검증합니다. (Stop guessing confidence thresholds: calibrate, threshold, and drift-check typed decision models (TypeSafe Jev) against an LLM teacher.)
jevfire: CUDA LLMs에 JEV 스타일의 병렬 결정을 적용한 프레임워크로, 하나의 컨텍스트에서 여러 결정을 내리는 것이 가능하며 vLLM API, 게임 에이전트 예시 및 재현 가능한 벤치마크를 제공합니다. (JEV-inspired parallel decisions for CUDA LLMs. One context, many decisions. vLLM API, game-agent examples, and reproducible benchmarks.)
jevgpt: TypeSafe AI의 Jev 모델을 기반으로 한 대화형 챗봇으로, 텍스트 생성이 불가능한 모델을 자동회귀적으로 구동합니다. (A chatbot built on a model that cannot generate text (TypeSafe AI's Jev, driven autoregressively).)
jevlike: 작은 모델을 훈련하여 변화하는 텍스트 옵션 목록에서 각 옵션에 대한 확률을 단일 패스로 선택할 수 있도록 하며, Doom, 체스, Wikispeedia 등 다양한 데모를 포함합니다. (Train a small model that chooses among a changing list of text options, one probability per option in a single pass. Includes Doom, chess, and Wikispeedia demos.)
jevmlx: Jev 스타일의 병렬 제약된 결정을 통해 Apple Silicon에서 모든 MLX 모델에 타입이 검증된 JSON을 하나의 전달에서 처리합니다. (Jev-style parallel constrained decisions for any MLX model on Apple Silicon. Typed, schema-valid JSON in one forward pass.)
kyotsu-ai-bench: 일본 2026년 공통시험 AI 벤치마크: Jev vs luna-none vs luna-low 정적 대시보드 (AI benchmark on Japan's 2026 Common Test: Jev vs luna-none vs luna-low (static dashboard).)
labs: 재현 가능한 TypeSafe Jev 평가와 안전성 판단 실험을 포함한 연구 워크스페이스 (Research workspace containing reproducible TypeSafe Jev evaluation and safety-judgment experiments.)
latitude-llm: Latitude은 대화 검사 및 선택 기록을 위한 선택적 Jev 전분류기를 포함합니다. (Latitude includes an optional Jev preclassifier for conversation checks and their selection records.)
laya: 비자기회귀형 결정 모델로 선택, 점수, Noul 질문에 RLCD로 훈련된 확률을 단일 35ms 전방향 전달로 응답하는 오픈소스 라이브러리로 PyPI에 공개됨. (Open alternative: non-autoregressive decision model that answers choice, score, and noul questions with RLCD-trained calibrated probabilities in a single ~35 ms forward pass, published on PyPI and…)
LegalForecastBench: LegalForecast-MTD 벤치마크 알파 버전과 공식 평가 워크플로우 (LegalForecast-MTD benchmark alpha and official evaluation workflows.)
love-arena-v2: Ollama logprobs에서 Choice, Score, Noul 패턴을 로컬로 실험적으로 재현하여, 순서를 뒤집고 부정하여 위치 편향을 드러내고 세 개의 오픈 모델을 완전하게 테스트하는 방법 (Experimental local reproduction of the Choice, Score, and Noul pattern on Ollama logprobs, with order-reversed and negated re-asks to expose position bias, used to test three open models as fully…)
luce: 오픈 레시피: 한 문장으로 결정 작업을 설명하고, LLM 선생은 훈련 데이터를 작성하며, Qwen3-4B-Base에 LoRA + 결정 헤드를 적용하여 선택/점수/논리 질문에 조정된 답변을 제공합니다. (Open recipe: describe the decision task in a sentence, an LLM teacher writes the training data, a LoRA + decision head on Qwen3-4B-Base answers choice/score/boolean questions with calibrated…)
mcts-agent: System One과 Harnesses를 사용한 차별화된 몬테카를로 트리 탐색 (Discriminative Monte Carlo Tree Search using System One and Harnesses.)
mini-jev: mini-Jev는 Qwen3-4B 모델에서 Jev 스타일의 타입 결정 인터페이스를 시각화하여, 옵션 문자의 로짓을 읽고 JSON 생성 대신 결과를 제공하는 실험입니다. (mini-Jev: what a Jev-style typed-decision interface looks like on a frozen Qwen3-4B — read the option letter's logits instead of generating JSON. Preregistered experiment, results, teaching bench.)
misereru-slide-jev: Jev와 System One 모델을 다루는 일본어 연구 슬라이드. Markdown 슬라이드로 계속 관리 (Ongoing Japanese research deck on Jev and System One models, maintained as Markdown slides.)
nautilus-compass: 호스팅된 Jev를 사용한 독립적 재현 가능한 칼리브레이션 평가(240개 시드 질문, 모든 원시 아티팩트 공개): 정확도 92.2%, 브리어 0.048, ECE 0.041 (Independent, reproducible calibration evaluation of hosted Jev (240 seeded questions, all raw artifacts published): accuracy 92.2%, Brier 0.048, ECE 0.041 overall.)
open-alternative-jev: TypeSafe의 Jev 대체 오픈소스: System One 스타일의 모델 레이어로, 임의의 오픈웨이트 LLM에서 단일 포워드 패스로 타입화된 정확한 결정을 제공하며 HF와 vLLM 모두에서 성능을 비교하는 솔직한 벤치마크 (Open-source alternative to TypeSafe's Jev: a System One style model layer that gives typed, calibrated decisions from any open-weights LLM in one forward pass (HF + vLLM), with honest benchmarks.)
open-jev: Open Jev를 사용한 맞춤형 훈련이 가능한 구현 (Open Jev implementation with custom finetuning.)
openjev: 오픈소스로 제작된 Jev의 결정 계층을 로컬에서 제로 비용으로 다시 구현한 프로젝트입니다. (Open, local, zero-cost reimplementation of the Jev decision layer for job postings.)
openjev: 지역적 이중 언어 확률 결정은 문맥, 질문, 후보 답변을 기반으로하며, TypeSafe Jev를 참고한 독립적 연구 미리보기입니다. (Local bilingual probability decisions from context, questions, and candidate answers. Independent research preview inspired by TypeSafe Jev.)
openjev-experiments: 로컬 모델에서 공개 Jev 방식의 선택지 로짓 실행기 openjev를 실험 (Experiments with openjev, an open Jev-style option-logit runner, on local models.)
openvons: openvons (open-Jev)은 텍스트/이미지/일본어 음성 명령을 통해 제한된 선택지에 확률적으로 답변하는 판단 계층입니다. (openvons (open-Jev): 有限選択肢に確率で答える判断層 — テキスト / 画像 / 日本語音声コマンド.)
padflow-jev-evals: PadFlow에서 제공하는 타입 결정 벤치마크는 랜드 개발 SaaS 플랫폼을 위한 스키마, 익명화된 라벨링된 행, 그리고 TypeSafe Jev와 같은 신뢰도 조정 모델을 실행하는 러너를 포함합니다. (Typed-decision benchmark from PadFlow (land development SaaS): schemas, anonymized labeled rows, and a runner for confidence-calibrated models like TypeSafe Jev.)
paper-package: Jev 연구 논문, 증거 및 재현 가능한 논문 패키지입니다. (Jev research manuscript, evidence, and reproducible paper package.)
PocketJev: 아이폰에서 실행되는 머신러닝 기반 시각 결정 도구로 MLX와 Qwen3-VL을 사용하여 직접 옵션 로짓을 제공합니다. (On-device iPhone visual decision tool using MLX and Qwen3-VL direct option logits.)
qwen-rlcd: Jev 스타일의 교정된 결정 모델(Choice/Score/Noul)을 Qwen3.5-0.8B에 적용한 프로젝트입니다. (Jev-style calibrated decision model (Choice/Score/Noul) on Qwen3.5-0.8B.)
RISC-jeV: Jev를 RISC-V CPU처럼 동작하도록 만든 실험 (I tortured Jev into being a RISC-V CPU.)
ruling: Jev 호환 POST /v1/systemone 서버는 MLX 체크포인트 또는 OpenAI 호환 엔드포인트의 로짓에서 타입된 Choice/Score/Noul 답변을 읽어내며, 훈련 없이도 작동합니다. (Local reproduction: Jev-compatible POST /v1/systemone server that reads typed Choice/Score/Noul answers from the logits of any MLX checkpoint or OpenAI-compatible endpoint with no training, works…)
shade-arena-jev-monitor: TypeSafe의 Jev를 SHADE-Arena에서 에이전트 손해를 방지하는 빠른 모니터링 및 액션 게이트로 평가하고, Gemini 2.5 Flash/Pro와 비교합니다. (Evaluating TypeSafe's Jev as a fast monitor and action gate for agent sabotage in SHADE-Arena, compared with Gemini 2.5 Flash/Pro.)
supercov: Jev는 코드 에이전트의 품질과 커버리지 CLI로, 소스 속성 평가와 로컬 커버리지 기반 테스트 타겟 강조를 제공합니다. (A quality and coverage CLI for coding agents: Jev assesses source properties while local coverage highlights testing targets.)
system-one: 배치된 단일 토큰 선택 추론을 지원하는 오픈 언어 모델과 TypeSafe 호환 가능한 도구입니다. (Batched single-token choice inference for open language models, compatible with TypeSafe.)
system-one-adapter-rust: TypeSafe 시스템 원 어댑터의 Rust 포트(LLM 기반 시스템_원 평가) (Rust port of TypeSafe system-one-adapter (LLM-backed system_one evaluations).)
system-one-gemma: 오픈소스 Jev 스타일 System One 결정 모델. Gemma 3 270M과 스코어링 헤드를 결합하여 단일 전방향 패스에서 빠르고 칼리브레이션된 결정을 제공하며 텍스트 생성은 하지 않습니다. TypeSafe.ai의 Jev를 영감으로 차용했습니다. (Open-source Jev-style System One decision model. Gemma 3 270M with a scoring head — fast, calibrated decisions in a single forward pass. No text generation. Inspired by TypeSafe.ai's Jev.)
system-one-open: TypeSafe의 Jev를 오픈소스로 재현한 프로젝트로, Gemma 4 E2B 및 Gemma 3 270M 모델에서 타입화된 조건 판단을 하나의 전방향 전달로 수행합니다. (Open replica of TypeSafe's Jev: typed calibrated decisions in one forward pass, on Gemma 4 E2B / Gemma 3 270M (Modal).)
taskuary: Taskuary에 사용자가 정의한 조건을 기반으로 작업 상태를 확인하는 선택적 Jev 판단 모듈 (An optional Jev judgment module in Taskuary for checking user-defined conditions on task state.)
thaiexam-jev-charts: TypeSafe Jev는 태국 표준 시험에서 110개 다른 모델과 비교해 평가받았습니다. (Charts: TypeSafe Jev evaluated on Thai standardized exams vs 110 other models.)
trade-jev: Jev(TypeSafe)을 NQ L10 주문서 데이터를 사용해 BUY/SELL/HOLD 트레이더로 백테스트합니다. (Backtest Jev (TypeSafe) as a BUY/SELL/HOLD trader on NQ L10 order-book data.)
typed-decisions: Jev형 타입 결정 모델은 상태와 Choice/Score/Noul 질문을 입력으로 받아 현대BERT/DeBERTa/LLaDA-MoE 기반으로 칼리브레이션된 확률을 한 번의 처리로 생성하며, 지연 시간, 정확도, 칼리브레이션 성능을 측정합니다. (Jev-shaped typed-decision model (state + Choice/Score/Noul questions -> calibrated probabilities, one pass) on ModernBERT / DeBERTa / LLaDA-MoE, with measured latency, accuracy, calibration and…)
TypeLLM: 타입세이프 한 개 결정당 토큰 디코딩 엔진으로, 자동회귀형 대규모 언어 모델에 영감을 주고 Jev를 기반으로 설계되었습니다. (Type-safe one-decision-per-token decoding engine for autoregressive LLMs, inspired by Jev.)
typesafe-ai-benchmark: 이 프로젝트는 TypeSafe AI의 구조화된 출력을 모방하는 LLM 게이트웨이로, Jev를 모방한 것처럼 보이지만 실제로는 다른 시스템입니다. (This is a LLM Gateway that mimics typesafe ai structured output. Like an imposter Jev.)
typesafe-local: TypeSafe Ai에 영감을 받아 로컬 LLM에 타입된 질문을 제출하여 교정된 확률을 텍스트 대신 얻을 수 있으며, 생성 또는 파싱 없이 구조화된 출력을 제공합니다. MLX / Apple Silicon (Inspired by TypeSafe Ai, Ask a local LLM typed questions, get calibrated probabilities instead of text. Structured output without generation or parsing. MLX / Apple Silicon.)
typesafe-oracles: TypeSafe의 System One 원시 타입(Choice/Score/Noul)을 평가하는 글로 타입이 지정된 오라클이 LLM 호출을 능가하는 것을 보여주는 문서입니다. (Evaluating TypeSafe's System One primitives (Choice/Score/Noul) — where a typed oracle beats an LLM call.)
typesafe-playground: TypeSafe Jev를 사용한 상호작용형 실험으로, 지원 라우팅부터 실제 AI 결정과 시각적 센서 입력을 갖춘 3D 주행 시뮬레이션까지 제공합니다. (Interactive experiments with TypeSafe Jev, from support routing to 3D driving simulations with real AI decisions and visible sensor inputs.)
Typesafe_chess_eval: TypeSafe AI 체스 평가에서 AI는 기대만큼 잘 수행하지 못했지만, 체스는 상대적으로 개방적이지 않은 게임이기 때문에 이는 예상 가능한 결과이며, 여전히 프로토타입 단계에 머물고 있어 개선 가능성은 있다. (An evaluation of typesafe AI chess. As it turns out, the AI isn't doing really well even though chess is not a particularly open-ended game. Still, it's only a prototype and this probably wasn't…)
Verdict-open-jev: 모던버트(151M) 기반 비자동회귀 결정 엔진 RLCD는 TypeSafe AI Jev 벤치마크 감사와 브라우저 기반 웹gpu 플레이그라운드를 지원합니다. (Non-autoregressive decision engine on ModernBERT (151M) with calibrated uncertainty (RLCD), TypeSafe AI Jev benchmark audit, and in-browser WebGPU playground.)
von: System One은 TypeSafe Jev의 대체로 15ms 이내의 비자기회귀형 로컬 결정 모델입니다. (The open-source System One decision model. Sub-15ms, non-autoregressive, local drop-in alternative to TypeSafe Jev.)
WindTunnel: WebMCP 벤치마크는 브라우저 에이전트 인터페이스를 비교하며 Jev를 평가 대상 구성 중 하나로 포함합니다. (WebMCP benchmark comparing browser-agent interfaces, with Jev included as one of the evaluated configurations.)
awesome-jev: Jev 및 TypeSafe System One을 기반으로 한 인상적인 애플리케이션, 라이브러리, 리소스 목록입니다. (A curated list of awesome Jev / TypeSafe System One applications, libraries, and resources.)
awesome-jev: Jev를 기반으로 한 타입화된 AI 결정 리소스와 실행 가능한 예제를 제공합니다. (Curated Jev resources and runnable examples for typed AI decisions.)
awesome-jev: Jev와 TypeSafe AI의 System One 모델을 사용하여 개발된 프로젝트들의 검증된 목록 (A curated, source-backed list of projects built with Jev, TypeSafe AI's System One model for typed decisions.)
awesome-jev: Jev 프로젝트 디렉토리와 재사용 가능한 Jev만 기반의 GitHub 리뷰 워크플로우를 제공하는 저장소입니다. (A source-backed Jev project directory with a reusable Jev-only GitHub review workflow.)
awesome-jev: Jev와 TypeSafe AI의 System One 모델을 기반으로 한 프로젝트들의 커뮤니티 디렉토리 (A community directory of projects built on Jev, TypeSafe AI's System One model.)
awesome-jev: Jev로 만든 832개의 오픈소스 프로젝트를 포함한 검증된 커뮤니티 유지 관리 카탈로그 (A verified, community-maintained catalog of 832 open-source projects built with Jev.)
awesome-jev: Jev로 개발된 TypeSafe System One 모델 기반의 큐레이티드 프로젝트 (A curated projects built with Jev, TypeSafe's System One model.)
awesome-jev: Jev는 TypeSafe AI의 System One 모델로, 소프트웨어에서 빠른 타입 결정을 위한 Choice, Score, Noul과 함께 조정된 확률을 제공하는 데 사용되는 SDK 및 자원 목록입니다. (A curated list of Jev use cases, projects, SDKs, and resources. Jev is TypeSafe AI's System One model for fast, typed decisions in software — Choice, Score, and Noul with calibrated probabilities.)
awesome-jev: Jev, TypeSafe AI의 System One 모델을 위한 프로젝트, 통합 사항 및 리소스 모음입니다. (A curated list of projects, integrations, and resources for Jev, TypeSafe AI's System One model.)
awesome-jev: Jev 프로젝트, 통합 사례 및 학습 자료의 정리된 인덱스 (Curated index of Jev projects, integrations, and learning resources.)
awesome-jev: Jev는 TypeSafe AI의 System One 모델을 기반으로 개발된 프로젝트들을 자체적으로 큐레이션하고 있습니다. (Projects built on Jev (TypeSafe AI's System One model), curated by Jev itself.)
awesome-jev: TypeSafe AI Jev 및 System One 프로젝트의 비공식 사용자 친화적 목록 (Unofficial list of insanely useful TypeSafe AI Jev / System One projects.)
awesome-jev: Jev는 TypeSafe AI의 System One 모델을 기반으로 한 타입 결정을 위한 공개 프로젝트, 통합 및 토론 목록입니다. (A curated list of public projects, integrations, and discussions built on Jev — TypeSafe AI's System One model for typed decisions.)
awesome-jev-by-typesafe: TypeSafe Jev는 System One 모델로, 소프트웨어에서 빠른 타입 기반의 신뢰도를 고려한 결정을 위한 증거 기반 사용 사례, 패턴, 프롬프트 및 시작 코드를 제공합니다. (Evidence-backed use cases, patterns, prompts, and starter code for TypeSafe Jev — a System One model for fast, typed, confidence-aware decisions in software.)
awesome-jev-gallery: System One 모델과 Jev에 대한 논문, 오픈 리포브와 독립적 평가를 제공합니다. ( Papers, open reproductions and independent evaluations behind System One models and Jev.)
awesome-jev-live: Awesome Jev는 TypeSafe System One의 증거 등급 인덱스로 SDK, MCP 도구, 에이전트, 앱 및 오픈 모델을 포함하며 20개 언어를 지원하고 매 2시간 간격으로 재구성됩니다. (Awesome Jev — evidence-graded index of TypeSafe System One: SDKs, MCP tools, agents, apps and open models. 20 languages, rebuilt every 2 hours.)
awesome-jev-projects: Awesome Jev는 소스 기반 오픈소스 생태계 레이더, 평문 프로젝트 탐색, 그리고 자동 GitHub 동기화를 제공하는 오픈소스 카탈로그입니다. (Awesome Jev: source-backed open-source ecosystem radar, plain-language project discovery, and automatic GitHub sync.)
awesome-jev-robustness: Jev(TypeSafe System One)의 테스트, 교정 검증 및 고장 모드 연구: 날카로움, 일관성, 주입, 거절 현상 분석 (Tests, calibration audits and failure-mode studies of Jev (TypeSafe System One): jaggedness, consistency, injection, abstention.)
awesome-jev-tools: Jev를 위한 도구 모음으로 TypeSafe AI의 System One 모델을 기반으로 타입 기반 결정을 지원합니다. (A curated list of tools built for Jev — TypeSafe AI's System One model for typed decisions.)
awesome-jev-typesafe: TypeSafe의 Jev를 사용한 타입이 지정된 판단, 첫 System One 모델 (Typed decisions with TypeSafe's Jev, the first System One model.)
awesome-jev-use-cases: TypeSafe AI Jev 사용 사례 랭킹 74개, 150개 이상의 GitHub 저장소 포함, 제한 사항, 비용 및 API 예시 제공. CC0 라이선스, AY Automate 후원. (Awesome list of TypeSafe AI Jev use cases: 74 demos ranked by likes, 150+ GitHub repos, limits, cost and API examples. CC0, sponsored by AY Automate.)
awesome-jev-usecases: Jev와 TypeSafe AI의 System One 모델을 사용하여 구축할 때 근거 있는 사용 사례, 패턴 및 지침을 제공하며 모든 주장은 라벨과 출처로 표시됩니다. (Evidence-backed use cases, patterns, and guidance for building with Jev, TypeSafe AI's System One model. Every claim is labeled and sourced.)
awesome-jev-usecases: 실제 사용 사례 기반의 Jev(TypeSafe AI System One) 인덱스: 저장소, 패턴, 벤치마크 및 측정 결과 (Evidence-backed index of real-world Jev (TypeSafe AI System One) use cases: repos, patterns, benchmarks, and measured results.)
awesome-jev-zh: Jev / TypeSafe System One 중국어 인기 목록: 공식 자료, SDK, 인기 애플리케이션, Agent 도구, 오픈소스 재현 및 독립 평가, 중국어 가이드 포함, 매일 GitHub 인기 프로젝트 자동 수집. (Jev / TypeSafe System One 中文精选列表：官方资料、SDK、爆款应用、Agent 工具、开源复现与独立评测，附中文上手指南，每日自动收录 GitHub 热门项目。.)
awesome-open-system-one: 오픈 System One 생태계의 정리된 목록: 오픈 모델, 독립적 벤치마크, 칼리브레이션 및 제약된 디코딩 도구 (Curated list of the open System One ecosystem: open models, independent benchmarks, calibration and constrained-decoding tooling.)
awesome-typesafe-jev: Awesome Jev는 TypeSafe의 System One 모델에 대한 소스 기반 필드 가이드로, SDK, 라이브 데모, 에이전트 도구 및 독립적 평가를 포함합니다. (Awesome Jev: a source-backed field guide to TypeSafe's System One model, with SDKs, live demos, agent tools, and independent evaluations.)
Jev-Case: Jev와 System One의 실제 사례를 인터넷 전반에서 수집한 모음집입니다. (Curated collection of Jev and System One cases from across the web.)
jev-cookbook: TypeSafe의 Jev 결정 모델을 OpenRouter에서 활용한 실용적이고 검증된 레시피들로, 트라이지, 데이터베이스 인덱싱, 파일 정리, 태깅, 분류 체계, 중복 제거, PII 탐지 및 추출, 검색 등을 지원합니다. (Practical, tested recipes for TypeSafe's Jev decision model on OpenRouter: support triage, database indexing, file organizing, tagging, taxonomies, dedupe, PII detection, extraction, search…)
jev-hub: JEV HUB는 TypeSafe AI의 '시스템 일 모델' Jev에 대한 장문의 분석과 영상 자료를 모아두며 원문 링크와 작성자를 유지합니다. (JEV HUB · X 上关于 TypeSafe AI「系统一模型」Jev 的长文与演示视频聚合（保留原链与作者）｜ 谁是专家 出品.)
jev-in-the-wild: 실제로 TypeSafe AI의 Jev로 만들어진 프로젝트, 오픈소스 사례, 벤치마크 및 비판을 포함한 기계가 읽을 수 있는 최신 정보, 매일 업데이트됨. (Real-world Jev use cases, open-source projects, benchmarks and criticism — what people actually build with TypeSafe AI's Jev, and where it fails. Machine-readable, updated daily.)
jev-radar: 전 세계 최대 규모의 Jev( TypeSafe AI System One) 생태계 추적자: 220개 이상의 문서화 사례 · 108개의 신뢰도 등급별 항목 · 매 3시간마다 검증 및 재스캔 · API 포함 ( 全网最全 · The world's most comprehensive tracker of the Jev (TypeSafe AI System One) ecosystem — 220+ documented cases · 108 confidence-graded entries · verified & rescanned every 3 hours · API…)
jev-skill: Jev를 사용한 다양한 사용 사례, 워크플로우 및 에이전트 스킬 모음입니다. (An awesome collection of Jev use cases, workflows, and agent skills.)
jevusecases: Jev는 실제 배포되는 빌드를 추적하여 개발자가 배포하는 것을 보여주는 도구입니다. (What people are actually shipping with Jev — real builds, tracked as they ship.)
.)
Fun project: a Chrome extension that asks a tiny AI decision model (TypeSafe Jev) "is this DOM element an ad?" and pops it off the page. BYOK, no backend, not a real ad blocker.)
全网最全 · The world's most comprehensive tracker of the Jev (TypeSafe AI System One) ecosystem — 220+ documented cases · 108 confidence-graded entries · verified & rescanned every 3 hours · API…)
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