Komunitas ini
JEV Hub
- Katalog independen dan catatan alur
- Playground langsung dengan kunci Anda
- Server MCP untuk agen, dengan kunci Anda
- Tidak menyimpan atau mencatat kunci API
Komunitas Jev independen
Jalankan Jev online, lalu bawa pertanyaan yang sama ke kode Anda.
Tempel kunci TypeSafe, tekan Jalankan, dan baca pilihan, probabilitas, serta keyakinan Jev yang sebenarnya. Lalu hubungkan pertanyaan yang sama ke agen Anda lewat MCP atau SDK.
MODE
STATEticket.intent
KEYSrefund · bug · billing
Gunakan kunci TypeSafe Anda sendiri. Kunci diteruskan sekali per jalankan dan tidak pernah disimpan.
Tiga cara mulai
Jalankan permintaan di Jev dengan kunci Anda dan lihat setiap probabilitas. Anda juga bisa memvalidasi, menyalin, atau mengunduh JSON.
Buka playground →Biarkan Claude Code, Cursor, atau Codex mengajukan pertanyaan bertipe ke Jev di titik keputusan, dengan kunci Anda sendiri.
Hubungkan agen →Satu SKILL.md yang menjaga bentuk permintaan, jenis pertanyaan, dan penanganan keyakinan tetap benar.
Pasang skill →Di kode Anda
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 resmi TypeSafe (npm install @typesafe-ai/sdk). Jawaban kembali bertipe, di bawah kunci yang sama.
Komunitas ini
Produk resmi
api.typesafe.ai/v1/systemoneKarya komunitas
Lima demo bersumber dari posting publik. Sisanya ada di galeri.
David
Memperkenalkan jevgrep: CLI agen riset bertenaga Jev dari @typesafeai yang memangkas biaya agen coding Anda hingga 40% (terverifikasi di SWE-bench). Pastikan memakai skill bawaannya agar agen coding Anda tahu harus memakai jg untuk mengumpulkan konteks.
OpenRouter
Memperkenalkan typesafe/jev-router: router model yang sadar cache, bertenaga Jev dan @typesafeai. Jev Router memilih model dan tingkat penalaran terbaik untuk tiap permintaan, menyeimbangkan kualitas, kecepatan, dan biaya. Begini cara kerjanya 👇🏻
Godefroy
Jev vs Claude, robot yang sama, instruksi yang sama. 233 ms vs 2 detik. Dan ya, dia merajuk kalau Anda hina. Kecepatan 1x, nyalakan suara.
ElevenLabs Developers
Deteksi penipuan real-time dengan Jev dan ElevenLabs. ElevenLabs mentranskripsi penelepon saat berbicara, Jev menghitung total risiko penipuan dan mendeteksi tanda bahaya umum. Tiap permintaan kembali dalam ~180 ms, dan 11 permintaan menghabiskan $0.00043.
jhey ʕ•ᴥ•ʔ
membuat linter tulisan real-time bertenaga Jev 📝 tulis aturan sendiri seperti “tandai apa pun yang terdengar seperti postingan LinkedIn”, lengkap dengan printer struk 🖨️ (ada audionya)
Sumber terbuka
Hanya enam repositori GitHub yang sudah diperiksa. Jumlah bintang milik GitHub pada 2026-09-23, bukan angka JEV Hub.
Pembuat tamaratran
Plugin Claude Code yang memakai satu permintaan Jev untuk menilai panggilan alat dan hasilnya, membuang atau memotong yang usang, dan menyisakan yang lain apa adanya.
Pembuat vinnylarouge
Model awal yang independen: diberi teks dan satu set pilihan, satu lalui mengembalikan probabilitas tiap pilihan. TypeSafe belum menerbitkan rancangannya. Ada demo visual lokal.
Pembuat TianyuCodings
Replika nano dari Jev: keputusan paralel, kandidat dinamis, dan alur pelatihan.
Pembuat jaredpalmer
Keluarga independen model keputusan kecil yang mirip Jev, di atas Qwen3.5, yang bisa Anda latih dan jalankan sendiri.
Pembuat devagrawal09
Tinjauan kode bertahap dan dasbor lokal, dibuat dengan TypeSafe Jev.
Pembuat yibie
Daftar publik proyek, integrasi, dan diskusi Jev.
Panduan
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.