Tout ce qui est construit sur Jev, le modèle System One de TypeSafe AI — le premier modèle qui répond par des jugements typés et des probabilités calibrées plutôt que par du texte. 352 projets, trois langues, actualisés depuis l’API GitHub.
billing probabilities {"billing":0.94,"technical":0.05,"other":0.01} Une requête, trois conditions, trois réponses typées. La page que vous lisez est ce tableau. curl -X POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone \
-H "Authorization: Bearer $JEV_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"state": { "document": "I was charged twice. Please fix this now." },
"questions": {
"category": {
"type": "choice",
"question": "What is this ticket about?",
"options": ["billing", "technical", "other"]
}
}
}'Un tableau de décision se cite par son numéro de règle. Celui-ci aussi.
Chaque entrée ci-dessous est générée depuis un seul fichier de données. Étoiles, licences et dates de mise à jour sont actualisées via l’API GitHub, et chaque ligne est vérifiée avant publication. Les étoiles sont un instantané daté, pas un classement.
La fiche technique, les trois primitives et la documentation — à lire avant de construire quoi que ce soit.
Maintenus par TypeSafe AI, plus les frameworks qui intègrent Jev nativement.
Routage, garde-fous d'outils, relecteurs, skills et serveurs MCP pour les harnais d'agents.
Choix du modèle et des outils à chaque tour, sous une échéance stricte.
Décidez ce qui reste dans la fenêtre avant que le modèle ne le lise.
Juges, linters, seuils de couverture et tableaux de bord de relecture.
Jev choisit l'opération et l'élément DOM ; un petit LLM n'écrit que le texte.
Piloter téléphones, clients de messagerie et interfaces natives sans patch ni hook.
Compréhension de requête, sélection de sources, reranking et SQL sémantique.
Garde-fous, détection d'injection de prompt, juges qui savent s'abstenir.
Extensions Postgres, SQL sémantique et pipelines de télémétrie qui appellent Jev.
Des outils de bout en bout que les gens ouvrent vraiment chaque jour.
Clients non officiels pour les langages sans SDK officiel.
Appeler Jev depuis un shell, sans SDK.
Mesurez avant de faire confiance.
Exécuter la sémantique System One sans le fournisseur — sur une 3090 si vous voulez.
Les décisions comme mécanique de jeu.
Noter des signaux financiers avec des probabilités calibrées.
Essayez en trente secondes.
Ce n’est pas une liste saisie à la main qui moisit en six mois. C’est un fichier de données, des scripts déterministes et un relecteur IA gratuit. Aucune clé d’API : la maintenance tourne sur des modèles libres.
Garde à deux modèles : un second modèle libre indépendant relit chaque pull request automatique, et une modification qui ne touche que le rapport n’est jamais fusionnée. Si aucun modèle n’est joignable, les scripts se dégradent vers des rapports déterministes au lieu d’échouer.
Un modèle System One de TypeSafe AI. On envoie un state et des questions typées, on reçoit des réponses typées avec une probabilité par option et un score de confiance. Modèle jev-latest, un POST vers /v1/systemone, 70–500 ms de bout en bout.
Un LLM renvoie du texte à parser, et chaque parse est un point de défaillance. Jev renvoie un choice typé plus une distribution de probabilités : seuillable, testable unitairement, journalisable.
Seulement pour l’API hébergée. La règle 229 rassemble les implémentations en poids ouverts qui exécutent la sémantique System One sans le fournisseur.
Ouvrez une pull request sur data/entries.json, ou ajoutez le sujet jev et ouvrez une issue. Un dépôt, une entrée, et une description dans les trois langues.
Non, elle est maintenue par la communauté. TypeSafe AI est lié parce que Jev est leur modèle, et la distinction est écrite sur la page plutôt qu’enterrée dans un pied de page.
Oui. Tout est en CC0-1.0, domaine public. Récupérez projects.json pour les données structurées, llms-full.txt pour toutes les entrées en markdown, ou une seule catégorie via c/<règle>.md.