Jev をオンラインで型付きの判断

3 つの入り口

試す、エージェントにつなぐ、コーディングエージェントに教える

• ライブ Playground

  自分のキーで Jev にリクエストを実行し、すべての確率を確認。JSON の検証・コピー・ダウンロードもできます。

  Playground を開く →

• Jev MCP サーバー

  Claude Code、Cursor、Codex が判断ポイントで Jev に型付きの質問をできるようにします。キーはご自身のものを使います。

  エージェントにつなぐ →

• コーディングエージェント向け Skill

  リクエストの形、質問タイプ、確信度の扱いを正しく保つ SKILL.md です。

  Skill を入れる →

コードでは

チャットの返事ではなく、型付きの判断

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);

TypeSafe 公式 JavaScript SDK（npm install @typesafe-ai/sdk）。回答は同じキーで型付きで返ります。

コミュニティの作品

Jev で作られているもの

公開投稿から選んだ出典付きのデモ 5 件。残りはギャラリーにあります。

1. 01

   David

   jevgrep：コーディングエージェントのための的を絞った調査

   jevgrep を公開：@typesafeai の Jev で動く調査エージェント CLI で、コーディングエージェントのコストを 40% 削減します（SWE-bench で検証済み）。コーディングエージェントが jg でコンテキストを集められるよう、組み込みの skill を使ってください。

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2. 02

   OpenRouter

   OpenRouter：モデル選びを Jev に任せる

   typesafe/jev-router を公開：Jev と @typesafeai で動く、キャッシュを考慮したモデルルーター。Jev Router はリクエストごとに最適なモデルと推論の強さを選び、品質・速度・コストのバランスを取ります。仕組みはこちら 👇🏻

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3. 03

   Godefroy

   指示に従う仮想ロボット

   Jev 対 Claude、同じロボット、同じ指示。233 ms 対 2 秒。そう、悪口を言うとすねます。等倍速、音声オンで。

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4. 04

   ElevenLabs Developers

   詐欺電話の危険サインをリアルタイムで検出

   Jev と ElevenLabs でリアルタイム詐欺検出。ElevenLabs が話している相手の声をその場で文字起こしし、Jev が詐欺リスク全体を計算して典型的な危険サインを見つけます。各リクエストは約 180 ms で返り、11 回で $0.00043 でした。

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5. 05

   jhey ʕ•ᴥ•ʔ

   Stet：自分のルールで文章にフィードバック

   Jev で動くリアルタイムの文章リンターを作りました 📝 「LinkedIn の投稿っぽいものは全部指摘」のようなカスタムルールを書けます。レシートプリンター付き 🖨️（音声あり）

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すべてのプロジェクトをギャラリーで見る

• fast-jev-compaction

  作者 tamaratran

  Claude Code プラグインです。1 回の Jev リクエストでツール呼び出しと結果を採点し、古くなったものは捨てるか切り詰め、残したものは原文のままにします。

  言語: TypeScript6,313 stars

• jevlike

  作者 vinnylarouge

  独立した入門モデルです。文章と選択肢を渡すと、1 回で各選択肢の確率を返します。TypeSafe は設計を公開していません。ローカルの視覚デモも含みます。

  言語: Python1,236 stars

• NanoJev

  作者 TianyuCodings

  Jev の nano 再現です。並列の意思決定、動的な候補、そして訓練の一連の流れを含みます。

  言語: Python2,002 stars

• kev

  作者 jaredpalmer

  Qwen3.5 上に作られた、自分で訓練して動かせる独立した小型の Jev-like 意思決定モデル群です。

  言語: Python4,277 stars

• jev-review

  作者 devagrawal09

  TypeSafe Jev で作った段階的なコードレビューと、ローカルのダッシュボードです。

  言語: TypeScript546 stars

• awesome-jev

  作者 yibie

  Jev のプロジェクト、統合、議論を集めた公開リストです。

  言語: Python1,309 stars

• Screening 80,000 E-Commerce Products with Jev in About an Hour

  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.

  2026-09-27

• Jev for Beginners: What It Does, Hands-On Tests, and Its Limits

  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.

  2026-09-25

• What 5,314 Jev Cases Show: A Summary of Jinqiu Research's Study

  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.

  2026-09-25