Esta comunidad
JEV Hub
- Catálogo independiente y notas de flujo
- Playground en vivo con tu clave
- Servidor MCP para agentes, con tu clave
- No guarda ni registra claves API
Comunidad independiente de Jev
Ejecuta Jev online y lleva las mismas preguntas a tu código.
Pega una clave de TypeSafe, pulsa Ejecutar y lee la elección, las probabilidades y la confianza reales de Jev. Después conecta esas preguntas a tu agente por MCP o con el SDK.
MODE
STATEticket.intent
KEYSrefund · bug · billing
Usa tu propia clave de TypeSafe. Se reenvía una vez por ejecución y nunca se guarda.
Tres formas de empezar
Ejecuta peticiones en Jev con tu clave y ve cada probabilidad. También puedes validar, copiar o descargar el JSON.
Abrir el playground →Deja que Claude Code, Cursor o Codex hagan preguntas tipadas a Jev en los puntos de decisión, con tu propia clave.
Conectar un agente →Un SKILL.md que mantiene correctos la forma de la petición, los tipos de pregunta y el uso de la confianza.
Instalar el skill →En tu código
import { TypeSafeClient, choice, noul, score } from "@typesafe-ai/sdk";
const client = new TypeSafeClient(); // reads TYPESAFE_API_KEY
const { answers } = await client.systemOne({
state: ticketText,
questions: {
team: choice("Which team should handle this ticket?", {
billing: "Payments, invoices and refunds",
technical: "Bugs and integration failures",
other: null,
}),
urgency: score("How urgently does the customer need a reply?", [
"Can wait", "Needs a timely reply", "Same-day deadline",
]),
wantsRefund: noul("Is the customer asking for a refund?"),
},
});
if (answers.team.confidence < 0.6) sendToHuman();
else route(answers.team.choice, answers.urgency.score);SDK oficial de TypeSafe para JavaScript (npm install @typesafe-ai/sdk). Las respuestas vuelven tipadas, bajo las mismas claves.
Esta comunidad
Producto oficial
api.typesafe.ai/v1/systemoneCreaciones de la comunidad
Cinco demos con fuente de publicaciones públicas. El resto está en la galería.
David
Presentamos jevgrep: una CLI de agente de investigación impulsada por Jev de @typesafeai que reduce un 40% el costo de tu agente de código (verificado en SWE-bench). Usa el skill incluido para que tu agente sepa usar jg al reunir contexto.
OpenRouter
Presentamos typesafe/jev-router: un enrutador de modelos consciente de la caché, impulsado por Jev y @typesafeai. Jev Router elige el mejor modelo y nivel de razonamiento para cada petición, equilibrando calidad, velocidad y costo. Así funciona 👇🏻
Godefroy
Jev contra Claude, el mismo robot, las mismas instrucciones. 233 ms frente a 2 s. Y sí, se enfurruña si lo insultas. Velocidad 1x, con sonido.
ElevenLabs Developers
Detección de estafas en tiempo real con Jev y ElevenLabs. ElevenLabs transcribe a quien llama mientras habla y Jev calcula el riesgo total de estafa y detecta señales de alerta comunes. Cada petición volvió en ~180 ms y las 11 costaron $0.00043.
jhey ʕ•ᴥ•ʔ
hice un linter de escritura en tiempo real con Jev 📝 escribe reglas propias como “marca todo lo que suene a post de LinkedIn”, impresora de tickets incluida 🖨️ (con audio)
Código abierto
Solo seis repositorios de GitHub ya revisados. Las estrellas son de GitHub el 2026-09-23, no una cifra de JEV Hub.
Autor tamaratran
Un plugin de Claude Code que usa una petición a Jev para puntuar llamadas y resultados, descarta o recorta lo viejo y deja el resto literal.
Autor vinnylarouge
Un modelo inicial independiente: con un texto y un conjunto de opciones, una pasada devuelve una probabilidad por opción. TypeSafe no ha publicado el diseño. Incluye una demo visual local.
Autor TianyuCodings
Una réplica nano de Jev: decisiones en paralelo, candidatos dinámicos y un proceso de entrenamiento.
Autor jaredpalmer
Una familia independiente de modelos pequeños de decisión al estilo Jev, sobre Qwen3.5, que puedes entrenar y ejecutar tú.
Autor devagrawal09
Revisión de código por etapas y un panel local, hechos con TypeSafe Jev.
Autor yibie
Una lista pública de proyectos, integraciones y debates de Jev.
Guías
A worked example of high-volume product selection for Amazon FBA and TikTok Shop: batch margin, size, IP, and MOQ checks into one Jev request per product, and screen 80,000 listings for about $5 in a little over an hour.
A summary of programmer Yupi's hands-on Jev review: the three question types, why Jev is fast, a 1,000-email test against DeepSeek V4.1 Flash, where a match-pairs game fell short, and the limits he lists. With a runnable request.
Jinqiu Research sorted 5,314 public Jev case records into 1,912 applications. Gates, action control, and routing make up over half, and only about 11% have reached product or framework integration. The numbers, examples, and caveats, summarized.