Projekty Jev AI na GitHubie
ranking i wybór.

Jev wybiera działanie w przeglądarce i element strony na podstawie jej bieżącego stanu; tekst do wpisania tworzy osobny model.

Asystent czatu na Androida, który odczytuje widoczne wiadomości przez ułatwienia dostępu lub OCR, prosi Jev o ocenę intencji i ryzyka oraz porządkuje szkice odpowiedzi bez ich wysyłania.

Wtyczka do Claude Code, która używa Jev do zachowania, skrócenia lub usunięcia wywołań narzędzi i wyników bez przepisywania rozmowy.

Bot handlowy dla Monad z opcjonalnym trybem Jev do decyzji kupna lub sprzedaży; domyślnie używa reguły symulacyjnej.

Narzędzie CLI i umiejętność agenta, które używają Jev do śledzenia właściwych katalogów, plików i deklaracji oraz zwracają fragmenty kodu i wskazówki do dalszej lektury.

Pomocnik WeChat dla Windows z lokalnymi zrzutami, OCR, ocenami Jev i uporządkowanymi odpowiedziami; wstawianie jest jawne, a wysyłanie pozostaje ręczne.

Udostępnia obsługiwane otwarte modele decyzyjne przez vLLM, z przetwarzaniem wsadowym, wejściem multimodalnym i API System One dla Choice, Noul i Score.

Jev śledzi postępy agentów kodujących i wskazuje, kiedy potrzebna jest weryfikacja lub interwencja.

Etapowo ocenia zmiany kodu i repozytoria za pomocą Jev pod kątem ryzyka, dowodów i wagi problemu.

Instalowalne Jev Skills i edytowalne przepływy agentów z szablonami scenariuszy, zapisanymi przykładami i testami.

Jev dobiera poziom modelu dla każdej tury w Claude Code lub Codex, zachowując dotychczasową pracę w CLI.

Serwer MCP z narzędziami Jev do weryfikacji, filtrowania, rankingowania i przeglądu kodu.

Jev wybiera źródła wyszukiwania i szereguje wyniki Search1API; narzędzie pokazuje linki zamiast generowanych odpowiedzi.

Pozwala modelowi autorskiemu zbudować i opcjonalnie rozwijać Jev Harness dla zadania, a następnie zamraża kod i pytania dla śledzalnych decyzji w czasie działania.

Nakładka WeChat dla macOS, która czyta rozmowy przez zrzuty i OCR, używa modelu lokalnego lub Jev do oceny intencji i ryzyka oraz tworzy odpowiedzi bez automatycznego wysyłania.

Agent mobilny wybierający z pomocą Jev działania na Androidzie przez Mobilerun, z podglądem na żywo i śladem wykonania.

Rozszerzenie przeglądarki, które używa Jev do klasyfikowania i ukrywania zbędnych elementów strony, a następnie ponownie stosuje lokalne reguły do podobnych szablonów.

Jev wybiera działania w przeglądarce bez interfejsu; narzędzie zwraca historię kroków, stronę końcową i zrzut ekranu.

Semantyczny linter, który sprawdza kod według własnych reguł za pomocą Jev.

Trzy boty do handlu symulowanego, w których Jev wybiera prawidłowe działania rynkowe, a kod wymusza budżety, przerwy i limity wykonania.

Otwarty zestaw benchmarków do porównywania jakości, kosztu, opóźnień i niezawodności typowanych modeli decyzyjnych klasy Jev.

Narzędzie CLI do ulepszania klasyfikatorów Jev na podstawie etykiet nadanych przez ludzi i GEPA.

Oficjalne SDK TypeSafe dla Pythona do zadawania modelowi Jev pytań o określonym typie odpowiedzi i odczytywania ustrukturyzowanych wyników.

Oficjalny klient TypeSafe do wysyłania pytań o określonym typie i odczytywania ustrukturyzowanych odpowiedzi Jev w JS lub TS.

Samodzielnie hostowana biblioteka umiejętności dla agentów z opcjonalnymi rekomendacjami Jev wśród zatwierdzonych umiejętności przez TypeSafe, OpenRouter lub Vercel AI Gateway.

Wtyczka decyzyjna do DeepSeek Harness, używająca Jev do ograniczonych ocen w DSH i zgodnych przepływach agentów programistycznych.

Trzydzieści uruchamialnych przykładów Jev na dziesięciu poziomach: od prostych typowanych decyzji po hooki, narzędzia i samodzielne użycie przez agentów kodujących.

Dodaje do PostgreSQL operatory semantycznego filtrowania, wydobywania, rankingu i weryfikacji wraz z wykonaniem Jev, pamięcią podręczną i objaśnialnymi prawdopodobieństwami.

Łączy dane rynku krypto i wybrane wpisy z X, po czym prosi Jev o ograniczone oceny działania, nastroju, squeeze’u i katalizatorów, bez wykonywania transakcji.

Zestaw przepływów dla wielu dostawców; opcjonalny moduł przekazuje ograniczone decyzje do Jev, zachowując wielokrotne użycie reguł i artefaktów.

Wtyczka DeepSeek Harness używająca Jev do wyboru umiejętności i plików, nadzoru, filtrowania wyników, korekt i wsparcia zatwierdzania.

Lokalna aplikacja do badania mediów społecznościowych. Jev Choice wybiera spośród zaobserwowanych celów operacje tylko do odczytu na Instagramie, TikToku i LinkedInie, a CLI socai wykonuje je w przeglądarce Chrome użytkownika i zwraca dowody z odnośnikami do źródeł.

Prototyp obsługi Windows i Chrome dla Codex: Jev dokonuje wyborów semantycznych, a kod lokalny wykonuje kroki, sprawdza wynik i obsługuje odzyskiwanie.

SDK AI dla TypeScriptu, którego interfejs decide obsługuje TypeSafe Jev i inne usługi decyzyjne do typowanego routingu, bramek i oceny trafności.

Współdzielony edytor wizualnych przepływów, który łączy węzły Jev i LLM, udostępnia REST API i podgląd testów.

Semantyczne grep CLI, które ocenia linie kodu przez Jev i łączy filtry operatorami AND, OR i NOT.

Nieoficjalna umiejętność agenta ucząca typowanych decyzji Jev, pracy z poziomem pewności i wzorców z projektów społeczności.

Odporny agent wiadomości, który cyklicznie zbiera źródła, używa Jev do filtrowania, usuwania duplikatów i oceniania jako Hype, Facts i Signal oraz wznawia pracę po restarcie.

CLI w Rust porządkujące Skills agenta według kontekstu przez dostawców zgodnych z Jev, z możliwością wstrzymania, hookami i lokalnym feedbackiem.

Umiejętność Claude Code przekazuje Jevowi masowe filtrowanie, klasyfikację i ranking, po czym zwraca agentowi krótką listę z poziomem pewności do sprawdzenia.

Demo rozszerzenia przeglądarki łączące narzędzia strony udostępnione przez WebMCP z wyborem Jev.

Ocenia za pomocą Jev wywołania narzędzi agentów programistycznych i niezaufane wyniki przed zezwoleniem, pytaniem lub blokadą.

Środowisko Pokémon Red odczytuje dozwolony stan gry i pozwala Jevowi wybierać ruch, dialogi, drużynę i walki bez zapisu do pamięci gry.

Harness obsługi macOS, który czyta dostępny stan interfejsu i pozwala Jev wybierać działania bez modelu wizyjnego.

Natywny most dla Swift 6, który łączy Apple Foundation Models z Jev, zapewniając typowane decyzje wraz z prawdopodobieństwami.

Przeglądarka desktopowa, w której model planujący wyznacza cel, Jev wybiera spośród rozpoznanych działań, a kontrolowany kod lokalny wykonuje je i zapisuje wynik.

Narzędzie do oceny agentów i guardrails, które zamienia ślad i kryteria w decyzje Jev oraz może uruchamiać zgodne modele lokalne.

CLI i lokalny serwer MCP, które przekazują do Jev dozwolone fragmenty kodu, a następnie zwracają oryginalne wycinki ze ścieżkami i numerami wierszy.

Lokalna aplikacja tylko do odczytu, która z pomocą Jev dzieli wiadomości Gmail na ustalone foldery i etykiety.

Serwer MCP i CLI używające Jev do wyboru linków i fragmentów podczas przeszukiwania witryny oraz zwracające agentowi cytaty ze źródłami.

Przekłada wybory, oceny i prawdopodobieństwa Jev na encje oraz automatyzacje Home Assistant.

Lokalna brama i wizualizator, który zapisuje żądania i odpowiedzi Jev w SQLite oraz na żywo pokazuje powiązania wywołań podczas działania aplikacji.

Społecznościowy klient Java i integracja Spring AI dla API TypeSafe Jev.

Kieruje każdy krok agenta programistycznego do szybkiego lub mocnego modelu za pomocą modelu decyzyjnego Jev; działa jako proxy zgodne z OpenAI i publikuje odtwarzalne wyniki Terminal-Bench.

Lokalne środowisko łączące pomiary OpenCV, ścisłe reguły liczbowe oraz decyzje Laya lub Jev na potrzeby rolnictwa i wizualnej kontroli jakości.

Moduł Android do WeChat, który przekazuje kontekst rozmowy do Jev, aby ocenić emocje, ukryte znaczenie i propozycje odpowiedzi.

Warstwa wyszukiwania dla Rails używa Jev do etykietowania przy indeksowaniu, rozpoznawania intencji i bieżącego rerankingu obok wyszukiwania tekstowego i wektorowego.

Uruchamia proces GraphRAG z lokalnym Laya lub chmurowym Jev do oceny krawędzi, przejść i filtrowania wyników.

Samodzielnie hostowany czat wielu botów, w którym Jev wybiera odpowiadającego bota, a lokalny demon Pi wykonuje każdą turę.

Serwer MCP udostępnia narzędzia Jev do weryfikacji, selekcji, rankingu i przeglądu, a prawdopodobieństwa zamienia na reguły kontynuacji, kontroli lub eskalacji.

Przewodnik po Jev krok po kroku z ćwiczeniami w Playground, wywołaniami API, konfiguracją agentów i działającym routerem modeli przetestowanym na Jev 1.14.

SDK i CLI dla Go do wywoływania decyzji Choice, Score i Noul Jev w aplikacjach lub potokach UNIX.

Zaczyna od potwierdzonego złośliwego obiektu, śledzi powiązania telemetrii i używa Jev do odtworzenia osi czasu incydentu, łańcucha wykonania i tabeli dowodów.

Interfejs Python do kontroli, etykiet, klasyfikacji i ocen Jev z trybem synchronicznym, asynchronicznym, wsadowym i opartym na schematach.

Jev ocenia fragmenty transkrypcji, a deterministyczny kod tworzy skrót i klipy z podsumowaniami prowadzącymi do właściwych znaczników czasu.

CLI w Rust zamieniające odpowiedzi Jev na wynik terminala, JSON, kody wyjścia i narzędzia MCP dla skryptów, CI i agentów.

Lokalne laboratorium porównujące modele decyzyjne za pomocą jawnych przypadków, zapisanych pomiarów, odtworzeń przepływów i przenośnych raportów.

Piętnaście przetestowanych przykładów Jev do obsługi zgłoszeń, porządkowania plików, wykrywania danych osobowych, zmiany kolejności wyników, sterowania przeglądarką i innych zadań.

Porównuje nowe prace arXiv z zainteresowaniami opisanymi zwykłym językiem za pomocą prawdopodobieństw Jev, a potem publikuje ranking i RSS.

Testuje pytania Jev na oznaczonych danych do strojenia i zbiorze kontrolnym, pokazując błędy, kalibrację oraz przydatność do automatycznych decyzji lub rankingu.

Brama uprawnień dla Claude Code, która łączy kontrole świadome powłoki z decyzjami Jev, aby zezwalać, odrzucać lub przekazywać wywołania narzędzi w trybie automatycznym.

Rozszerzenie przeglądarki filtrujące kanał X według reguł zapisanych zwykłym językiem, z użyciem Jev lub innego zgodnego modelu wybranego przez użytkownika.

Przepisy Jupyter dla Choice, Noul i Score, rozdzielające opublikowane przykłady na żywo lub nagrane od planowanych.

Zestawia lokalny model Laya z Jev w wyścigach Snake i na arenie walki; każdy ruch wynika z decyzji modelu podejmowanej na żywo.

Pętla agenta DeepSeek Harness oparta na Jev, z wielokrotnymi akcjami typowanymi, progami pewności, ponowieniami i śladami wykonania.

Lokalny serwer MCP do zadań w przeglądarce i macOS: Jev wybiera ograniczone działania, a kod lokalny je wykonuje, weryfikuje i zapisuje ślady.

Dodaje decyzje Jev do agentów OmO i senpi w celu wyboru umiejętności i narzędzi, kontroli postępu, wykrywania pętli oraz opcjonalnych chronionych działań.

CLI, menedżer pakietów i SDK, w którym Jev wybiera mały zainstalowany program na podstawie polecenia w języku naturalnym i steruje jego uruchomieniem według poziomu pewności.

Praktyczny kurs Jev z notebookami o agentach, routingu, kontrolach bezpieczeństwa i wzorcach szybkiego oraz wolnego myślenia.

Proxy wsadowe z klientami Python i JavaScript równolegle ocenia wiele stanów Jev i zwraca uporządkowane strumienie Apache Arrow.

Lokalny serwer zgodny z OpenAI łączy mały model llama.cpp z decyzjami Jev, pozostawiając generowanie tekstu na urządzeniu użytkownika.

Dodaje do Jev obrazy, wideo i RGB-D, zamieniając wykryte obiekty i dane sceny na ustrukturyzowane decyzje wizualne.

Narzędzie do testów przeglądarkowych: Jev znajduje elementy przy tworzeniu, nagrania obsługują powtórki, a kod ocenia wynik.

Wtyczka OpenCode Magpie znajduje darmowe katalogi OpenCode Zen i Kilo Gateway oraz dodaje natywne kierowanie Jev System One.

Powtarzalne laboratorium wieloagentowe i jądro koordynacji, w którym Jev wykrywa konflikty między równoczesnymi zapisami Claude Code i decyduje o wykonaniu, oczekiwaniu lub przekazaniu niepewnych przypadków wolniejszemu modelowi.

Aplikacja porównawcza pyta Jev i AnyJev, czy nagłówek jest satyrą czy prawdziwą wiadomością, i pokazuje obie decyzje z prawdopodobieństwami.

Bezkontekstowe rozpoznawanie nazwanych encji: Jev wybiera, sprawdza i typuje fragmenty tekstu, zwracając prawdopodobieństwa, ślady i wyniki wielojęzyczne.

Gra skradankowa: Jev proponuje decyzje strażników, a deterministyczny kod gry je sprawdza i wykonuje.

Ocenia 20 rodzin modeli podobnych do Jev w ośmiu zestawach testów z jednego CLI, udostępniając gotowe dane, metryki probabilistyczne i rankingi do pobrania.

Panel macOS dla agentów programistycznych, który z pomocą Jev kieruje żądania do aktywnej sesji, folderu lub wcześniejszej rozmowy.

Indeksuje widoczne elementy strony, aby Jev wybrał poprawną akcję Playwright, a następnie zapisuje dowody i odtwarzalne testy.

Otwarty wizyjny model decyzyjny 4B z opublikowanymi wagami oraz kodem treningu i kalibracji, udostępniany przez API TypeSafe System One.

Inspektor React do śledzenia żądań, odpowiedzi i wieloetapowych przepływów TypeSafe Jev podczas tworzenia aplikacji Node, Vite lub Next.js.

Zestaw narzędzi Jev w Pythonie z klientami synchronicznymi i asynchronicznymi, przetwarzaniem wsadowym, kalibracją, progami ufności, modelami graficznymi, CLI i serwerem MCP.

Osiem przykładów Python dla inżynierii, m.in. kierowanie zadaniami CAD, wstępna ocena FEM i uzgadnianie zestawień materiałowych.

Rozszerzenie przeglądarki, które prosi Jev o ocenę czytelnych sekcji według dziesięciu kryteriów przejrzystości, jakości tekstu i SEO na stronie.

Łączy asynchroniczne wykrywanie Jev Box z przepływem optycznym i filtrem Kalmana, aby śledzić obiekty w czasie rzeczywistym bez blokowania każdej klatki przez sieć.

Asystent ofert pracy na Androida, łączący decyzje Jev z lokalnymi regułami, by wskazać płacę, świadczenia i zapisy wymagające sprawdzenia.

Wieloplatformowe środowisko komputerowe dla Claude, Codex i Grok, opcjonalnie używające Jev do szybkich decyzji głosowych i sterowania agentami.

Skrypt Google Apps Script używający Jev do oznaczania, priorytetyzowania i archiwizacji Gmaila, tworzenia zadań z terminem, wykrywania phishingu i dziennego podsumowania.

Lokalny serwer, który przyspiesza otwarte modele decyzyjne przez dokładne rozgałęzianie stanu i obsługuje wiele rodzin tekstowych i multimodalnych przez jeden interfejs.

Porównuje 20 wyspecjalizowanych modeli decyzyjnych i trzy LLM bez rozumowania na 1342 decyzjach tekstowych w 31 kategoriach, mierząc trafność, koszt oraz opóźnienie medianowe i p95.

Przykład SeleniumBase, który wybiera istotne dowody z HTML i pyta Jev o obecność oraz typ CAPTCHA.

Kod, zbiory danych i wyniki odtwarzalnego badania red team typu black box nad uniwersalnymi sufiksami atakującymi typowane decyzje Jev.

Wtyczka OpenCode udostępnia decyzje System One zgodne z Jev jako narzędzia agenta i może automatycznie oceniać wybrane zdarzenia przepływu.

Lokalna brama MCP łącząca deterministyczne reguły PII/PHI z ograniczonymi decyzjami Jev przed dostępem agentów programistycznych do wrażliwych plików.

Odtwarzalny audyt kontrfaktyczny 134 772 odpowiedzi Jev mierzący wpływ zmian wyłącznie informacji o tożsamości na typowane decyzje.

Dodaje do pętli rekursywnych modeli językowych kalibrowane wywołania Jev do klasyfikacji, pytań tak/nie i lokalizowania fragmentów, z limitem kosztów, testami offline i odtwarzalnymi eksperymentami.

Typowana warstwa Go dla Jev i Cloudflare Clef obsługująca Choice, Noul, Score, porównania dostawców, jawne zasady i atrapy testowe.

Rozszerzenie nadzoru dla agenta pi, używające Jev do planowania, wyboru modelu, kontroli uprawnień i weryfikacji wyniku.

Uruchamialne przykłady Python przez OpenRouter, w tym selekcja zgłoszeń wsparcia i testy offline.

Samodzielnie hostowana arena walk modeli decyzyjnych z konfigurowalnymi zawodnikami, turniejami parami, deterministycznymi powtórkami i benchmarkiem 21 modeli.

Porównuje modele System One i generatywne LLM na 52 199 typowanych decyzjach i środowiskach zamkniętej pętli, udostępniając dane, narzędzia i ranking.

Wielojęzyczny benchmark porównujący Jev, inne API decyzyjne i trzy LLM-y w czterech decyzjach głosowych czasu rzeczywistego po angielsku, hindi i hinglish.

Agent Playwright sterowany celem, który używa Jev do wyboru działań w interfejsie i sprawdzania postępu, nagrywa instruktaże i tworzy poradniki.

Społecznościowe węzły n8n do typowanych decyzji tak/nie, wyboru i wyniku przez TypeSafe Jev, Venice lub inny endpoint /v1/systemone.