Los mejores proyectos Jev

Busca entre 485 repositorios verificados de 10 categorías y 25 lenguajes.

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Las entradas estructuradas pasan por Jev y se convierten en decisiones probabilísticas

ProyectoLenguajeDescripción
  1. different-ai/openwork

    Agente herramienta
    23,654TypeScript

    Claude Cowork alternativa de código abierto cuyo testkit de eval puede utilizar Jev como juez de verificación tipo para el trabajo producido por agentes.

  2. browser-use/jev-ultrafast

    Uso del navegador
    9,291Python

    Navegador El agente ultrarrápido de uso: Jev elige la operación y el elemento DOM en una sola solicitud; un pequeño LLM sólo escribe texto cuando se necesita escribir.

  3. vercel/eve

    Marcos e integraciones
    5,274TypeScript

    El marco de agente abierto de Vercel, que envía a Jev como modelo de evaluación predeterminado en su trayectoria de evaluación experimental.

  4. tamaratran/fast-jev-compaction

    Agente herramienta
    4,427TypeScript

    El plugin Claude Code que reemplaza el resumen de compactación con las decisiones Jev: cada llamada de herramienta y resultado se marca en una solicitud rápida, se eliminan o se truncan, todo se mantiene intacto.

  5. TheoLeeCJ/SemIf

    Criterios de investigación
    2,023Python

    Semántica de modelos abiertos, en un 3090 en casa. Independiente; no afiliado a Jev o TypeSafe.

  6. jarrodwatts/jev-trader

    Aplicaciones
    1,349TypeScript

    Una decisión comercial de AI cada bloque Monad. Jev en Kuru MON-USDC.

  7. TianyuCodings/NanoJev

    Criterios de investigación
    1,074Python

    Open 0.6B réplica Jev con decisiones paralelas, distribuciones de probabilidad completa, tubería de entrenamiento, pesos, conjunto de datos y demostraciones en vivo.

  8. vinnylarouge/jevlike

    Criterios de investigación
    1,008Python

    Entrena un pequeño modelo que elige entre una lista cambiante de opciones de texto, una probabilidad por opción en un solo pase. Incluye Doom, ajedrez y Wikispeedia demos.

  9. vercel-labs/ai-cli

    Marcos e integraciones
    807TypeScript

    Vercel Labs terminal CLI que puede ejecutar Jev como el modelo de evaluación para su comando de evaluación.

  10. typesafe-ai/skills

    Oficial
    765

    Destreza oficial para Claude Code, Codex y agentes compatibles: primitivos, patrones y cómo estructurar las evaluaciones.

  11. Anil-matcha/awesome-jev-by-typesafe

    Otras listas
    641Python

    Pruebas respaldadas Jev utiliza casos, patrones, indicaciones y código inicial.

  12. awlevin/typesafe-computer-use

    Uso del navegador
    537Python

    Uso del ordenador por unos $0.0002 al paso: OCR la pantalla, clasificar la siguiente acción con TipoSafe, haga clic. macOS.

  13. smithersai/smithers

    Marcos e integraciones
    417TypeScript

    Marco de flujo de trabajo TipoScript con un control de sesión Jev conectado a sus flujos de trabajo.

  14. yibie/awesome-jev

    Otras listas
    411Python

    Una lista curada de proyectos públicos, integraciones y discusiones construidas en Jev — Sistema de TipoSafe AI Un modelo para decisiones tipo.

  15. thruwire/foreman

    Agente herramienta
    406Python

    Software Factory Foreman: un supervisor de agente que utiliza las decisiones de Jev para mantener a los agentes de codificación en tarea.

  16. devagrawal09/jev-review

    Agente herramienta
    366TypeScript

    Un flujo de trabajo de revisión de códigos y dashboard local construido con TypeSafe Jev.

Sobre el catálogo

¿Qué es bestjev?

bestjev es un directorio independiente y mantenido por la comunidad de proyectos de código abierto creados alrededor de Jev, el modelo System One de TypeSafe AI para decisiones tipadas.

Cada ficha enlaza al repositorio original y registra su categoría, lenguaje principal, una instantánea de estrellas de GitHub y una descripción localizada. Así, los desarrolladores pueden encontrar SDK, agentes, integraciones, aplicaciones, investigaciones y herramientas de Jev verificables.

bestjev no está afiliado ni respaldado por TypeSafe AI.

¿Qué es Jev?

Jev es el modelo System One de TypeSafe AI para decisiones que el software necesita consumir. En lugar de generar prosa libre, recibe un estado y preguntas tipadas y devuelve respuestas estructuradas con probabilidades calibradas.

Encaja en flujos donde las opciones o los criterios se conocen de antemano: enrutar un agente, validar una llamada a herramienta, ordenar candidatos, comprobar una política o decidir si una acción debe continuar.

Ventaja operativa

Las aplicaciones pueden establecer umbrales deterministas, inspeccionar la incertidumbre y dirigir los casos de baja confianza a una persona o a un modelo mayor.

CHOICE

Elegir una opción

Selecciona entre un conjunto conocido y devuelve probabilidades con confianza.

SCORE

Puntuar con una rúbrica

Sitúa una entrada en una escala ordenada y devuelve la distribución completa.

NOUL

Estimar la verdad

Devuelve la probabilidad de que una afirmación sea cierta, entre cero y uno.

¿Cómo se verifica este catálogo?

Cada entrada se contrasta con pruebas públicas: el repositorio original, la documentación del proyecto y el uso visible de Jev. Las estrellas son una instantánea fechada, no una clasificación de calidad.

“Piensa en Jev como una llamada a una función de inteligencia de frontera: entra estado no estructurado y salen decisiones probabilísticas tipadas.”TypeSafe AI, presentación de Jev

¿Qué fuentes utiliza bestjev?

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Cómo enviar un proyecto nuevo

Si conoces un proyecto público que utiliza Jev, envíanos su repositorio y las pruebas necesarias para verificarlo. Revisamos cada propuesta antes de publicarla en el catálogo.

Enviar un proyectoAbre un issue de GitHub con datos precompletados.
  1. 01

    Comparte el repositorio

    Incluye la URL pública de GitHub y una descripción breve de lo que hace el proyecto.

  2. 02

    Muestra cómo usa Jev

    Enlaza código, documentación, una demo u otra fuente pública que permita verificar la integración con Jev.

  3. 03

    Revisamos y publicamos

    Verificamos las pruebas, elegimos la categoría adecuada y añadimos los proyectos aceptados en una futura actualización.