EVERY ENTRY HAS RECEIPTS

AWESOME
JEV

开源项目库

每一个项目,源码里都真的在调用 Jev · 每日自动更新

788个项目
182个能当场跑
765条代码证据

ALL 788 PROJECTS全部项目

experiments/browser-chaos/src/jev-driver.ts
questions: {
  stuck: boolean,
  destructive: boolean,
}
可当场跑
@mizchi17

jev-playground

这是一个用于通过 MoonBit 访问 TypeSafe AI 的 System One 模型 Jev 的测试平台。

评测与研究TypeScript
src/evals/judges/system_one.py
questions: {
  does_pass: boolean,
}
可当场跑
@danielgshea12

jev-as-a-judge

使用 Jev 作为评估工具。

评测与研究Python
extensions/eutrya-adaptive-extension/src/router.mjs
questions: {
  route: choice,
  toolFree: boolean,
}
可当场跑
@hellozenstrategist-lab8

eutrya

Jev 原生 AI 安全工具,支持自主研究、多 agent 群体、持久追踪板和长时 agent 工作流,CLI 优先,开源,适用于授权安全研究。

评测与研究JavaScript
tests/test_with_model.py
questions: {
  a: boolean,
  b: boolean,
}
可当场跑
@aabolfazl6

typesafe-local

受TypeSafe Ai启发,向本地LLM提问,获得校准概率而非文本,输出结构化结果,无需生成或解析,支持MLX和Apple Silicon。

评测与研究Python
test/tool.test.js
questions: {
  urgent: boolean,
}
可当场跑
@arunav255

jev-mcp

将 JEV 连接到 MCP 客户端,使用共享数据集和可测量准确率对比其判断与通用 LLM 的表现。

评测与研究JavaScript
src/decisions.ts
questions: {
  instructions: boolean,
}
可当场跑
@thejorgg5

omp-jev

TypeSafe Jev 路由,用于 Oh My Pi,支持可选的 checkpoint 编排器和可编辑的 XDG 配置,需 Bun 1.3.14 和 OMP 18.2.3。

评测与研究TypeScript
src/jevchat/state.py
questions: {
  done: boolean,
}
可当场跑
@adhyaay-karnwal3

jev-chat

基于类型化 Jev 决策的聊天机器人,采用层级推测解码处理 System One 概率。

评测与研究Python
jev-browse.mjs
questions: {
  done: boolean,
  blocked: boolean,
}
可当场跑
@kyrylosyzonenko3

jev-browse

jev-browse 是一个非官方项目,与 TypeSafe 或 Vercel 无关。

评测与研究JavaScript
web/home.js
questions: {
  what: choice,
}
可当场跑
@4anti2

jev-broadcast-lab

TypeSafe Jev 的操作实验室,包含棋类竞技场、封闭式展位和仅供复盘的 Stockfish HUD。

评测与研究JavaScript
experiments/probe.py
questions: {
  department: choice,
}
可当场跑
@FirasSX9142

Janus

测量何时在数据上使用Jev和其他模型,然后进行相应路由。

评测与研究Python
src/eval/builtin.ts
questions: {
  task_completion: score,
  instruction_following: boolean,
  grounded_in_evidence: boolean,
  // +5
}
可当场跑
@memovai2

openevals

基于JEV,支持并行在线agent评估和可观测性的经济方案。

评测与研究TypeScript
examples/doom/server/src/session-jev-trace.test.ts
questions: {
  action: choice,
}
可当场跑
@superradcompany2

multiverse-of-madness

Jev 和 Microsandbox 使用可复用的 TypeScript 学习工具探索游戏的多种未来可能性。

评测与研究TypeScript
src/gateway.mjs
questions: {
  label: choice,
}
可当场跑
@acoyfellow1

nightglass

一个确定性分类器,用于检查 agent 声明是否有证据支持,支持通过 Cloudflare AI Gateway 进行可选的 Jev 比较。

评测与研究JavaScript
firewall/judge.py
questions: {
  is_urgent: boolean,
  severity: score,
}
可当场跑
@AnshChoudhary1

typesafe-ai-firewall

TypeSafe/Jev 的 AI agent 工具调用预执行防火墙的影子模式验证工具,实际运行结果见 report.md。

评测与研究Python
experiments.py
questions: {
  is_regulation: boolean,
  mentions_deadline: boolean,
  mentions_fines: boolean,
  // +5
}
可当场跑
@copyleftdev1

jev-labs

基于TypeSafe的Jev构建的TLA+验证共识内核,经过1680次混沌测试药房决策,无错误判定,包含影片、代码和所有通话记录。

评测与研究Python
packages/lab/src/scenarios.ts
questions: {
  topic: choice,
  requests_credentials: boolean,
  sender_identity_mismatch: boolean,
  // +4
}
可当场跑
@danielhirt1

jev-lab

基于OpenRouter对TypeSafe Jev(System One决策模型)进行实验,包含重复性、扰动和LLM基线比较。

评测与研究TypeScript
berserk/global-payment-incident/demo.py
questions: {
  failure_domain: choice,
  customer_impact: score,
  systemic_outage: boolean,
}
可当场跑
@JGalego1

Jevs-Garage

一个包含多个小实验的车库,用于用 System One 和 Jev 构建关键系统。

评测与研究Python
samples/comment_triage/triage.py
questions: {
  impact: score,
}
可当场跑
@pavy231

jev_typesafeai_test

TypeSafe AI (jev) 的示范使用项目。

评测与研究Python
test_jev.py
questions: {
  is_urgent: boolean,
  needs_human: boolean,
  is_financial: boolean,
}
可当场跑
@TanayPadar1

gpt-vs-jev

比较 GPT 生成的语言与 JEV 结构化 Noul 决策在相同输入下的表现。

评测与研究TypeScript
jev_visual/cli.py
parser = argparse.ArgumentParser(description="Local visual Choice/Noul/Score judgments")
@hr98w152

jev-visual

基于Apple Silicon的Jev类视觉推理教学实验,支持共享上下文、直接候选评分和本地视觉演示。

评测与研究Python
src/smartmoney_cub_harness/jev/direct.py
base_url: str = "https://api.typesafe.ai",
@myc057624

SmartMoney-Cub

只读交易日志和复盘工具,支持Jev类型判断、agent集成和可复现的金融基准测试,不涉及下单和投资建议。

评测与研究Python
scripts/common/jev_client.py
"""回傳一個已設定好 key 的 TypeSafeClient;拿不到 key 就直接退出、說清楚為什麼。
@Zaious19

jev-capability-atlas

基于证据的独立地图,展示TypeSafe的Jev何时有效何时失效,包含真实API调用记录,不是排行榜,中文为主的双语仓库。

评测与研究Python
public_eval_benchmark.py
jev_raw=label['jev'], jev_reported=label['jev_reported'])
@JoshuaSP17

open-jev

基于 DiffusionGemma 的 Typed JSON 推断,包含 Every 和 Jev 的基准测试结果。

评测与研究Python
lib/racers.mjs
const json = await postJson(fetchImpl, "https://api.typesafe.ai/v1/systemone", key, jevRequest(batch, model));
@goodrahstar16

jev-column-race

Jev与Gemini 3.8 Flash对比,标注1000条应用评论,速度提升4.1倍,成本降低7倍。

评测与研究JavaScript
src/jev_benchmarks/adapters/jev.py
from typesafe_sdk import Choice, TypeSafeClient
@AbdelStark11

jev-benchmarks

针对类型化决策模型的概率感知评估,包括校准、选择性风险、延迟和可复现基准测试。

评测与研究Python
src/config.mjs
id: i ? 'deepseek' : 'jev',
@NanmiCoder9

jev-arena

Jev 模型通过 Choice、Score 和 Noul 将自然语言转为带类型的判断与概率,用于分类、评分和路由,支持与 DeepSeek 等模型对比评论打标、速度和结果,包含 CSV/Excel 导入、原速回放和离线报告。

评测与研究JavaScript
src/jevcal/providers/typesafe.py
DEFAULT_BASE_URL = "https://api.typesafe.ai"
@abhixhek8

jevcal

通过 LLM 教师校准、设定阈值并检测类型安全 Jev 决策模型的置信度漂移。

评测与研究Python
src/jev_rag_benchmark/manifest.py
TRACKED_PACKAGES = ["httpx", "numpy", "pydantic", "PyYAML", "typer", "typesafe-sdk"]
@erendikmenn6

jev-rag-benchmark

可复现的基准测试,用于评估 Jev 在 RAG 中的重排序质量、延迟和成本。

评测与研究Python
jevbench/adapters/__init__.py
* TypeSafe-compatible /v1/systemone (native typed interface).
@fstandhartinger5

jevbench

JevBench v1 是用于 Jev 类类型决策模型的基准测试工具,支持智能、低成本、高速、可靠和开源。

评测与研究Python
jevbench/medqa_run.py
from typesafe_sdk import Choice, RetryPolicy, TypeSafeClient
@mahlernim5

jev-korean-benchmark

对 Jev 在韩语理解和医学文本上的早期评测,包含运行时和成本数据,支持复现。

评测与研究Python
main.py
import typesafe_sdk
@opaielsheikh5

ai-elo-ranker

基于Jev和Swiss匹配的高速递归AI Elo锦标赛引擎。

评测与研究Python
src/api.ts
export const ENDPOINT = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone";
@y0usaf5

jev-lm

一个基于词的语言模型,输出层包含Jev的n-gram起草、Noul分块验证和每token比特评估功能。

评测与研究TypeScript
jev_agent.py
self.model = os.environ.get("JEV_MODEL", "typesafe-ai/jev")
@Astro-Han4

jev-harness

一个编码 agent,通过 Jev 过滤所有工具结果,并用 A/B 测试衡量 pass@1 和成本与未过滤对照组的差异。

评测与研究Python
src/jev.mjs
import { experimental_evaluate as evaluate } from 'ai';
@caiovicentino4

jev-align

基于Jev的校准对齐验证器,用于检查LLM响应和agent计划的对齐情况。

评测与研究JavaScript
determinest/clients.py
for name,url,key in [('openrouter','https://openrouter.ai/api/v1/models',auth['OPENROUTER_KEY']),('typesafe','https://api.typesafe.ai/v1/models',auth['TYPESAFE_
@gemanor4

jev-code-review-benchmark

比较 Jev、Gemini Flash 和 Claude Fable 在 Python 代码审查规则上的成本、速度、准确性和一致性,包含结果、图表和可复现实验。

评测与研究Python
demo/server.mjs
// api.typesafe.ai allows no localhost CORS origins (and keys belong server-side).
@lbotinelly4

jev-little-airways

Jev 是 TypeSafe 的 System One 决策模型,本项目展示其功能研究。

评测与研究HTML
src/jse/cli.py
"jev": jev[k], "llm": llm[k], "label": None}
@zhuyansen4

jev-search-rerank-eval

基于TypeSafe Jev的rerank方法是否优于embedding搜索?对Agent Skills Hub目录中9831对样本和164个中英文查询进行分级相关性评估,并测量评判循环偏差。

评测与研究Python
src/confidence.ts
import type { Questions } from "@typesafe-ai/sdk";
@AntonioCoppe3

jev-harness

TypeSafe Jev 的决策工具,支持置信门控、影子模式、配方和评估,提升任务执行速度。

评测与研究TypeScript
behavior_study.py
req=urllib.request.Request('https://api.typesafe.ai/v1/systemone',data=body,headers={'Authorization':'Bearer '+key,'Content-Type':'application/json','Cache-Cont
@RINNECODER3

jev-behavior-study

独立进行 Jev 1.13.0 行为研究,包括报告、受控 prompt 实验、原始结果和离线验证。

评测与研究Python
app/server.py
from typesafe_sdk import AsyncTypeSafeClient
@0xnairb2

research_desk

TypeSafe Jev 演示项目,用于快速分析新闻和股票代码的实验研究。

评测与研究Python
src/rag_jev/cli.py
from typesafe_sdk import TypeSafeError
@EmreKaplaner2

rag-jev

为RAG提供可检查的上下文选择,结合Jev重排序和公开基准研究,提升有用证据的利用。

评测与研究Python
internal/bench/run.go
// Probability is the Noul answer: how likely Jev thinks the positive is.
@Gaurav-Gosain2

jev-sec-bench

基于jev-go构建的Jev安全基准测试,检测prompt注入和易受攻击代码。

评测与研究Go
src/trade_jev/policies.py
from typesafe_sdk import AsyncTypeSafeClient, Choice
@justinhe162

trade-jev

基于NQ L10订单簿数据,使用TypeSafe的Jev进行买入、卖出和持有策略的回测。

评测与研究Python
src/jev_frontend_qa/core/model_client.py
Calls the real ``https://api.typesafe.ai/v1/systemone`` endpoint. The
@Nainish-Rai2

jev-frontend-qa

基于Jev Ultrafast和Browser Harness的证据驱动前端QA,包含一个合成的todo演示。

评测与研究Python
run.py
d, wall, srv = post("api.typesafe.ai", "/v1/systemone", os.environ["TYPESAFE_API_KEY"], {"model": "jev-1.13.0", "state": state, "questions": questions})
@OmarMujahid2

jev-decision-bench

一个独立的基准测试,用于评估TypeSafe的Jev模型,该模型不生成文本,而是根据内容和类型化问题列表进行回答。

评测与研究Python
jevlab/client.py
api.typesafe.ai; the CLI, the verifier and the lab harness all go through it.
@SamuelSacco2

jev-exploration

Jev (TypeSafe) 探索线程:包含声明审计、实时演示和可运行代码。

评测与研究Python
scripts/jev_eval.mjs
import { experimental_evaluate as evaluate } from 'ai';
@scienthoon2

jev-ood-calibration

对TypeSafe的Jev在未见过任务上的独立校准测试,包括900条规则生成的支持工单和3个公开基准,提供原始响应、带噪声基线的ECE、温度重拟合及类型误校准符号,成本约0.06美元。

评测与研究Python
src/components/Playground.tsx
const curlCmd = `curl -i -X POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone \\
@sysadarsh2

zerosweep

基于TypeSafe AI (Jev)的自主System-One分诊引擎和基准,支持75ms推理、零输出token费用及RLCD认知安全门控。

评测与研究TypeScript
jevchess/experiments.py
from typesafe_sdk import Choice, Noul, Score
@wondertwins2

jev-benchmark

TypeSafe 的 Jev 模型基准测试和试玩平台,包含国际象棋和语音转文本游戏 NPC 对话识别。

评测与研究Python
src/jnc/prior.py
MODEL = "~typesafe/jev-latest"
@zhuyansen2

jev-news-cold-start

MIND 新闻跨领域检测:零样本 Jev 头条先验相当于约 500 篇标注文章,提升 0.069 ρ,增强 Thompson 采样冷启动 25%。

评测与研究Python
evaljev/runners.py
JEV_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
@4esv1

jev-eval

在你自己的标注分类数据上,评测 TypeSafe Jev 与任意 OpenRouter 模型的准确率、校准度、延迟和成本。

评测与研究Python
run_bench.py
MODEL = "typesafe/jev-1.13"
@alperenerol1

jev-1.13-mini-benchmark

TypeSafe 的 jev-1.13 结构化决策模型在标注支持分诊任务上的小型基准测试,包括选择、评分、一致性、成本和经验总结。

评测与研究Python
lib/client.ts
const BASE_URL = "https://api.typesafe.ai";
@amr050081

jev-sandbox

TypeSafe 的 Jev 测试平台。

评测与研究TypeScript
net_floor.py
typesafe = env("TYPESAFE_BASE_URL", "https://api.typesafe.ai").rstrip("/")
@anisselbd1

jev-phishing-bench

Jev (TypeSafe) 与 Claude Haiku 4.5 在 2000 封钓鱼邮件上的准确率、校准、延迟和成本对比,可复现的基准测试。

评测与研究Python
generate_heatmap.py
API_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
@CompleteTech-LLC-AI-Research1

jev-311-heatmap

基于 TypeSafe JEV 的 NYC 311 投诉热力图,包含可复现流程、实时研究结果和交互式地理可视化。

评测与研究HTML
src/server.ts
import { TypeSafeClient } from "@typesafe-ai/sdk";
@dayhaysoos1

jevals

TypeSafe Jev 的本地评估工作台。

评测与研究TypeScript
scripts/eval.py
ENDPOINT = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
@ElshinQ1

jevaluate

Jevaluate 提供可运行脚本和 agent 技能,用于 TypeSafe Jev 的评估,包括浏览器循环、产品演示和 UI 文本判断。

评测与研究JavaScript
apps/chat-lab/src/shared.ts
export const MODELS = { chat: 'google/gemini-3.7-flash', decision: 'typesafe/jev-1.13' } as const;
@fabricioism1

jev-expirements

jev-expirements 的代码仓库。

评测与研究TypeScript
eval.js
let md = `# Results\n\nGenerated by \`node eval.js\` on ${new Date().toISOString().slice(0, 10)} with \`${process.env.JEV_MODEL ?? 'typesafe/jev-1.13'}\`.\n\n`;
@finetuningsingh1

jev-chatbot

实验:使用 TypeSafe Jev 作为聊天机器人,通过逐字或逐词选择回复内容。

评测与研究JavaScript
runner/jev_client.py
ENDPOINT = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
@integrate-your-mind1

jev-nethack

Jev 与 NetHack 结合的有限跑者、研究代码及完整录制发布。

评测与研究Python
common/jev_client.py
"""Thin wrapper around TypeSafe AI's official Python SDK (`typesafe-sdk`,
@jimmyliao1

jev-storyboard-lab

比较 Google ADK 和 Microsoft Agent Framework 用于结构化输出 agent,结合 TypeSafe Jev 作为供应商中立的质量控制门。

评测与研究Python
src/typed_decisions/hole_eval.py
ap.add_argument("--model", default=os.environ.get("JEV_MODEL", "typesafe/jev-1.13"))
@kotoba-lang1

typed-decisions

基于Jev的typed-decision模型,结合ModernBERT、DeBERTa和LLaDA-MoE,实现状态和选择问题到校准概率的单次推理,包含延迟、准确率、校准和训练成本评测。

评测与研究Python
pipeline.py
API_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
@markfive-proto1

typesafe-vs-deepseek

TypeSafe (Jev) 和 DeepSeek-flash 在发票提取、邮件分类和重排序上的速度、token 使用、成本和准确率对比。

评测与研究Python
src/typesafe.rs
.unwrap_or_else(|_| "https://api.typesafe.ai/v1/systemone".into()),
@markjaquith1

typesafe-ai-playground

一个用于围绕Jev和TypeSafe的System One模型进行实验的测试平台。

评测与研究Rust
parsing-experiments/src/jev_eval/runners/jev.py
import typesafe_sdk as sdk
@naveenreddy611

jev-experiments

基于系统一模型 jev 的实验项目

评测与研究Python
src/config.py
JEV_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
@PistachioAIHQ1

jev-synergy-screening

Jev (TypeSafe System One) 与 ASReview SYNERGY 联合实现的文摘筛选演示,比较 Choice/Noul 与金标准标签。

评测与研究Python
src/app.js
if (kind === 'typesafe') return 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone';
@pokertools-arena1

pokertools-arena.github.io

一个基于浏览器的AI扑克基准测试,支持Jev和OpenAI兼容模型在无限注德州扑克桌上自动对战。

评测与研究JavaScript
internal/jev/client.go
APIURL       = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
@rogeriochaves1

jev-experiments

结果页面:https://claude.ai/code/artifact/f00ee126-9554-4e2f-b2e7-1fc86c066aa9

评测与研究Go
run.py
URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
@ruffood1

jev-reality-check

Jev (TypeSafe AI) 可复现实测算术、计数、日期、零幻觉和把握度校准,支持中英对照。

评测与研究Python
benchmarks/detectionai.py
from typesafe_sdk import AsyncTypeSafeClient, RetryPolicy
@sandroandric1

JevGram

使用 Jev 在科研论文中进行 AI 检测。

评测与研究Python
src/jev.ts
import { choice, TypeSafeClient, type EntryType } from '@typesafe-ai/sdk';
@scarif-labs1

jev-software-decision-benchmark

可复现基准测试,用于评估 JEV 作为依赖更新自动化软件决策原语在分布变化下的表现。

评测与研究TypeScript
src/run.py
req=urllib.request.Request('https://api.typesafe.ai/v1/systemone',data=json.dumps(p).encode(),headers={'Authorization':'Bearer '+self.key,'Content-Type':'applic
@simonmesmith1

jev-bbq-experiment

对TypeSafe Jev在所有58,492个BBQ问题上的准确率、偏见、不确定性、成本和延迟进行可复现评估。

评测与研究R
server.js
import { experimental_evaluate as evaluate } from 'ai';
@sstehniy1

jev-calculator

基于 iOS 6 风格的 Jev 计算器演示,包含终身 API 预算。

评测与研究TypeScript
src/transport.rs
.post("https://api.typesafe.ai/v1/systemone")
@Tech-Byte-Frontier1

jevgate

基于 TypeSafe Jev 的文件范围可维护性审查工具。

评测与研究Rust
apps/api/src/playground/config.py
jev_api_url: str = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
@tedliou1

decision-model-playground

一个本地环境,用于比较 Laya 和 Jev 决策模型及文章推荐效果。

评测与研究Python
evaluator.js
const JEV_URL = process.env.JEV_URL || 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone';
@Thanh-Mathieu951

jev-model-tokengate

每个 token 都会在屏幕前通过 gate。

评测与研究JavaScript
src/jevbench/backends/jev.py
DEFAULT_ENDPOINT = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
@TokenTrim1

jev-agent-failure-benchmark

在 Who&When Pro agent-failure-attribution 基准测试(文本子集)中,对比评测 Jev(Typesafe.ai)与强大 LLM 的性能。

评测与研究Python
jev_router/jev.py
"""Client for TypeSafe's Jev decision model (POST /v1/systemone).
@TokenTrim1

jev-routing-experiment

基准测试 TypeSafe 的 Jev 决策模型,评估其作为 RouterArena 上低成本 LLM 路由器的性能。

评测与研究Python
src/jcp/prior.py
MODEL = "~typesafe/jev-latest"
@zhuyansen1

jev-cold-start-prior

TypeSafe Jev prior 能否通过第一天读取 README 预测新 agent-skill 仓库的星标数?Zero-shot Jev 是基于约150个标签训练的文本模型,适合作为特征使用,正在进行前瞻性测试。

评测与研究Python
src/jip/label.py
MODEL = "~typesafe/jev-latest"
@zhuyansen1

jev-issue-pulse

Jev 标记的 GitHub issue 流无法在每日频率内捕捉到修复前的发布问题,Jev 对每个 issue 的分类标签匹配优于关键词或情感分析。

评测与研究Python
src/jsp/label.py
MODEL = "~typesafe/jev-latest"
@zhuyansen1

jev-support-pulse

该项目检测Jev标记的支持推文流在品牌承认故障前是否激增,能提前约4小时捕捉更多事件,关键词列表效果相近。

评测与研究Python
scripts/run_baseline.py
python scripts/run_baseline.py --model jev --base-url https://api.typesafe.ai/v1 --api-key-env TYPESAFE_API_KEY
@zsavage81

padflow-jev-evals

PadFlow 的类型决策基准,包括模式、匿名标注数据和支持 TypeSafe Jev 等模型的运行器。

评测与研究Python
worker.js
const TYPESAFE_ENDPOINT = 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone';
@zzzzzec1

jevsort

基于Jev的整数排序实验,比较串行选择和并行秩预测两种方法。

评测与研究HTML