Это сообщество
JEV Hub
- Независимый каталог и заметки о процессах
- Живой playground с вашим ключом
- MCP-сервер для агентов, с вашим ключом
- Не хранит и не логирует API-ключи
Независимое сообщество Jev
Запустите Jev онлайн, а потом перенесите те же вопросы в код.
Вставьте ключ TypeSafe, нажмите «Запустить» и прочитайте настоящий выбор, вероятности и уверенность Jev. Затем подключите те же вопросы к своему агенту через MCP или SDK.
MODE
STATEticket.intent
KEYSrefund · bug · billing
Нужен ваш собственный ключ TypeSafe. Он передаётся один раз за запуск и никогда не сохраняется.
Три способа начать
Запускайте запросы в Jev со своим ключом и смотрите каждую вероятность. JSON также можно проверить, скопировать или скачать.
Открыть playground →Claude Code, Cursor или Codex задают Jev типизированные вопросы в точках принятия решений, с вашим ключом.
Подключить агента →Один SKILL.md, который держит правильными форму запроса, типы вопросов и работу с уверенностью.
Установить skill →В вашем коде
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);Официальный JavaScript SDK TypeSafe (npm install @typesafe-ai/sdk). Ответы возвращаются типизированными под теми же ключами.
Это сообщество
Официальный продукт
api.typesafe.ai/v1/systemoneПроекты сообщества
Пять демо с источниками из публичных постов. Остальное — в галерее.
David
Представляем jevgrep: CLI агента-исследователя на Jev от @typesafeai, который снижает затраты вашего агента-программиста на 40% (проверено на SWE-bench). Используйте встроенный skill, чтобы агент знал, что собирать контекст нужно через jg.
OpenRouter
Представляем typesafe/jev-router: маршрутизатор моделей с учётом кэша на Jev и @typesafeai. Jev Router подбирает для каждого запроса лучшую модель и уровень рассуждения, балансируя качество, скорость и стоимость. Вот как это работает 👇🏻
Godefroy
Jev против Claude: тот же робот, те же инструкции. 233 мс против 2 с. И да, он обижается, если его оскорбить. Скорость 1x, со звуком.
ElevenLabs Developers
Обнаружение мошенничества в реальном времени на Jev и ElevenLabs. ElevenLabs расшифровывает речь звонящего на лету, а Jev считает общий риск мошенничества и находит типичные тревожные признаки. Каждый запрос возвращался за ~180 мс, а 11 запросов стоили $0.00043.
jhey ʕ•ᴥ•ʔ
сделал линтер для текста в реальном времени на Jev 📝 пишите свои правила вроде «отмечай всё, что звучит как пост в LinkedIn», чековый принтер в комплекте 🖨️ (со звуком)
Открытый код
Здесь только шесть проверенных репозиториев GitHub. Звёзды принадлежат GitHub на 2026-09-23 и не являются цифрой JEV Hub.
Автор tamaratran
Плагин Claude Code: одним запросом к Jev оценивает вызовы инструментов и результаты, устаревшее отбрасывает или обрезает, оставленное хранит дословно.
Автор vinnylarouge
Независимая стартовая модель: по тексту и набору вариантов один проход возвращает вероятность каждого варианта. TypeSafe не публиковала устройство. Есть локальная визуальная демонстрация.
Автор TianyuCodings
Nano-повтор Jev: параллельные решения, динамические кандидаты и ход обучения.
Автор jaredpalmer
Независимое семейство небольших Jev-подобных моделей решений на Qwen3.5, которые можно обучить и запустить самому.
Автор devagrawal09
Поэтапная проверка кода и локальная панель, собранные с TypeSafe Jev.
Автор yibie
Публичный список проектов, интеграций и обсуждений Jev.
Руководства
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.