vllm2jev
vLLM 서비스를 Jev 스타일 인터페이스에 적응시키는 경량 스크립트로, logprobs를 통해 Choice, Score, Noul 결정을 수행합니다.
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Curated Jev SDKs, tools, demos, integrations, benchmarks, and research projects. Repository metrics come from GitHub; titles, summaries, and categories are editorial.
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vLLM 서비스를 Jev 스타일 인터페이스에 적응시키는 경량 스크립트로, logprobs를 통해 Choice, Score, Noul 결정을 수행합니다.
TypeSafe AI의 Jev(System One) 모델을 사용하여 ego lite 브라우저를 구동합니다. 인덱스된 요소 테이블을 입력하고 요청당 하나의 작업과 대상을 출력합니다. 단계별 LLM 루프보다 약 2배 빠른 비교 벤치마크를 포함합니다.
TypeSafe AI의 Jev/System One 확률 엔진과 LLM 이중 파이프라인을 통합한 오픈소스 Python 프레임워크로, CSV 필드 유형 인식 및 데이터 정리를 수행하며 테스트에서 Jev와 LLM의 분류 결과가 일치함을 확인했습니다.
TypeSafe Jev 통합: 핵심 결정 라이브러리, DeepSeek Harness 플러그인 및 MCP 서버를 제공하며 기본적으로 오프라인이고 테스트와 실제 API 검증을 포함합니다.
TypeSafe AI의 Jev 결정 모델이 모든 수를 구동하는 2048 웹 랩입니다. 확률, 신뢰도, 지연 시간, 비용을 표시하며 휴리스틱 폴백을 일부러 사용하지 않습니다.
One card in the feed, every sixteen, on every page of it. $50 a week, cancel any week.
jev-assist는 TypeSafe Jev/System One을 사용하여 작업 관련성에 따라 저장소 파일을 순위화하고, 규칙 이탈을 감지하며, 커밋 전에 위험한 변경 사항을 표시하는 코딩 에이전트 스킬입니다. 설정, 검증, pre-commit 훅 연결을 포함합니다.
LLM 로그와 코드에서 결정형 호출을 스캔하고, JEV로 마이그레이션했을 때의 비용 절감을 추정하며, 결정 모델을 보정하고, 마이그레이션 PR을 생성합니다. 선택적으로 JEV API를 호출하여 자체 감사를 수행할 수 있습니다.
Arbitype는 TypeSafe Jev로 구동되는 MCP 네이티브 유형화된 의사 결정 계층으로, AI 에이전트에 분류, 점수, 검증, 게이트, 라우팅, 검토 도구를 제공합니다.
Choice, Score, Noul 평가를 위해 TypeSafe AI의 Jev를 호출하는 ACP 결정 에이전트입니다. 안내 템플릿과 JSON 출력을 제공하며 npx로 빌드 없이 실행할 수 있습니다.
A2T는 TypeSafe AI의 Jev(System One)를 독립적인 판정자로 통합하여 결정적 채점기와 교차 검증합니다. 방법론과 결과는 docs/jev.md에 있습니다. 이 저장소는 증거 기반 신용 점수로 에이전트 신뢰도를 벤치마킹, 시뮬레이션, 평가합니다.
Midscene Test를 위한 커뮤니티 유지 JEV 러너 통합입니다. 기본적으로 OpenRouter의 ~typesafe/jev-latest를 통해 TypeSafe AI JEV를 호출하며, Playwright 직접 사용과 Midscene의 엄격한 jevAct 노드를 제공합니다.
TypeSafe Jev/System One용 TypeScript 라이브러리로, 타입화된 ask/decide API와 필수 unsure 분기, Cloudflare/TypeSafe 프로바이더를 제공합니다.