questions: { severity: score, needs_tool: boolean, }
JevRouter
一个基于Jev的轻量级路由器,用于模型、工具和子agent的管理。

每一个项目,源码里都真的在调用 Jev · 每日自动更新
questions: { severity: score, needs_tool: boolean, }
一个基于Jev的轻量级路由器,用于模型、工具和子agent的管理。
questions: { destructive: boolean, exfiltration: boolean, beyond_scope: boolean, // +1 }
TypeSafe Jev 作为 Pi 编码 agent 的决策层,提供工具调用控制和带类型校准的 jev_ask 回答。
questions: { stale: choice, }
基于有界TypeSafe Jev的编码agent工作流管理工具。
questions: { relevant: boolean, }
一个便携式 agent 插件和 MCP 工具,用于批量文本分类,先分类再选择性阅读。
questions: { intent: choice, reuse_cache: boolean, needs_subagent: boolean, // +2 }
将 TypeSafe Jev 连接到 Grok Bot,作为廉价的决策层,支持使用门控、技能模板和示例。
questions: { refund: boolean, team: choice, }
Jevbridge 是一个 ACP 和 MCP 适配器,连接 TypeSafe Jev 与 Codex、Claude、Grok、OpenCode 等任意 LLM,实现计算和类型化决策。
questions: { ok: boolean, }
MCP 服务器,将 TypeSafe Jev 集成到 Cursor、Codex 及任意 MCP 客户端的编码流程中。
questions: { is_billing: boolean, category: choice, }
基于 TypeSafe Jev,为 Pi 编码 agent 提供语义工具路由和类型化的 System One 决策。
questions: { directed: boolean, kind: choice, }
基于Jev的自动模式,为每个coding agent评估工具调用风险,标记提示注入,检查技能和插件,支持Claude Code等多种agent。
questions: { is_urgent: boolean, department: choice, frustration: score, }
Jev 决策层,包含 MCP 服务器、可嵌入的 DecisionModel 库和仅升级的 Claude Code 插件(TypeSafe AI 的 Jev)。
questions: { skill: choice, }
基于Jev的文件检索和请求缓存,提升Pi工作流程的速度。
questions: { claims_done: boolean, claims_verified: boolean, verification_applies: boolean, // +1 }
Claude Code Stop hook 用于阻止未验证的 done,读取记录寻找证据,向 Jev 询问一次,其他情况默认通过。
questions: { intent: boolean, }
TypeSafe Jev 作为 pi 编码 agent 的静默决策层。
questions: { is_bug: boolean, team: choice, urgency: score, }
Claude Code、Codex 和 pi 插件,将无需文本输出的 agent 步骤交给 Jev(TypeSafe 的判断模型)处理,延迟约 230 毫秒,成本约 0.02 美元每千次判断,支持类型化回退到 LLM。
questions: { intent: choice, isUrgent: boolean, }
通过 Cloudflare AI Gateway 使用 TypeSafe Jev 实现 Flue agent 路由管理。
questions: { context_needed: choice, }
Pi coding-agent 扩展:TypeSafe Jev 检查工具调用、输出和回复,包括 prompt 注入、审批、秘密清理和任务固定。
questions: { q1: boolean, }
一个小型可扩展的决策到执行框架,适用于 TypeSafe Jev。
questions: { connected: boolean, }
Jev DSH 决策引擎是面向 Agent Harness 的结构化决策插件,支持 DeepSeek Harness 和通过 iPolloWork 支持 OpenCode、Codex Harness。
questions: { is_impossible: boolean, }
基于Jev的DeepSeek Harness决策层。
questions: { is_urgent: boolean, frustration: score, }
Claude Code 插件,使用 TypeSafe 的 Jev 对评审结果、调试假设和设计方案进行评分,提供校准概率而非单一意见。
questions: { is_urgent: boolean, }
面向 agent 的 TypeSafe Jev(System One),用于 DSH Web GUI。模型本身。
questions: { needs_skill: boolean, }
BeLazy167/typesafe-mod 是一个 Claude Code mod,将决策路由到 TypeSafe 的 Jev 模型,根据 prompt 排序已安装技能,并在有信心时回答 agent 的选择题。
questions: { category: choice, reached_assertion: boolean, missing_context: boolean, }
这是一个开源的 Codex 插件,用于 TypeSafe Jev 的决策咨询、故障诊断和基于证据的完成审核。
questions: { complexity: score, needsPlanning: boolean, }
Jev 演示项目:将编码任务路由到 Grok Build 或 Codex Astra。
questions: { destructive: boolean, exfiltration: boolean, privilege: boolean, // +4 }
基于 TypeSafe Jev 的 AI agent 自动模式工具调用防火墙,作为 Claude Code 钩子提供。
questions: { category: choice, bug_severity: score, has_repro_steps: boolean, // +2 }
基于TypeSafe AI System One API的MCP服务器和agent技能,将判断分解为Choice、Score、Noul问题,进行代码校验和标注数据测量,并设置校准阈值。
questions: { relevant: boolean, category: choice, }
PiJev 是一个终端编码 agent,结合 Jev 排序文件、选择技能和处理失败,编码模型负责写代码,基于 Pi 构建。
questions: { ping: boolean, }
Yunus Pi 是基于分叉的 Pi harness (pi.dev) 深度定制的使用体验,集成补丁、扩展、技能和自定义提供者配置。它采用先进的机器学习、Jev、Cactus Needle 3 等技术。
questions: { action: choice, asset: choice, condition_operator: choice, }
参考原型,探索基于 TypeSafe/Jev 到 Axiom、Argent、Silverscript 在 Kaspa 上的 agentic 商业模式。
questions: { severity: score, area: choice, }
基于TypeSafe的Jev,提供带概率的类型化判断(noul、choice、score)的评估优先MCP服务器。
questions: { destructive: boolean, secrets: boolean, }
基于Jev的Claude Code判断层,通过YAML策略快速判断工具调用权限,无需调用大型语言模型,支持TypeSafe Jev,未来支持本地模型,默认干运行并发布校准表。
questions: { is_exquisite_and_dynamic: boolean, animation_verdict: choice, primary_deficiency: choice, }
基于TypeSafe Jev 1.13非自回归决策模型,为Claude Code提供实时质量门控和艺术指导Warden。
questions: { needs_rewrite: boolean, visual: choice, }
Pi 扩展:通过 Jev 审核提供更清晰回复,支持可选重写和视觉效果
questions: { is_urgent: boolean, department: choice, }
Opencode 插件,使用 Jev(system one 模型)辅助软件开发流程,非 Opencode 团队官方项目。
questions: { alive: boolean, }
Jev 是 TypeSafe 的 System One 分类器,集成在 Claude Code、Codex、Pi 和 OpenCode 中,实现类型化分类、检查、评分、排序和提问,并支持一键设置。
questions: { outOfScope: boolean, contradictsPrevious: boolean, shouldFlag: boolean, }
这是一个Claude Code插件,使用TypeSafe AI的Jev在agent执行工具调用前验证调用是否符合会话计划,然后允许、询问或阻止调用。
questions: { scope_alignment: score, touches_state: boolean, breaks_contracts: boolean, // +2 }
基于TypeSafe System One,为Antigravity、Cursor、Claude Code等AI编码助手提供快速语义代码搜索和差异审计功能。
questions: { edit: choice, contract: choice, caller: choice, // +2 }
使用 Jev、简单英文规则和 Agent Skills 进行语义代码审查。
questions: { needs_vision: boolean, needs_tools: boolean, }
在约1秒内为任何任务选择最佳AI模型和推理方案,支持Claude Code、Claude Desktop和Codex,结合TypeSafe的Jev决策模型和实时OpenRouter定价,平衡智能、速度和成本。
questions: { disposition: choice, risk: score, data_exfil_risk: boolean, // +2 }
Agent 工具/MCP 调用网关,通过 TypeSafe Jev 实现允许、请求人工、拒绝功能。
questions: { relevance: choice, }
基于Jev相关性过滤和可审计token指标的Codex代码搜索插件。
from typesafe_sdk import AsyncTypeSafeClient, RetryPolicy
基于 TypeSafe 的 Jev 模型的软件工厂管理工具。
import { choice, score } from "@typesafe-ai/sdk";jev-router 用于在 claude code 中为任务路由到最便宜的模型。
? "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
一个自托管的、支持版本管理的 AI agent 技能库,包含 MCP、作用域客户端和可选的 Jev 推荐功能。
export const JEV_API_ENDPOINT = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone";
基于Jev的本地优先MCP插件,用于AI编码agent持续进行软件质量评审。
import { choice, noul, score } from "@typesafe-ai/sdk";基于TypeSafe的Jev模型,提供快速、低成本、类型化的判断工具,作为MCP工具使用。
"name": "jev",
一个用于编写和改进调用 Jev、TypeSafe System One 模型程序的技能。
if r.URL.Path != "/v1/systemone" || r.Header.Get("Authorization") != "Bearer k" {mcp 连接器,提供 AI agent 直接访问 TypeSafe AI 的 Jev 模型。
export const SYSTEM_ONE_URL = 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone';
Claude Code 插件:在模型处理前用 TypeSafe Jev 裁剪长 Bash 输出。
import { TypeSafeClient, choice, noul, type ChoiceCriteria, type EntryType } from "@typesafe-ai/sdk";该项目提供英文和葡萄牙文两种语言的说明文档。
//! port, empty or root path only. Canonical origins append `/v1/systemone`
基于Rust的CLI工具,使用TypeSafe.ai的Jev根据实时会话上下文评估agent技能,支持Claude Code钩子、结构化JSON、回避和本地反馈,需TypeSafe API密钥。
"""One small, strict client for TypeSafe Jev (POST /v1/systemone).
基于Jev的模型路由、记忆、压缩、技能选择及计算机和浏览器使用,适用于Hermes、Claude Code和Codex agent。
baseUrl: process.env.JEV_BASE_URL || 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone',
基于Jev的便携式上下文压缩工具,适用于coding agents。
import { createLiveTypeSafeClient, type TypeSafePort } from "../semantic/typesafe-client.js";一个 CLI 工具,根据任务选择 Cursor、Claude Code、Codex 或 OpenCode 及模型/努力,然后启动执行,由 Jev 和 Herdr 支持。
from typesafe_sdk import AsyncTypeSafeClient, TypeSafeError
Typesafe.ai System One Model Jev通过对邻近关系分类,导航Neo4j图数据库。
url: "https://api.typesafe.ai/v1/systemone",
Jev 根据每个 prompt 选择适用的规则,让 Claude 只处理相关规则。
ENDPOINT = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
Hermes 和其他 agent 用于调用 typesafe 的 jev 的 Skill。
const validUrl=url.protocol==='http:' && url.hostname==='127.0.0.1' && /^\d+$/.test(url.port) && url.pathname==='/v1/systemone' && !url.username && !url.passwor
在 Codex Computer 中实现 TypeSafe Jev 动作选择功能。
TypeSafeClient,
基于 Jev (TypeSafe System One) 的 Pi 编码 agent 自动模式,语义自动批准 bash、写入和编辑工具调用,无法决策时自动拒绝。
baseURL: "https://api.typesafe.ai",
Pi Coding Agent 插件,支持按时机配置规则,具备风险检查、输出脱敏、重复失败和缺少验证提醒功能。
endpoint: "https://api.typesafe.ai/v1/systemone".to_string(),
基于Rust的免费agent优先SEO和GEO CLI工具集及MCP服务器,替代Semrush和OpenSEO,使用DuckDuckGo和TypeSafe Jev System One。
logging.getLogger("typesafe_sdk").setLevel(logging.WARNING)TypeSafe Jev 的 MCP 服务器,支持对任意 agent 进行类型分类、评分、检查、匹配和筛选,并对每个答案给出置信度。
id: "jev", name: "Jev (TypeSafe AI)",
为Claude Code、Codex、Cursor、Jev等agent提供监控和安全层的开源CLI和技能工具。
endpoint = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
Jev 的一个 Claude Code 插件。
ENDPOINT = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
一个 agent 技能,用于发现 TypeSafe Jev 机会,设计类型化问题,并从社区最新实验中学习。
"jev",
基于 TypeSafe AI 的 Jev 和 get-fable,实现亚 100 毫秒认知反应的自主编码 agent。
"base_url": "", # default https://api.typesafe.ai
TypeSafe (Jev) 技能路由,用于 Hermes Agent,在模型调用前确定唯一加载的技能,支持自选,仅标准库,单次路由约0.001美元。
_ENDPOINT = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
基于 TypeSafe Jev 的类型化、带置信度的 agent 技能路由。
TYPESAFE_BASE_URL = "https://api.typesafe.ai"
基于 TypeSafe Jev 的 Typed System One 决策、排序、验证及可选 Hermes 工具入口。
'provider': provider, 'base_url': 'https://ai-gateway.vercel.sh/typesafe' if vercel else 'https://api.typesafe.ai',
适用于 Linux、macOS 和 Windows 的开源第二大脑,支持 Claude Code、Codex 和 Antigravity 适配器,内置本地 Markdown 库和独立记忆查看功能。
ENDPOINT = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
基于 TypeSafe Jev 推荐已安装的 Skill,提供 Python CLI、Codex skill、双语文档和示例。
base_url="https://api.typesafe.ai", retry=RetryPolicy(max_retries=1),
TypeSafe AI Jev 判断工具,支持 Agent Zero,包含类型化工具和概率卡。
} from "@typesafe-ai/sdk";
混合编码工具:System 2 负责编写代码,System 1(Jev)负责运行反射操作。
model: undefined, // undefined = advocaat default (jev-latest / typesafe-ai/jev)
将 AGENTS.md 配置转换为基于 Jev 的快速 AI 代码检查工具。
TYPESAFE_ENDPOINT = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
这是一个 MCP 服务器,通过决策模型驱动代理页面,使流程只需一次工具调用而非每次点击都调用。支持基于引用的元素表、代码校验断言和零模型宏重放,使用 CDP 与 Chrome 通信。
"--provider", choices=["jev", "haiku", "anthropic"], required=True
基于 OpenRouter 的 Claude Code Jev 权限控制实验,包含可复现的延迟和成本基准测试。
return (env.get("TYPESAFE_BASE_URL") or "https://api.typesafe.ai").rstrip("/")如果你在试验 jev,这里能让过程更简单。
for u in "https://docs.typesafe.ai/llms.txt" "https://evals.typesafe.ai/" "https://openrouter.ai/typesafe/jev-1.13"; do
基于TypeSafe Jev设计辅助判断系统,结合决策理论实现选择、评分和路径重排,支持组合代数和问题设计验证。
Thin httpx wrapper around POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone.
TypeSafe Jev(System One)决策工具,包含 jev_check、jev_route、jev_score 和 jev_evaluate,用于 Hermes Agent。
This is a thin pass-through for ``POST /v1/systemone``. The request body
Agent Skill:将封闭编码 agent 的判断发送到 TypeSafe Jev。
export const SYSTEM_ONE_URL = 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone';
Codex 插件:基于 Jev 指导的上下文恢复,支持会话压缩,移植自 tamaratran/fast-jev-compaction 到 Codex 生命周期钩子。
export const JEV_URL = process.env.CANNY_JEV_URL ?? "https://api.typesafe.ai/v1/systemone";
防止 AI 编码 agent 无证据声称工作完成,通过确定性钩子判断,TypeSafe 的 Jev 提供建议,使用追加式账本,无运行时依赖。
return { kind: "connection", message, retryable: true, hint: "Check network access to api.typesafe.ai." };MCP 服务器提供 TypeSafe Jev 作为类型化、校准的判断工具,支持分类、评分、校验和批量提问,作为 Claude Code 插件发布。
process.env.TYPESAFE_ENDPOINT ?? "https://api.typesafe.ai/v1/systemone";
24601/rh-guard 是一个用于编码 agent 的奖励检测工具,支持结构性拒绝和 TypeSafe Jev System,集成 Claude Code 和 Cursor 钩子。
from typesafe_sdk import Choice, Noul, TypeSafeClient
基于 TypeSafe 的 Jev 实现的自然语言 MCP 工具调度器,运行时发现 MCP 服务器工具签名,使用 Jev 类型原语选择工具并提取参数。
import { noul, TypeSafeClient, type NoulResponse } from "@typesafe-ai/sdk";oh-my-pi 的插件,使用 Typesafe Jev API 将工具调用分类为安全、不安全或询问。
_TOOLSET = "jev"
Jev Decisions 是 Hermes 及其他 AI agent 的插件,提供工具风险评估、人类审批建议、证据检查和本地决策日志功能。
import type { EntryType, NoulQuestion as SdkNoulQuestion, Usage } from '@typesafe-ai/sdk';Claude Code 插件,用于评分你对 coding agent 的 prompt 质量,并显示习惯是否改善,基于 TypeSafe 的 Jev 模型,无额外延迟。
DEFAULT_ENDPOINT = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
jev-mode 将简单决策转为类型化判断模型,减少 token 使用和输入工作量,提高准确率,支持 Python 无依赖,MIT 许可。
// POST /v1/systemone {model, state, questions} -> {model, answers, usage}TypeSafe AI System One (Jev) 任务插件,支持 QuantumNous/new-api 的原生 /v1/systemone 接口,同步评估和 token 计费。
request = Request('https://api.typesafe.ai/v1/systemone',将此内容复制粘贴到你的 coding agent 中使用。
TypeSafeClient,
通过自然语言描述选择 Git 变更进行暂存。
/** Defaults to `~typesafe/jev-latest`. */
基于 tamaratran/fast-jev-compaction 的分支,通过 OpenRouter 实现 Jev,且不保留数据(zdr,data_collection: deny)。
pub const DEFAULT_API_URL: &str = "https://api.typesafe.ai";
基于 TypeSafe Jev,为 Claude Code 和编码 agent 提供支持 Rust 的代码审查工具。
from typesafe_sdk import Choice, Noul, Score, TypeSafeClient, TypeSafeAPIError
基于 TypeSafe Jev System One 原语和 Gemini 的判别式蒙特卡洛树搜索实现。
from typesafe_sdk import Choice, Noul
通过 Jev (TypeSafe AI) 决定会话所需技能,使用 skills.sh 发现已安装的技能并告知 Claude Code。
TYPESAFE_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
MCP 服务器:使用 TypeSafe Jev 根据查询或临床问题筛选 PubMed 标题和摘要。
const ORIGIN = "https://api.typesafe.ai";
通过 Jev 和 Policy Guard 实现可恢复的 Codex 委派,Root 负责最终验收,自动委派默认关闭。
export const JEV_ENDPOINT = 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone';
Jev-gate 是基于 Jev 的 Claude Code 模型路由实验,V3 版本运行中,V4 在任务边界进行路由。
with patch('jevseek.models.OpenAI') as ds, patch('jevseek.models.TypeSafeClient') as jev:JevSeek 是一个本地编码工作空间,结合 Jev 动作路由和 DeepSeek 参数生成,支持原生工具、持久会话、React 桌面和文档化研究。
import { experimental_evaluate as evaluate } from 'ai';基于Jev的工具审批和工具列表精简,适用于Vercel AI SDK。
export const JEV_MODEL = '~typesafe/jev-latest'
星露谷农场小助手,支持 Jev 自主游玩、dsh 插件、独立 CLI 和 SMAPI Mod。
baseUrl: "https://api.typesafe.ai/v1",
使用 TypeSafe Jev 将 Claude Code 的技能清单缩减约75%,评估每个已安装技能的相关性并通过 skillOverrides 隐藏无关技能。
API = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
基于TypeSafe的Jev,检查AI助手本次会话中陈述内容与实际阅读内容是否一致的Claude Code Stop钩子。
const API_ENDPOINT = process.env.TYPESAFE_ENDPOINT || "https://api.typesafe.ai/v1/systemone";
TypeSafe Jev 的通用模型上下文协议(MCP)服务器,用于语义代码搜索和验证。
server = mcp.get("mcpServers", {}).get("jev", {})基于Codex的插件,使用typed Jev判断进行风险评估、证据核查、上下文筛选和重新排序。
import { choice, score } from "@typesafe-ai/sdk";该项目通过廉价的持久模型保持 OpenCode 的热缓存,Jev 将复杂任务升级为更强的子 agent 处理。
let response = match ureq::post("https://api.typesafe.ai/v1/systemone")基于 TypeSafe AI Jev System One 评分的零幻觉开源代码和 crate 侦测工具。
export const DEFAULT_BASE_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone";
基于 TypeSafe Jev 的按提示能力路由器,管理已安装技能、MCP 服务器、agent 和命令,并评估注入效果。
API = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
Letta 代理的技能:通过 TypeSafe System One (Jev) 按标准进行判断。
join(or(env.TYPESAFE_BASE_URL, 'https://api.typesafe.ai'), '/v1/systemone'),
在 Claude Code 中实现类型化决策,基于 TypeSafe 的 Jev,通过 OpenRouter、Vercel AI Gateway、Cloudflare Workers AI、LiteLLM 或 TypeSafe API 使用 $.jev。
DEFAULT_MODEL = os.environ.get("JEV_MODEL", "typesafe/jev-1.13")Jev for Hermes:在 OpenRouter 上实现低成本意图门控和逐字工具压缩。
* SDK's `experimental_evaluate`, not the chat-completions endpoints.
基于TypeSafe的Jev模型,通过Vercel AI Gateway,MCP服务器按项目记录和回顾每个任务的会话数据。
"""Native HTTP client for Experiential /v1/systemone.
基于 TypeSafe Jev 的 agent 关键步骤控制门,支持离线优先、OpenRouter 或直连,采用 MIT 许可。
typesafe: { key: "TYPESAFE_API_KEY", model: "jev-latest", endpoint: "https://api.typesafe.ai/v1/systemone" },本地工具路由分类器,支持coding agents,集成gateway和MCP,并记录决策日志。
const defaultModel = "typesafe/jev-1.13";
通过 OpenClaw 插件在 TypeSafe Jev 中快速分类错误和失败,200ms 内完成,成本极低。
ENDPOINT = os.environ.get("TYPESAFE_API_BASE", "https://api.typesafe.ai") + "/v1/systemone"Agent 技能,识别有限判断步骤,优先尝试 TypeSafe 的 Jev 类型决策模型,并记录每次尝试。
const typesafe = configFromEnv({ TYPESAFE_API_KEY: 'ts', JEVC_MODEL: 'jev-1.13', JEVC_BASE_URL: 'https://proxy.example/v1/systemone' });基于Jev的Pi扩展套件,实现选择性上下文压缩和模型路由。
"""Thin HTTP client for the TypeSafe /v1/systemone endpoint.
提供运行 TypeSafe 的 Jev 与 Claude Code 所需的工具,包括调用保护、分层保护、文件搜索、浏览器 agent、代码审查、挂钩、压缩和安装程序。
TYPESAFE_BASE_URL: Final = "https://api.typesafe.ai"
Home Assistant 自定义组件:集成 Jev 快速路径和 Grok 备用的对话 agent。
const API_URL = 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone';
cmdc-auto-mode 是 Command Code 的自动权限模式,运行前用 TypeSafe Jev 审查每个工具调用,拒绝超出范围的操作。
API_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
基于Jev的agent代码审查钩子工具。
const Endpoint = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
基于八个风险维度的JeV风险检查工具,支持一次请求和可选复检,适用于Claude Code。
const response = await (options.fetch ?? fetch)("https://api.typesafe.ai/v1/systemone", {pi-jev-agent 是 Pi 编码 agent 的实验性扩展,使用 TypeSafe Jev 在每次语言模型步骤前选择下一个工具。
// "~typesafe/jev-latest" always points to the newest Jev. The tilde matters:
将公司文件按部门、类型、敏感度、日期、交易方和PII分类整理,并生成供AI agent使用的索引,基于TypeSafe的Jev和OpenRouter。
"typesafe": ("https://api.typesafe.ai/v1/systemone", "jev-latest", "noul", "noul"),一个停止钩子,防止你的编码 agent 过早停止,使用 jev 判断的自然语言规则。
TS_URL = os.environ.get("TS_MCP_TS_URL", "https://api.typesafe.ai/v1/systemone")MCP 服务器将 TypeSafe(Jev/System One)功能提供给 judge、rerank 和 systemone 组件使用。
# - TypeSafe native-shaped: POST /v1/systemone, GET /v1/models
基于 shell 的类型化决策工具,提供 TypeSafe Jev 模型的非官方 stdlib-Python CLI 和 Agent Skill,支持 TypeSafe API 或 OpenRouter。
const fn = (mod['experimental_evaluate'] ?? mod['evaluate']) as EvaluateFn | undefined;
基于TypeSafe Jev的MCTS/PUCT树搜索,结合人工门控和类型化评估,只有绿色退出码才算成功。
DEFAULT_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
Hermes Agent 的技能,利用 Jev (TypeSafe System One) 将意图转化为可检查的终点,生成运行 prompt,并让 Jev 排序未验证项。
export function createDecider(endpoint = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"): Decide {为 OpenCode 提供可配置模型白名单的可选 Auto (Jev) 模型路由功能。
TYPESAFE_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
通用 Chrome agent,结合 Jev 和 OpenRouter 功能。
model: "~typesafe/jev-latest",
jev-flash-router 是一个开源的 MCP 服务器,支持 TypeSafe 的新 Jev 模型,帮助 AI 编码 agent 高效选择文件、路由和判断测试差异。
const DEFAULT_API_BASE = "https://api.typesafe.ai/v1";
Pi 扩展,使用 TypeSafe 的 Jev 对每个 prompt 分类,并路由到你登录的最佳模型。
model: str = "typesafe:jev-1.13.0"
Hermes Agent 的 TypeSafe/Jev 路由插件,用于压缩工具结果、抑制重复工具、跳过不必要的主模型调用。
import { type NoulQuestion, noul, TypeSafeClient } from "@typesafe-ai/sdk";Jev 是一个快速深度研究工具,能每轮完整阅读最多100页,只保留回答你问题的内容。
import { TypeSafeClient, type TypeSafeClientConfig } from '@typesafe-ai/sdk';在 GitHub Copilot 之前,使用 TypeSafe Jev 分析 prompts。
TypeSafeClient,
TypeSafe AI (Jev) 对抗性审查工具和 typesafe_ask,用于 omp 编码 agent。
TypeSafeClient,
基于Jev开发的计算机使用agent。
const response = await (this.options.fetch ?? fetch)('https://api.typesafe.ai/v1/systemone', {基于Jev的工具和技能选择、上下文搜索及输出筛选,适用于通过MCP使用Codex。
response = await request('https://api.typesafe.ai/v1/systemone', { method: 'POST',一个用于将给定备选方案与提供证据进行对比的小型辅助工具。
from langchain_typesafe import Choice, Noul, NoulCriteria
基于LangChain和Deep Agents的中间件,使用TypeSafe的System One模型(Jev)为无人值守编码agent提供类型化判断,包括shell命令门控、问题分流、合并请求检测和测试审查。
DEFAULT_MODEL = "~typesafe/jev-latest"
Hermes Agent 的模型提供插件,通过 OpenRouter 上受限的 Jev 决策调用处理辅助任务,替代自由形式的聊天提示。
constructor({ apiKey = process.env.TYPESAFE_API_KEY, endpoint = process.env.TYPESAFE_ENDPOINT ?? "https://api.typesafe.ai/v1/systemone", model = process.env.TYPtypakon4/jev-layer 是一个便携式 System-1 决策层,支持 agent 运行环境的主机路由、回执、重放和故障开放集成。
"jev",
便携式 agent 技能:TypeSafe Jev 作为廉价代码审查分类器,支持 HTTP 和可选的 jev-review MCP。
questions to typesafe_sdk types and projects the response back to jcyber's
基于 agent 的漏洞赏金和渗透测试框架,整合 Caido、HexStrike、Jev、Memgraph、TencentDB、Prometheus 五个系统。
name="jev",
为任何支持 MCP 的 LLM 工具提供按需真实浏览器搜索功能,支持每次运行的时间和成本跟踪。
"model": os.environ.get("JEV_DECISIONS_MODEL", "~typesafe/jev-latest"),jev-mcp 将 browser-use/jev-ultrafast 变成本地会话感知的 MCP 服务器,用于快速只读产品调研。Jev 从 DOM 快照中选择动作和目标。
export const ENDPOINT = 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone';
基于Jev的Codex上下文管理,通过原生插件和技能构建紧凑且可追踪的交接上下文。
"3. Would a sensible person answer it in under a second from text you can show them? -> TypeSafe/Jev.\n" +
一个 Claude Code 钩子,用于判断你编写的决策是否需要模型,包含 TypeSafe Jev 与 Claude Haiku 4.5 的 149 行对比数据。