SDK oficiales, plugins de terceros, experimentos locales y demos de la comunidad, cada uno enlazado a su repositorio o publicación original. Filtra por categoría o busca por nombre.
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 👇🏻
La clasificación de texto en MotherDuck es ~50 veces más rápida a ~1% del costo. prompt_jev() es una función SQL impulsada por Jev, el nuevo modelo System One de TypeSafe. 100 mil filas: 40 s, $0.50, precisión de LLM de frontera. El LLM tardó 32 min y costó $37. Sigue leyendo:
Análisis de sentimiento en tiempo real con Jev y ElevenLabs. Cada frase toma el color de la emoción que transmite mientras quien llama sigue hablando. Seis medidores a la derecha siguen el ánimo de la llamada.
La industria de servicios de contabilidad está muerta. Este fin de semana construí una solución mejor con Jev de @typesafeai. Le di 34 meses de trabajo por los que una firma cobró más de $20,000. Jev lo hizo mejor en 20 segundos, por solo $0.32 🤯
🎇 Hice una pequeña extensión de Chrome: un panel lateral que maneja las herramientas WebMCP de cualquier sitio con Jev. Con cada tecla elige la herramienta relevante de la página, completa los argumentos y te dice qué tan seguro está. Aquí haciendo la compra:
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)
Hice un coach de presentaciones en tiempo real con Jev. Te escucha mientras presentas, sigue tus diapositivas y notas, y lleva la cuenta de lo que aún te falta decir.
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.
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.
La última versión de @ASIMOV_Platform trae un filtro de salida `--jev=NOUL` integrado, para que harnesses de agentes como Hermes deleguen en Jev, un modelo System One, decisiones simples de posprocesado en lenguaje natural. Mira, aquí convierto como si nada mi red de LinkedIn en JSON-LD
encontró el caso de uso perfecto para @typesafeai Jev: compactación instantánea en 2026, ¿por qué la compactación sigue siendo un mensaje de resumen? Jev puede hacerlo instantáneo al calificar cada llamada de herramienta y descartar lo que es irrelevante
Última hora: Uso del navegador + Jev = Ultrarrápido ⚡ Los vuelos de hallazgos tomaron 7 segundos y costaron solo $0.0039 🤯 > nuevo espacio de acción en cada paso > Espacio de estado DOM > pequeño recurso alternativo de LLM para escribir (por cierto, este video tiene una velocidad de 1x) Construyó un pequeño agente de navegador de código abierto. pruébalo a continuación ↓
Nuevo experimento: json-render + jev El futuro Generative UI es instantáneo Tus componentes, tus acciones, tu sistema de diseño Renderizado en milisegundos
¡Construí un robot comercial con Jev! Jev decide si debe "comprar" o "vender", teniendo en cuenta el precio de un par de activos, y ejecuta operaciones reales. Utiliza Monad para realizar pedidos en el libro de pedidos en cadena de Kuru en cada bloque 300ms. Enlace de demostración →
Jev es SALVAJE para la auditoría SEO 🤯 en 45,1 segundos leyó las 586 páginas de mi sitio y reconstruyó el mapa de enlaces internos. 584 enlaces colocados, 139 páginas que se negó a enlazar porque honestamente nada encajaba. costo total $0.21. Claude Opus 5, mismas 586 páginas, mismo reloj, revisé 21 de ellas y