Cette communauté
JEV Hub
- Catalogue indépendant et notes de workflow
- Playground en direct avec votre clé
- Serveur MCP pour agents, avec votre clé
- Ne stocke ni ne journalise les clés API
Communauté Jev indépendante
Lancez Jev en ligne, puis mettez les mêmes questions dans votre code.
Collez une clé TypeSafe, cliquez sur Lancer et lisez le vrai choix, les probabilités et la confiance de Jev. Branchez ensuite les mêmes questions à votre agent via MCP ou le SDK.
MODE
STATEticket.intent
KEYSrefund · bug · billing
Utilisez votre propre clé TypeSafe. Elle est transmise une fois par exécution et jamais stockée.
Trois façons de commencer
Lancez des requêtes sur Jev avec votre clé et voyez chaque probabilité. Vous pouvez aussi valider, copier ou télécharger le JSON.
Ouvrir le playground →Laissez Claude Code, Cursor ou Codex poser à Jev des questions typées aux points de décision, avec votre propre clé.
Brancher un agent →Un SKILL.md qui garde justes la forme de la requête, les types de question et l'usage de la confiance.
Installer le skill →Dans votre code
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 JavaScript officiel de TypeSafe (npm install @typesafe-ai/sdk). Les réponses reviennent typées, sous les mêmes clés.
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Produit officiel
api.typesafe.ai/v1/systemoneCréations de la communauté
Cinq démos sourcées tirées de posts publics. Le reste est dans la galerie.
David
Voici jevgrep : une CLI d'agent de recherche propulsée par Jev de @typesafeai qui réduit de 40 % le coût de votre agent de code (vérifié sur SWE-bench). Utilisez le skill intégré pour que votre agent sache utiliser jg pour collecter le contexte.
OpenRouter
Voici typesafe/jev-router : un routeur de modèles attentif au cache, propulsé par Jev et @typesafeai. Le Jev Router choisit pour chaque requête le meilleur modèle et le bon niveau de raisonnement, en équilibrant qualité, vitesse et coût. Voici comment ça marche 👇🏻
Godefroy
Jev contre Claude, même robot, mêmes instructions. 233 ms contre 2 s. Et oui, il boude quand on l'insulte. Vitesse normale, son activé.
ElevenLabs Developers
Détection de fraude en temps réel avec Jev et ElevenLabs. ElevenLabs transcrit l'appelant pendant qu'il parle, et Jev calcule le risque global d'arnaque et repère les signaux d'alerte courants. Chaque requête revenait en ~180 ms, et les 11 requêtes ont coûté 0,00043 $.
jhey ʕ•ᴥ•ʔ
j'ai fait un linter d'écriture en temps réel avec Jev 📝 écrivez vos règles, comme « signale tout ce qui ressemble à un post LinkedIn », imprimante à tickets incluse 🖨️ (avec audio)
Sources ouvertes
Seulement six dépôts GitHub déjà vérifiés. Les étoiles sont celles de GitHub au 2026-09-23, pas un chiffre de JEV Hub.
Auteur tamaratran
Un plugin Claude Code qui utilise une requête Jev pour noter les appels d'outils et leurs résultats, écarte ou tronque ce qui est périmé, et laisse le reste mot pour mot.
Auteur vinnylarouge
Un modèle de départ indépendant : à partir d'un texte et d'un ensemble d'options, un passage renvoie une probabilité par option. TypeSafe n'a pas publié la conception. Une démo visuelle locale est incluse.
Auteur TianyuCodings
Une réplique nano de Jev : décisions en parallèle, candidats dynamiques et un parcours d'entraînement.
Auteur jaredpalmer
Une famille indépendante de petits modèles de décision dans l'esprit de Jev, sur Qwen3.5, que vous pouvez entraîner et exécuter.
Auteur devagrawal09
Revue de code par étapes et un tableau de bord local, construits avec TypeSafe Jev.
Auteur yibie
Une liste publique de projets, d'intégrations et de discussions autour de Jev.
Guides
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.