SDK rasmi, pemalam pihak ketiga, uji kaji tempatan dan demo komuniti, setiap satu dipautkan ke repositori atau hantaran asalnya. Tapis mengikut kategori atau cari dengan nama.
Memperkenalkan typesafe/jev-router: penghala model yang peka cache, dikuasakan Jev dan @typesafeai. Jev Router memilih model dan tahap penaakulan terbaik bagi setiap permintaan, mengimbangi kualiti, kelajuan dan kos. Begini cara ia berfungsi ππ»
Pengelasan teks dalam MotherDuck kini ~50x lebih pantas pada ~1% kos. prompt_jev() ialah fungsi SQL dikuasakan Jev, model System One baharu daripada TypeSafe. 100 ribu baris: 40 saat, $0.50, ketepatan setaraf LLM terkini. LLM mengambil 32 minit dan $37. Baca seterusnya:
Analisis sentimen masa nyata dengan Jev dan ElevenLabs. Setiap frasa diwarnakan mengikut emosi yang dibawanya ketika pemanggil masih bercakap. Enam meter di kanan menjejak suasana panggilan.
Industri perkhidmatan simpan kira sudah mati. Hujung minggu ini saya membina penyelesaian lebih baik dengan Jev daripada @typesafeai. Saya berikan kerja 34 bulan yang dicaj oleh sebuah firma lebih $20,000. Jev melakukannya dengan lebih baik dalam 20 saat, hanya $0.32 π€―
π Saya membuat sambungan Chrome kecil: panel sisi yang mengendalikan alat WebMCP mana-mana laman dengan Jev! Setiap ketukan kekunci, ia memilih alat berkaitan di halaman, mengisi argumen dan memberitahu sejauh mana ia yakin. Di sini sedang membeli barang dapur:
membina linter penulisan masa nyata dikuasakan Jev π tulis peraturan sendiri seperti βtanda apa-apa yang berbunyi seperti hantaran LinkedInβ, siap dengan pencetak resit π¨οΈ (ada audio)
Membina jurulatih pembentangan masa nyata dengan Jev. Ia mendengar ketika anda membentang, mengikut slaid dan nota anda, dan menjejak apa yang belum disampaikan.
Memperkenalkan jevgrep: CLI ejen penyelidikan dikuasakan Jev daripada @typesafeai yang mengurangkan kos ejen pengekodan anda sebanyak 40% (disahkan di SWE-bench). Pastikan guna skill terbina supaya ejen pengekodan anda tahu guna jg untuk mengumpul konteks.
Pengesanan penipuan masa nyata dengan Jev dan ElevenLabs. ElevenLabs mentranskripsi pemanggil ketika bercakap, Jev mengira jumlah risiko penipuan dan mengesan tanda bahaya biasa. Setiap permintaan kembali dalam ~180 ms, dan 11 permintaan berharga $0.00043.
Keluaran terbaharu @ASIMOV_Platform membawa penapis output terbina `--jev=NOUL`, membolehkan harness ejen seperti Hermes menyerahkan keputusan pascaproses bahasa semula jadi yang mudah kepada Jev, model System One. Tengok, di sini saya selamba menukar rangkaian LinkedIn saya kepada JSON-LD
menemui kes penggunaan sempurna untuk Jev @typesafeai: pemadatan serta-merta pada 2026, mengapa pemadatan masih gesaan ringkasan? Jev boleh menjadikannya serta-merta dengan menanda setiap panggilan alat dan membuang yang tidak relevan
Breaking: Browser Use + Jev = Ultrafast β‘ Mencari penerbangan mengambil 7s dan hanya $0.0039 π€― > ruang tindakan baharu setiap langkah > ruang keadaan DOM > sandaran LLM kecil untuk menaip (video ini pada 1x speed) Membina ejen pelayar sumber terbuka kecil. cuba di bawah β
Eksperimen baharu: json-render + jev Masa depan Generative UI adalah serta-merta Komponen anda, tindakan anda, sistem reka bentuk anda Diterapkan dalam milisaat
Saya bina bot dagangan dengan Jev! Jev memutuskan jika ia patut buy atau sell, diberi suapan harga pasangan aset, dan melaksanakan dagangan sebenar. Ia menggunakan Monad untuk meletakkan pesanan pada buku pesanan rantaian Kuru dalam setiap blok 300ms. Pautan demo β
Jev GILA untuk audit SEO π€― dalam 45.1 saat ia membaca semua 586 halaman di tapak saya dan membina semula peta pautan dalaman. 584 pautan diletakkan, 139 halaman ditolak untuk dipautkan kerana tiada yang benar-benar sesuai. jumlah kos $0.21. Claude Opus 5, 586 halaman yang sama, jam yang sama, menembusi 21 daripadanya dan