JEV MAP — 304 projects, tools and experiments built on Jev (TypeSafe AI, System One)
Jev is a decision model, not a chat model: it takes state plus typed questions and returns typed answers — choice, score or calibrated yes/no. This page is an independent, bilingual (English / 中文) roundup of what people have built with it. Star counts are a GitHub snapshot from 2026-09-21.
Jev 是决策模型而非聊天模型：输入状态与类型化问题，返回类型化答案。本页是独立整理的双语地图，收录 304 个项目、工具与实验。
Frequently asked
- What is Jev?
- Jev is TypeSafe AI’s System One decision model. It takes messy state plus typed questions and returns typed answers — a Choice (one of up to 255 options), a Score (an ordered rubric) or a Noul (a calibrated yes/no probability) — instead of generating text.
- Jev 是什么？
- Jev 是 TypeSafe AI 的 System One 决策模型。它输入杂乱的状态加类型化的问题，返回类型化的答案——Choice（最多 255 个选项里选一个）、Score（有序评分尺）或 Noul（校准过的是／否概率）——而不是生成文本。
- How much does Jev cost, and how fast is it?
- Input costs roughly $0.25–0.42 per million tokens and output is free, with typical round trips of 70–500 ms. Batching N questions into a single request is 12.2× cheaper and 10× faster than N separate calls, and returns identical answers.
- Jev 多少钱、多快？
- 输入约每百万 token 0.25–0.42 美元，输出免费，典型往返延迟 70–500 毫秒。把 N 个问题合并成一次请求，比 N 次单独调用便宜 12.2 倍、快 10 倍，而且答案完全一致。
- What is Jev good for, and what is it not good for?
- It is good at the small semantic judgments code branches on: classification, detection, scoring, routing, ranking, verification and structured extraction. It is not built for text generation, arithmetic, counting, date ordering or multi-hop reasoning — and it reads text only, not images.
- Jev 适合做什么、不适合做什么？
- 它擅长那些代码需要分支的、小而语义化的判断：分类、检测、打分、路由、排序、验证与结构化抽取。它不适合文本生成、算术、计数、日期先后比较多跳推理，而且目前只读文本，不看图像。
- How many projects are on this page, and where do they come from?
- 304 entries as of 2026-09-21: 39 hand-picked official surfaces and access routes, plus 265 community projects harvested from the curated awesome-jev list. Star counts are a GitHub snapshot from the same date.
- 这个页面收录了多少项目？数据从哪来？
- 截至 2026-09-21 共 304 条：39 条手工挑选的官方入口与接入方式，加 265 条从社区维护的 awesome-jev 清单中整理的项目。星数取自同日期的 GitHub 快照。
- Who runs this site?
- It is an independent roundup maintained by lemonhall. It is not affiliated with, endorsed by or operated by TypeSafe AI; listed does not mean endorsed.
- 这个网站是谁做的？
- 由 lemonhall 维护的独立整理。与 TypeSafe AI 无隶属、背书或运营关系；被收录不等于被背书。
Access & official · 接入与官方 (12)
Where to get it: official API, gateways, SDKs, agent skill, playgrounds. 从哪拿到它：官方 API、网关、SDK、agent 技能、试玩场。
- typesafe.ai
Official site of TypeSafe AI, the company behind Jev and the System One model class.
TypeSafe AI 的官方站点，也就是 Jev 与 System One 模型类背后的公司本身。想确认某个说法是不是官方口径，最终都该回到这里核对。
- docs.typesafe.ai
Live documentation: state design, the three primitives, API reference, SDKs and cookbooks.
活文档：state 该怎么组织、三种原语怎么选、API 契约、SDK 用法，以及全部 cookbook。它明确要求使用者"每次任务都回来读一遍"，因为模型细节和接口都还在变。
- console.typesafe.ai
Official console for the waitlist, API keys and playground. Official access is still waitlisted.
官方控制台：排队、创建 API key、在 playground 里试跑。官方通道目前仍在白名单阶段，进不去就得从网关走——社区里相当一部分项目就是这么起跑的。
- Introducing System One Models and Jev
The launch essay — and the place where the Doom and Wikiracing demos are described.
发布长文，也是官方 Doom 与 Wikiracing 演示的原产地。其中那句"演示基于结构化的文本状态，而不是图像"是理解这类项目最重要的一句话；它还顺手报了成本——每秒 10 次请求、约 7 美元一小时。
- Vercel AI Gateway
Jev is listed as typesafe-ai/jev, so you can route to it with your existing gateway key.
Jev 在 Vercel 网关里的模型名是 typesafe-ai/jev。如果你已经用 AI Gateway 统一管理其他模型，这里几乎不需要额外配置就能路由过去；Vercel 自家的 eve 引擎更是直接把它设成了默认评估模型。
- OpenRouter
Listed as typesafe/jev-1.13 and typesafe/jev-latest — but it goes through /api/alpha/decisions, not chat-completions.
模型名是 typesafe/jev-1.13 与 typesafe/jev-latest，但注意它走的是 /api/alpha/decisions，而不是常规的 chat-completions 路径。这是接 OpenRouter 时最容易踩的坑，也正好说明了它不该被当成普通聊天模型来调用。
- Cloudflare AI Gateway
Lists Jev as typesafe/jev, so calls can be proxied, cached and observed from a Cloudflare account.
网关里是 typesafe/jev，可以把调用放进自己的 Cloudflare 账号里做代理、缓存与观测。对已经在 Workers 上跑东西的团队最顺手，社区里也确实有人直接在 Worker 里用它做内容审核。
- TypeSafe Python SDK
Sync and async clients, typed questions, retry policy and typed exceptions.
官方 Python 客户端：同步与异步两套、类型化的问题构造、可配置的重试策略与类型化异常。要在服务端把它接进已有流水线，从这里开始最省事。
- TypeSafe JavaScript SDK
The same primitives for Node and the browser, with choice() / score() / noul() helpers.
同一套原语在 Node 与浏览器里的版本，带 choice()／score()／noul() 辅助函数和完整类型定义。社区里数量最多的第三方包，基本都是围着它长出来的。
- TypeSafe agent skill
A drop-in skill for Claude Code, Codex and other agents — install once, then it reads the live docs.
官方给编码 agent 准备的技能，一行命令就能装进 Claude Code、Codex 等环境。装好之后 agent 会按"先读活文档、再决定用哪种原语"的流程自己走，不需要每次提醒。
- jevtypesafeai.com
Independent playground and guide: live playground, 16 use-case presets, 14 ready tools, a games page.
独立的 playground 与指南站：16 个用例预设、14 个能直接用的工具、一个游戏页，每个场景都能跑真实请求。它自己声明与 TypeSafe 无隶属关系，但把生态整理得比官方还清楚，也是这份页面的重要参考之一。
- langchain-typesafe
LangChain integration: TypeSafeClassifier plus model-routing and auto-mode middleware for an agent harness.
LangChain 的集成：TypeSafeClassifier，加上给 agent harness 用的模型路由与 auto-mode 中间件。LangChain 自己发过一篇对比文章，结论是在线评测场景里它比 LLM 评委更便宜、也更一致。
Agent decisions · Agent 决策 (44)
The decision step inside an agent loop: tool choice, escalation, retry, stop, next action. agent 循环里的决策：选工具、升级、重试、停手、下一步动作。
- tamaratran/fast-jev-compaction
Replaces lossy summaries: each stale tool call and result is scored in one fast request, then kept verbatim, truncated or dropped.
生态里星数最高的项目之一：用决策替代有损摘要——每一个过期的工具调用与结果在一次快速请求里被打分，然后原样保留、截断或丢弃。不过它的思路也引来了明确反对（见"讨论"分类里那条"这是糟糕的压缩策略"），两边都读一遍再决定要不要用。
- jkudish/jev-mcp
Jev as MCP tools: classify, score, check and gate risky tool calls from any MCP-capable agent.
把 Jev 做成 MCP 工具：分类、打分、检查，以及给危险的工具调用加一道闸门。任何支持 MCP 的 agent 都能直接用，是这个生态里最早被标准化的一步——后面出现的十几个 MCP 实现，基本都是照着这个形状做的。
- codaaiteam/jev-mcp
Another MCP server for Jev — one npx line to add it to Claude Code, Codex or Cursor.
另一个 MCP 实现，主打一行 npx 就能接进 Claude Code、Codex 或 Cursor。同类项目并存本身就是信号：接入层已经稳定到可以自由替换，不再需要绑死某一家。
- y0usaf/pi-jev
Jev as the decision layer for the Pi coding agent: a measured tool-call gate plus jev_ask for typed answers.
把 Jev 做成 Pi 编程 agent 的决策层：一个被实际测量过的工具调用闸门，外加 jev_ask 提供类型化回答。"可测量"这三个字是关键——它说明作者在意的是效果能不能被验证，而不只是能不能跑起来。
- BillionsBobby/JevRouter
A lightweight Jev-powered router for models, tools and subagents.
轻量路由器：在模型、工具与子 agent 之间分发任务。模型路由是它被反复使用的三件事之一，这个实现属于最简洁的一类，适合当作模板来读。
- DevMortimer/pi-warden
Steers instead of interrupting: judges irreversible and off-task tool calls, detects stuck loops, flags unverified "done" claims.
不靠打断、而是引导：判断不可逆与跑偏的工具调用、识别卡死的循环、标记那些没验证就宣称完成的说法。它盯住的恰好是 agent 最常见、也最难自查的三种失误。
- vinilana/jev-gateway
An easy way to plug Jev into a coding agent for tool-calling reasoning.
把 Jev 接进编程 agent、给工具调用加一层推理判断的捷径实现。功能不花哨，但正好覆盖了最常见的接入需求。
- mejiasd3v/pi-jev-router
Drop-in router: Jev grades task complexity and sends each request to a fast, balanced or frontier model.
即插即用的路由器：先给任务复杂度打分，再把请求发给快／均衡／前沿三档模型。省钱的原理很朴素——先证明这活儿不需要贵的模型，剩下的交给账单说话。
- wuyoscar/jev-skill
A collection of Jev use cases, workflows and agent skills.
Jev 用例、工作流与 agent 技能的合集，适合当作"别人都在怎么用"的清单来翻。
- kyle-pena-nlp/jevchat
"I turned Jev into a (lousy) chatbot" — why the model resists being used as a chat model.
反面教材：作者试着把它做成聊天机器人，并诚实地承认结果很烂。想理解"决策模型不是聊天模型"这条边界，看这个项目可能比读文档更快。
- jaredpalmer/kev
A tiny Jev-like family of decision models built on top of an open model — the pattern gets copied fast.
在开源模型上复刻出来的"Jev 式"小型决策模型家族。这个模式被复制的速度，本身就是对原始设计的一种评价。
- vinnylarouge/jevlike
A reverse-engineered Jev-like decision model.
逆向复刻出来的类 Jev 决策模型，属于那批"想知道它内部到底做了什么"的实验之一。
- Jev Ultrafast
Browser automation: browser-use's ultrafast agent where Jev decides each next action and element to click, calling a language model only when text must be typed.
browser-use 的"超快"浏览 agent。每一步点哪个元素、做什么操作由 Jev 决定，只有必须输入文字时才会去调用语言模型。把最常见、最琐碎的那类决策从昂贵模型手里拿走，是这批项目最共同的省钱思路，也是"决策模型"这个定位最直接的用例。
- Atomic
Coding agent runtime: ships a first-class Jev structured-output provider so an agent's decisions come back typed, through the same decision resolver as its other providers.
编程 agent 运行时。它把 Jev 做成了一等的结构化输出 provider：agent 的决策和调用其他模型走同一套解析器，回来就是类型化结果。对框架作者来说，这种"当作普通 provider 接进去"的做法，最能说明 Jev 自己的定位。
- Jev Browser
Browser automation: drives a browser with Jev deciding each step, pitched as fast and very cheap next to LLM-driven browsing.
用 Jev 决定每一步的浏览器自动化工具。它的卖点不是更聪明，而是和"让语言模型驱动浏览器"相比快得多、便宜得多——这正是把决策从大模型里剥离出来的直接收益。
- jev-pruner
Context management: Claude Code plugin that trims long Bash output with Jev before the model ever sees it, keeping terminal noise out of the window.
Claude Code 插件：长 Bash 输出在进入模型窗口之前先由 Jev 修剪。它拦的是最容易被忽略的一种上下文污染——终端噪声。让判断发生在进入上下文之前，比事后压缩更省 token。
- fastbrowse
Browser agents: Jev picks each action from what is on the page while an LLM reads and plans.
浏览器 agent：页面上的动作由 Jev 从当前可见内容里挑，语言模型负责读页面和做规划。分工很明确——语义判断交给小而快的模型，理解与规划交给大模型。
- jev-desktop
Computer use: supplies Jev action selection inside Codex Computer Use, choosing among desktop actions rather than asking a language model at every step.
把 Jev 的动作选择接进 Codex 的 Computer Use：在桌面操作之间挑一个，而不是每一步都去问语言模型。桌面自动化与浏览器自动化在这里是同一类问题——动作空间有限，判断频繁且琐碎。
- jev-social
Social media research: uses a Jev `Choice` at each step to select a concrete socai CLI operation and observed post or profile target on Instagram, TikTok, or LinkedIn, rejecting malformed or low-confidence decisions bef…
社交媒体调研工具。每一步动作都交给 Jev 的 Choice 来挑：选一个具体的 socai 命令行操作，同时锁定该看哪条帖子或哪个主页（Instagram／TikTok／LinkedIn）。格式不合规、或置信度太低的决策会在真正执行之前被丢掉。它的意义在于把"下一步做什么"从语言模型的自由发挥，变成可校验的封闭选项。
- pi-jev
Coding agents: semantic tool routing and typed System One decisions for the Pi coding agent.
给 Pi 编程 agent 做的语义化工具路由，加上类型化的 System One 决策，解决的是最常被问到的那件事——这一步到底该调哪个工具。
- yoshi
Context management: proxy for Claude Code and Codex where Jev judges which conversation history is still needed before pruning.
Claude Code 与 Codex 的代理层。在裁剪对话历史之前，先由 Jev 逐条判断哪些内容还有用。它把"上下文压缩"从"让模型自己写一份摘要"改成了"逐条做保留或丢弃的决策"——这正好绕开了摘要最容易丢信息的地方。
- jev-belay
Coding agents: Claude Code Stop hook that reads the transcript for evidence and spends one four-question Jev call only when files changed with no passing check since, failing open on any error.
Claude Code 的 Stop 钩子。它会翻对话记录找证据，并且只在"改了文件、但之后没有任何通过的检查"时才花一次包含四个问题的 Jev 调用；任何异常都直接放行（fail open）。这种"先判断值不值得问、再决定要不要花钱"的设计，比无脑每次都调用更贴近工程实际。
- Jev for Chrome
Browser automation: unofficial Chrome extension port of Jev Ultrafast where a Jev `Choice` picks the operation and DOM element each step and two `Noul` checks (goal reached, stuck) veto a premature DONE or BLOCKED, with…
Jev Ultrafast 的非官方 Chrome 扩展版。每一步由 Choice 挑选操作与 DOM 元素，再用两个 Noul（目标是否达成、是否卡住）否决过早的 DONE 或 BLOCKED 结论，只有需要打字时才动用小语言模型。把"选择"和"否决"拆成两类问题，是 noul 与 choice 配合的典型用法。
- jev-superpowers
Systematic software development framework for AI coding agents upgraded with TypeSafe Jev System One typed decisions, zero-hallucination package vetting, and completion gates.
给 AI 编程 agent 用的系统化开发框架，接入 System One 的类型化决策，并附带两件很实用的东西：依赖包的"零幻觉"审核，以及完成度闸门。前者防的是编造不存在的库和版本，后者防的是没做完就宣称做完。
- JevLoop
Agent harness: routes the loop's own judgements to Jev, where a `Choice` picks the next tool from candidates rebuilt every step, a `Score` grades the call's risk, and a `Noul` decides whether it needs authorisation, whi…
agent 外壳：把循环自身的判断交给 Jev——Choice 从每一步重建的候选工具里挑一个，Score 给这次调用打风险分，Noul 决定是否需要授权；然后由普通代码根据这些答案行动，高风险直接强制人工授权，任何概率都改不了这个结论。作者给出了耗时占比：离线判定器占 7.7% 的墙钟时间，走宿主 API 时是 79%。
- pi-quiet-ask
Coding agents: gives the Pi agent a quiet Jev decision layer for judgments it would otherwise hand to a chat model.
给 Pi agent 加了一层"安静的"Jev 决策：那些本来要丢给聊天模型的小判断，改由 Jev 直接给出类型化答案。所谓 quiet，指的就是不再为此产生一段解释性文字，也不占用对话上下文。
- public-browser
Browser control: lets Claude Code and Cursor drive a real Chrome profile, with a Jev loop deciding the actions, reporting roughly 30% fewer tokens and 25% lower cost.
让 Claude Code 和 Cursor 驱动一个真实的 Chrome 配置，动作由 Jev 循环挑选。作者报告 token 减少约 30%、成本降低约 25%。在浏览器这类高频决策场景里，把判断权交出去可以直接换算成账单上的数字。
- pi-fast-jev-compaction
Context management: Pi extension that keeps conversation text verbatim while pruning stale tool history with Jev, falling back to Pi's own summarization only when pruning cannot free enough room.
Pi 的扩展：对话正文原样保留，只把过期的工具调用历史交给 Jev 修剪；只有当修剪腾不出足够空间时，才回退到 Pi 自己的摘要。原则是"能不有损就不有损"，摘要是最后手段。
- super-jev
Decision harness: turns a Jev answer into a bounded action instead of leaving the caller to interpret it.
决策外壳：把 Jev 的答案直接转成一个有边界的动作，而不是把"该怎么理解这个答案"留给调用方。薄封装、边界清晰的接口，正是这类组件该有的样子。
- augustus
Coding agents: agent skill that maps Choice, Score, and Noul onto classical methods so an agent can place typed judgment in software, with a composition algebra, question-design diagnosis, and a validation gate that req…
把 Choice／Score／Noul 映射到经典方法上的 agent 技能：带一套组合代数、问题设计的诊断流程，以及一个"必须给出可证伪实验"才算通过的验证闸门。比起又一个玩具项目，它更像方法论工具——关心的是怎样把判断正确地嵌进软件，而不是让演示好看。
- jev-agent-browser
Browser agents: a parent agent delegates bounded tasks to a Jev loop that selects typed browser actions, validates them through agent-browser, and escalates ambiguity or stuck states back to the parent.
父子分工的浏览器 agent。父 agent 把边界清晰的小任务派给一个 Jev 循环，由它在类型化的浏览器动作里选择，再经 agent-browser 校验后执行；一旦遇到含糊或卡死的状态，就把控制权交还父 agent，而不是自己硬猜。这种"小模型跑内循环、大模型管外循环"的分层，在浏览器自动化里已经成了常见架构。
- BrowserClaw
Browser automation: Zero-lock, session-preserving Chrome MCP server that couples a local Jev System One semantic micro-loop (`chrome_act_toward_goal`) with an 85%+ pruned DOM tree (Shadow DOM & iframe pierced), dispatch…
保留登录态的 Chrome MCP 服务。它把本地 Jev 的语义微循环（chrome_act_toward_goal）和一棵剪掉 85% 以上节点的 DOM 树结合起来，穿透 Shadow DOM 与 iframe，并以原生 CDP 事件（isTrusted 为真）派发操作，在已登录的会话里干活而不抢焦点。工程细节密度很高，属于这一类里做得比较深的一个。
- fast-dev-compaction
Context management: Codex port of the Jev-guided compaction idea, restoring context verbatim around a session compaction rather than summarizing it.
把 Jev 引导的压缩思路搬到了 Codex：会话压缩时恢复的是原文，而不是重写一份摘要。同一个想法在很短时间内被移植到 Claude Code、Codex、Pi 等多个宿主上，说明它是真实痛点而不只是花活。
- jev-judgment
Coding agents: agent skill that sends closed coding-agent judgments to Jev so verdicts stay typed, cheap, and comparable across runs.
给编程 agent 用的技能：把封闭式的代码判断发给 Jev，让结论保持类型化、便宜，而且在不同次运行之间可以直接比较。相比让大模型每次都写一段理由，这种方式还顺带留下了一份可回溯的判断记录。
- jev-canvas
Multimodal UI: draw on a tldraw canvas by voice while pointing a webcam-tracked finger; on every partial transcript Jev answers eight typed questions (is it a command, is the sentence complete, action, shape, colour, ta…
多模态画布：一边说话一边用摄像头追踪的手指在 tldraw 上作画。每一段中间识别结果都会并发问 Jev 八个类型化问题——是不是命令、句子完没完、动作、形状、颜色、目标、位置、大小，再由普通代码加阈值把关，单次决策 300–550 毫秒，支持英语和乌克兰语。它展示的是"一句话拆成多个窄判断、再在代码里组合"的标准做法。
- limpet
Coding agents: Stop hook that keeps an agent from finishing too early by judging plain-language completion rules with Jev.
Claude Code 的 Stop 钩子。用大白话写好的"完成规则"由 Jev 来判，专门拦住 agent 活儿没干完就收工。它盯的是最普遍的一种失败模式——过早宣布完成；而"用自然语言写规则、由模型判断是否满足"，恰好是决策模型比正则表达式更擅长的地方。
- pi-typesafe-jev
Coding agents: exposes System One judgments as five Pi tools so a model makes narrow semantic judgments while code and users keep control of thresholds, weights, and actions.
把 System One 的判断能力封装成五个 Pi 工具。模型只负责"窄而语义化"的判断，阈值、权重和最终动作仍然留在代码和用户手里。它体现的是这个生态反复强调的分工原则：模型给出概率，人和代码决定怎么使用这个概率。
- DataJev
Data analysis agents: an LLM performs Python-based analysis while Jev reads the compressed analytical state and decides whether the agent should continue the current direction, switch to another one, verify a finding, o…
数据分析 agent。语言模型负责跑 Python 分析，Jev 读一份压缩后的分析状态，判断接下来该继续当前方向、换个方向、验证某个发现，还是停下来汇总答案。它把"什么时候该收手"这件最难自动化的事，变成了一个四选项的判断问题。
- robo-harness
Robotics: SO-101 arm workbench where a Jev decision runner picks bounded joint steps from typed candidate actions under a spend budget.
机械臂工作台（SO-101）。Jev 在类型化的候选动作里挑一个受约束的关节步进，并且要在给定的花费预算内做选择。把高层决策与底层控制分开，是判断模型能进入机器人回路的前提——它决定往哪走，具体怎么发力仍由控制器负责。
- dsh-auto-mode
Coding agents: DeepSeek Harness permission preset whose end-prompt step has Jev answer the open questions an agent leaves in its final message, steering them back only when a choice clears 0.6 confidence and an autonomy…
DeepSeek Harness 的权限预设。agent 在收尾消息里留下的开放问题由 Jev 先答一遍：只有当某个选项的置信度超过 0.6、并且"自主判断是否安全"的 Noul 超过 0.5 时，才继续往下走；否则把这一轮交还给人。两个阈值都写在代码里，模型只提供概率——责任边界很清楚。
- jev-agent-skill
Developer tooling: Claude Code/ZCode skill that offloads classify/route, batch-screen, score, and compliance-check judgments to Jev via OpenCode Zen's free tier, bundling a zero-dependency jev.py caller (transient-500 r…
给 Claude Code／ZCode 的技能：把分类路由、批量筛选、打分、合规检查这些判断外包给 Jev，走 OpenCode Zen 的免费额度。配套的东西很实在——一个零依赖的 jev.py 调用器（含 500 重试、规避 WAF 的 UA、兼容 GBK 管道的 stdin），以及一条真在跑过的淘宝评论分流流水线，关键在于原始数据不进入 agent 上下文。
- pi-typesafe-router
Coding agents: routes Pi's work through typed Jev decisions.
把 Pi 的工作流通过类型化的 Jev 决策来做路由，属于同类里更轻的一种实现。
- wakegate
Long-running agents: before a sleeping agent's LLM is resumed on a timer or incoming event, Jev answers a `Choice` (wake, not yet, unrelated) against the agent's own sleep note, and code skips the wakeup only when wake …
长跑 agent 的"闹钟闸门"。定时器或事件把睡着的 agent 唤醒之前，Jev 先对着它睡前留下的便条做一次 Choice：该醒／再等等／无关。只有"该醒"低于 0.2 才跳过这次唤醒，而用户消息、裸定时器、连续跳过上限、错误和超时一律照常唤醒。作者报告 21 个手写场景全部通过，但也老实注明那只是冒烟测试、不是基准。
- Yappy
Computer use: macOS voice agent that asks Jev one `Choice` per step (operation and target control) over the front window's accessibility table, executes only validated high-confidence answers, and escalates to a full LL…
macOS 语音 agent。它把当前窗口的无障碍结构表交给 Jev，每一步问一个 Choice：做什么操作、针对哪个控件。只执行校验通过且高置信度的答案；置信度低、动作没有效果、或出现未知字段时，升级给完整的语言模型 agent。作者实测每次决策 275–690 毫秒。
Tooling & integrations · 工具链与集成 (43)
SDKs, frameworks, MCP servers, editors, gateways and harness plumbing. SDK、框架、MCP 服务、编辑器、网关与 harness 管线。
- eve
Agent frameworks: Vercel's eve engine ships Jev as the default evaluation model (`typesafe-ai/jev`) in its experimental evaluate path.
Vercel 的 eve 引擎在实验性的 evaluate 路径里，把 Jev 作为默认评估模型（模型名 typesafe-ai/jev）。一家做前端基础设施的公司把它当成默认评估器而不是可选插件，说明这类"决策模型"正在被当作基础设施看待，而不是一个新鲜玩具。
- laya-mlx
Local runtime: independent MLX port of the Laya checkpoints that runs typed decisions natively on Apple Silicon — 13.4 ms median end-to-end per short English decision, 7.4 ms with the multilingual checkpoint, and zero o…
本地运行时：把 Laya 检查点独立移植到 MLX，能在 Apple Silicon 上原生跑类型化决策。作者给的数字是——短英文决策端到端中位数 13.4 毫秒，多语言检查点 7.4 毫秒，输出 token 为零，不需要 PyTorch、Transformers 运行时，也不碰云 API。这条很重要：它说明"决策模型"这个品类已经开始被开源复刻并在本地跑起来。
- typesafe-ai/skills
Official tooling: installable agent skills package (`npx skills add typesafe-ai/skills`) that teaches agents the Jev workflow.
官方技能包：`npx skills add typesafe-ai/skills` 一行装进编码 agent，让 agent 自己知道该怎么用 Jev——包括先去读活文档、再决定用哪种原语。官方亲自下场做 agent 技能，说明他们已经把"agent 是主要调用方"当成了前提。
- AI CLI
Developer tooling: Vercel Labs CLI that can run Jev as the evaluation model for its `evaluate` command.
Vercel Labs 的命令行工具，可以在它的 evaluate 命令里直接选 Jev 作为评估模型。对开发者来说，这意味着不用写胶水代码就能试出"用决策模型打分"和"用语言模型打分"的区别。
- Smithers
Agent frameworks: TypeScript workflow framework with a Jev session checker wired into its workflows.
TypeScript 工作流框架，把 Jev 的会话检查器接进了自己的工作流里。相比"在 agent 外面套一层守卫"，这种直接长在框架内部的接法更容易被用户默认用上。
- jev-experiments
Demo collection: 22 latency-focused Jev applications built by Devin, each with its own README and testing notes, spanning shell guards, log sentinels, instant search, reranking, and voice turn-taking.
由 Devin 构建的 22 个实验，全部围绕延迟展开，覆盖 shell 守卫、日志哨兵、即时搜索、重排序、语音轮次判断等场景，每个都带自己的 README 和测试笔记。适合当作"还能拿它做什么"的灵感清单来翻。
- system-one-adapter-python
Python ecosystem: TypeSafe AI's official open-source drop-in adapter for running and benchmarking Jev System One decision evaluations across OpenAI- and Anthropic-compatible LLM APIs.
TypeSafe 官方开源的可替换适配器：可以在兼容 OpenAI／Anthropic 的 LLM API 上运行并做基准测试，用同一套 System One 决策去对比不同模型。官方亲自提供"拿来跑分"的适配器，说明他们希望你去验证它究竟强在哪。
- skillbox
Skills infrastructure: self-hosted versioned skills library that adds optional Jev recommendations using your own TypeSafe or Gateway key.
技能基础设施：自托管的带版本技能库，用你自己的 TypeSafe 或网关密钥，加上可选的 Jev 推荐能力。它把"该用哪个技能"这个判断交给了决策模型。
- ai-python
Python ecosystem: the official Vercel AI SDK for Python carries Jev through its evaluation operation and Gateway examples.
Vercel 官方 Python 版 AI SDK，在评估操作与 Gateway 示例里带上了 Jev。
- advocaat
Data tooling: small type-safe client for asking Jev questions about a dataset.
数据工具：一个很小、类型安全的客户端，用来针对数据集向 Jev 提问。适合把它塞进已有的数据流水线里，做逐行或逐批的判断。
- grok-bot-jev
Agent bridges: connects Jev to Grok Bot as a cheap decision layer, with usage gates, a skill template, and worked examples.
把 Jev 接到 Grok Bot 上，作为一个便宜的决策层，附带用量闸门、技能模板与示例。"用量闸门"这个细节说明作者在意的是长期跑得起，而不是演示一次好看。
- ruby_decision_model
Ruby ecosystem: client for decision models such as Jev, so Ruby applications can put typed questions directly to the model.
Ruby 生态的客户端，让 Ruby 应用可以直接向决策模型提出类型化问题。
- hono-jev-router
Web frameworks: Hono middleware that routes HTTP requests by meaning rather than by method and path, deciding with Jev.
Hono 的中间件：按"请求的意思"而不是按方法和路径来路由 HTTP 请求，判断交给 Jev。它代表了另一种用法——把语义判断放进 Web 框架的路由层，而不是塞在业务代码里。
- Jevbridge
Agent bridges: ACP and MCP adapter that exposes Jev typed decisions to Codex, Claude, Grok, and other LLMs.
同时提供 ACP 与 MCP 两种适配器，把 Jev 的类型化决策暴露给 Codex、Claude、Grok 等模型。它解决的是接入方式碎片化的问题——不管你用哪种 agent，都能走同一套判断接口。
- jev-mcp (burnigtm)
MCP ecosystem: server that puts Jev into the coding loop for Cursor, Codex, and any MCP client, with 20 test files behind it.
把 Jev 接进 Cursor、Codex 等任何 MCP 客户端的编码流程，背后有 20 个测试文件撑着。在这个还很年轻的生态里，测试数量往往是区分"演示"和"真在用"的信号之一。
- Cline plugins
Coding agents: Cline's official plugin collection includes a Jev-driven browser plugin (`jev-browser`), so Jev arrives as a first-class Cline capability.
Cline 的官方插件集里包含一个由 Jev 驱动的浏览器插件（jev-browser）。对一个成熟的编码 agent 产品来说，把它做成官方插件意味着它进入了"默认可见"的层面，而不是需要用户自己去折腾的第三方脚本。
- jev-skill-suggester
Coding agents: recommends which installed skills apply to a request, keeping the recommendation bounded and letting Jev decide.
针对当前请求推荐该用哪个已安装技能：先把候选范围收紧，再由 Jev 拍板。技能一多，"选哪个"本身就变成了一个需要判断的问题。
- jev (Elixir)
Elixir ecosystem: GenServer client that replies with Jev's answer so callers can pattern match on it directly.
Elixir 生态的客户端：用 GenServer 直接把 Jev 的答案作为回复返回，调用方可以立刻对它做模式匹配。语言特性与"类型化决策"这个定位天然契合，这个实现算是把这一点用到了位。
- jev-mcp (blakestone-x)
MCP ecosystem: MCP server exposing Jev classify, score, check, match, and screen as tools for any agent, with confidence on every answer.
MCP 服务：把分类、打分、检查、匹配、筛选这几种判断暴露成工具，任何支持 MCP 的 agent 都能调用，而且每个答案都带置信度。生态里已经有多个同类实现，可见"用 MCP 把 Jev 接进 agent"是最早被标准化的一步。
- JarvisCore
Agent frameworks: Python multi-agent runtime that ships Jev natively from 1.12, where agents ask typed `Choice`, `Score` and `Noul` questions through a decision client separate from the text model, the Kernel picks a sp…
Python 多 agent 运行时，从 1.12 版起原生集成 Jev：agent 通过与文本模型分开的决策客户端提问，Kernel 用 Choice 挑选专家子 agent，检索到的 RAG 段落只要"提示注入"判断超过 0.70 就不会交给生成模型。最后那条是护栏与检索结合的典型做法。
- hunch
Ruby ecosystem: turns judgment calls into control flow — `if Hunch.likely?("fraudulent", given: order)` reads like plain Ruby but branches on a typed Jev answer, with `pick` for Choice, `rate` for Score, and graded pred…
Ruby 生态里的一种写法：把判断直接变成控制流——`if Hunch.likely?("fraudulent", given: order)` 看起来像普通 Ruby，分支依据却是类型化的 Jev 答案；另有 pick 对应 Choice、rate 对应 Score，以及从 possibly? 到 definitely? 的一整套分级谓词。它展示的是"决策模型应该长得像语言的一部分"这个方向。
- jev-use
MCP ecosystem: Claude Code / Codex / pi plugin (MCP server + library, native pi extension) that hands agent steps needing no text output to Jev as typed judgments — untypeable and generation-needing questions are reject…
同时支持 Claude Code／Codex／pi 的插件：把不需要文本输出的步骤交给 Jev 做类型化判断。它有三条很讲究的边界——无法类型化或需要生成的问题在调用前就被拒掉；低置信度的答案会显式标成"先验"而不是结论；PreToolUse 闸门只能拒绝或询问，绝不静默放行。
- jevql
Data tooling: psql-shaped CLI and Go/TypeScript/Python SDKs that run plain SQL on a vanilla Postgres (no extension) and then ask Jev Noul, Choice, or Score questions about each surviving row so the client can apply `jev…
psql 形状的命令行工具，外加 Go／TypeScript／Python SDK：在原生 Postgres 上照常跑 SQL（不需要装扩展），再对筛出来的每一行问 Jev 的 Noul／Choice／Score，客户端就能用 jev() 过滤、jev_prob 排序、jev_choice 分组。把判断写成 SQL 谓词，是相当聪明的一种落地方式。
- jev-cli
Developer tooling: small dependency-free CLI for Jev.
小而零依赖的命令行工具，方便在 shell 脚本或 CI 里直接调用。
- jev-architect
Design skill: finds, designs, and evaluates Jev decision loops, packaged as a skill with references on decision design and delivery.
一个偏方法论的技能：帮你发现、设计并评估 Jev 的决策循环，打包成技能，并附上决策设计与交付相关的参考资料。它回答的是更前面的那个问题——这活儿到底该不该交给 Jev。
- rotom
Local gateways: OpenAI- and Anthropic-compatible API gateway that carries Jev through its model catalog and evaluation path.
兼容 OpenAI 与 Anthropic 两套 API 的本地网关，把 Jev 放进模型目录与评估路径里。对已经管理着一堆模型的团队来说，这样它就能和其他模型一起被统一调度。
- safer-with-jev
Cloud infrastructure: Neon Function proxy for the Neon AI Gateway that routes decisions with Jev.
云基础设施：给 Neon AI Gateway 做的 Neon Function 代理，用 Jev 来做决策路由。它属于"把判断放到离请求最近的地方"这一类做法。
- TypeSafe AI Swift SDK
Swift ecosystem: dependency-free Swift 6 client for Jev Choice, Score, and Noul questions with strict concurrency, configurable authentication and retries, and offline transport tests.
Swift 6 客户端，零依赖，支持三种原语，带严格并发检查、可配置的认证与重试，还有离线传输层测试。能在 Apple 平台上按原生方式接进来，是它进入客户端应用的前提。
- jev-go
Go ecosystem: community Go SDK for Jev.
社区维护的 Go SDK。
- LlamaIndex Jev
Retrieval / RAG: unofficial LlamaIndex adapter where Jev `Score`s each retrieved passage and `Choice`/`Noul` selects the query engine, with nfcorpus nDCG@5 0.340→0.396 at about $0.0003/query.
非官方的 LlamaIndex 适配器：用 Score 给每个检索到的段落打分，再用 Choice／Noul 选择该走哪个查询引擎。作者在 nfcorpus 上把 nDCG@5 从 0.340 提到了 0.396，每次查询约 $0.0003——这个价格正是它敢对每个候选都跑一次判断的原因。
- zio-typesafe-ai
Scala ecosystem: ZIO client for TypeSafe AI with a typed DSL over Jev decisions.
Scala 生态的 ZIO 客户端，在 Jev 决策之上包了一层类型化 DSL。对习惯纯函数式风格的人来说，这比裸调 HTTP 更自然——类型系统能替你把答案的形状管住。
- jevkit
Developer tooling: Rust CLI that validates `Choice`/`Score`/`Noul` question sets with 13 offline lint rules before any Jev call, then sends the canonical wire payload and prints parsed, confidence-bearing JSON answers t…
Rust 写的命令行工具：在真正调用之前，先用 13 条离线 lint 规则校验问题集，然后发送规范化的请求体，把带置信度的解析后 JSON 打到标准输出，并用退出码 2 拒绝那种"花了钱但拿不到有用结果"的请求。它把问题设计的质量也纳入了工程流程。
- laravel-typesafe-jev
PHP ecosystem: unofficial Laravel integration for Jev with typed responses, async requests, scoped dependency injection, and testing fakes.
非官方的 Laravel 集成：类型化响应、异步请求、作用域内的依赖注入，以及测试用的假体（fake）。对一个 PHP 框架来说，能提供 fake 就意味着它可以进入单元测试流程，而不只是生产代码里的一个调用。
- s1_ruby
Ruby ecosystem: makes System One measurement, and the collapse that follows it, a Ruby primitive, with a TypeSafe provider behind its own spec suite.
把 System One 的度量、以及随之而来的"坍缩"做成 Ruby 原语，背后接了 TypeSafe provider，并配有自己的规格测试。所谓坍缩，指的是把概率压成一个确定答案的那一刀——这个项目把它显式化了。
- sqlite-jev
SQLite ecosystem: loadable C extension and Python package that expose Jev Noul, Choice, and Score judgments as SQL functions and batched virtual-table queries with confidence results.
SQLite 的可加载 C 扩展加 Python 包：把三种判断暴露成 SQL 函数和批量虚拟表查询，结果都带置信度。SQLite 几乎无处不在，能用 SQL 表达判断，意味着它能直接进入现有的数据管线。
- huncho
TypeScript ecosystem: dependency-free SDK that turns Jev `Noul`, `Choice` and `Score` answers into named decisions with `enter`/`exit` thresholds (hysteresis), nested decision trees settled in one call, a JSONL journal,…
零依赖的 TypeScript SDK：把三种答案变成带 enter／exit 阈值的命名决策（也就是带迟滞，避免在边界反复抖动），嵌套决策树一次调用结算，配 JSONL 日志；改阈值时可以在历史答案上重放、无需重新推理，还带 Brier 分数与可靠性校准。它把"概率怎么变成动作"做成了完整的一小套工程件。
- typesafe-jev-examples
Starter examples: worked ticket-triage and reranking examples runnable through OpenRouter without an early-access key, shipped with their own sample data and Makefile.
起步示例：完整的工单分流与重排序例子，可以通过 OpenRouter 直接跑通、不需要 early-access 密钥，自带样例数据与 Makefile。对刚上手的人来说，"不用等白名单就能跑起来"比任何文档都有说服力。
- decide-mcp
MCP ecosystem: configurable decision server with percentage scores and bias-profile routing on top of Jev.
可配置的决策服务，在 Jev 之上加了百分比分数与"偏好画像"路由。它把模型给出的概率进一步映射成组织自己的口径——这层转换通常正是落地时最需要的部分。
- duckdb-jev
DuckDB ecosystem: native extension that applies Jev Noul, Choice, Score, and multi-question decisions directly to structured SQL rows, measuring 1,943 rows/s for 1,000 Choice classifications with confidence and bounded …
DuckDB 的原生扩展：直接对结构化的 SQL 行做 Noul／Choice／Score 与多问题判断。实测 1000 条 Choice 分类跑到 1943 行/秒，带置信度和有界并发。"每秒上千行"这种吞吐，正是它区别于语言模型的地方。
- Early experimentation using Jev to rethink harness UX
Harness integration: an agent platform wires Jev into its LLM harness as a callable tool for search, approvals and context, reporting 2,000 expense reports categorized in 20 seconds for five cents.
一家 agent 平台把 Jev 接进自己的 LLM 流程，作为一个可调用工具，用于搜索、审批和上下文处理。他们给出的数字是：2000 份报销单分类耗时 20 秒、成本 5 美分。这种"把批量分类当成一次调用"的量级，是普通语言模型做不到的。
- Jev AI
Developer tooling: public Jev playground and API that puts typed `Choice`, `Score` and Yes/No questions to the model about pasted text - ticket triage, moderation, review scoring - and returns a parsed answer with a con…
公开的试玩场与 API：对着粘贴进来的文本提 Choice／Score／是-否 问题，返回解析后的答案和置信度，单次决策约 0.5 秒。工单分流、内容审核、评论打分这些场景都能直接试，适合先摸清手感再决定要不要接进自己的系统。
- jevclient
Python ecosystem: async client for Jev published on PyPI.
发布在 PyPI 上的异步 Python 客户端。生态里 Python 客户端不止一个，说明真实使用量已经足够支撑这类小工具的重复出现。
- openrouter-jev-mcp
MCP ecosystem: Python decision gateway and stdio MCP server exposing TypeSafe's Jev model through OpenRouter's alpha decisions endpoint.
Python 决策网关加 stdio MCP 服务，通过 OpenRouter 的 alpha decisions 端点来调用 Jev。这是绕开官方白名单的一条实际可走的路。
Verification & guardrails · 验证与护栏 (23)
Checking another model: claims, citations, policy, tool calls, risky actions. 检查别的模型：论断、引用、政策、工具调用、危险动作。
- OpenWork
Engineering workflow: wires Jev into its eval testkit as a verification judge so agent-produced work is gated by typed verdicts rather than a text model.
把 Jev 接进自己的 eval 测试工具箱当"验证法官"，让 agent 产出的工作由类型化判决定夺，而不是交给文本模型写一段评语。把判别器换成小模型，省下的不只是钱，还有评分标准漂移带来的不确定性。
- fx
Coding agent: ships a `typesafe_permission_reviewer` builtin so the agent's permission decisions run through Jev rather than an LLM call.
Vercel Labs 的编码 agent，内置了一个 typesafe_permission_reviewer：权限决策走 Jev，而不是每次都调一次 LLM。让"要不要允许"变成一个类型化判断，才谈得上审计与统计。
- jev-review
Software engineering: staged code-review workflow and local dashboard where Jev gates each review stage before a change advances.
分阶段的代码评审工作流加本地面板：每个阶段都要 Jev 放行，改动才能往下推进。把评审拆成"关卡"而不是一次性给结论，是这个项目在流程设计上的取舍——代价是多几次调用，收益是每一关的判据都写得清楚。
- Foreman
Software factory: sits above Codex workers and has Jev independently judge whether an implementation is complete, its tests sufficient, or a human is needed.
软件工厂：坐在一群 Codex 工人之上，由 Jev 独立判断"这个实现算不算完成、测试够不够、还是该叫人"。它把验收从生产者自己手里拿走，交给一个独立的判断者——这正是"自己说自己做完了"这种问题的解药。
- Abide
Agent supervision: reads every edit a coding agent makes and has Jev flag rule violations, with the project reporting that an independent reviewer confirmed 10 of the 39 flagged edits and 11 of the 15 flagged turns.
agent 监督：逐条读取编码 agent 的每一次编辑，由 Jev 标出规则违规。难得的是它公开了独立复核的结果——39 处被标记的编辑中确认 10 处、15 轮被标记的回合中确认 11 轮。愿意公布假阳性比例的项目，在这个生态里是少数。
- stanley-code
Coding agents: bounded Jev workflows that keep agent judgments typed instead of free-form.
有边界的 Jev 工作流，让 agent 的判断保持类型化，而不是变成一段自由文本。
- Sniff Test
Writing: prose linter that asks Jev ten `Boolean` questions per paragraph (stacked hedges, restating closers, not-X-but-Y turns, naked cost figures) at a 0.7 threshold; CLI, pre-commit hook, GitHub Action and Claude Cod…
文字检查器：每段问 Jev 十个是／否问题——堆叠的模糊限定、复述式结尾、"不是 X 而是 Y"的转折、没有出处的成本数字等等，统一按 0.7 的阈值判定。它提供 CLI、pre-commit 钩子、GitHub Action 与 Claude Code 技能四种入口；实测中位 182 毫秒，54 段干净文本里误报 1 段，而对照的 Haiku 4.5 误报了 37 段。用十个窄问题拼出一个文体判断，是很有代表性的组合方式。
- is-malicious
Software supply-chain security: asks Jev `Noul` checks about source and build files, escalates suspicious chunks for a second pass, and returns implicated files and lines before execution.
软件供应链安全：对源码和构建文件做一系列 Noul 检查，可疑片段会被升级做第二遍判断，并在真正执行之前把牵连到的文件和行号一并报出来。它把静态扫描那种"规则告警"换成了可以追问的语义判断，同时保留了可定位的证据。
- jev-guard
Agent security: prompt-injection and dangerous-action guard for Claude Code, Codex, Pi, and ACP agents, with Jev deciding what to block.
agent 安全守卫：面向 Claude Code、Codex、Pi、ACP，同时防提示注入与危险动作，拦截与否由 Jev 决定。一个组件覆盖多个宿主，说明作者把它当通用件而不是某个工具的插件来写。
- jev-axi
Agent safety: PreToolUse gate for Claude Code and Codex that has Jev score each shell command for destructiveness, exfiltration, remote code execution, and security weakening, deciding routine commands locally so nothin…
Claude Code 与 Codex 的 PreToolUse 闸门：Jev 对每条 shell 命令打分，维度是破坏性、数据外泄、远程代码执行、削弱安全设置；常规命令在本地直接决定、不产生请求。作者报告在仓库里 44 条带标注的工具调用上拿到 44/44——不过这个样本量本身也说明它还在早期。
- hermes-jev-approvals
Agent approvals: proof of concept that puts Jev in front of Hermes Agent's command approvals, reporting 8.7x faster decisions and 4.4x fewer prompts to the user.
概念验证项目：把 Jev 放在 Hermes Agent 的命令审批之前。作者报告决策快了 8.7 倍、对用户的打扰少了 4.4 倍——后一个数字才是重点：少打扰人，本身就是护栏质量的体现。
- jev-commit
Developer tooling: pre-commit hook where one Jev call judges whether the commit message matches the staged diff, flags debug leftovers and unmentioned work, and blocks only on a detected credential.
pre-commit 钩子：用一次 Jev 调用判断提交信息是否与暂存的 diff 相符，标出调试残留和提交信息里没提到的改动，并且只在检测到凭据时才真正阻断。把"阻断"留给高风险项、把"提醒"留给风格问题，是很克制的设计。
- pi-verdict
Agent safety: Pi permission gate where Jev answers one Choice (allow/ask/deny) per gray-zone tool call — deterministic rules settle clear cases first, deny blocks, ask escalates to a human confirm, and errors or timeout…
Pi 的权限闸门：每个"灰区"工具调用由 Jev 回答一个 Choice——allow／ask／deny。确定性规则先处理掉明确情况，deny 直接阻断，ask 升级到人工确认，出错或超时一律拒绝（fail closed）。Jev 在这里是可选的实验性后端，可以走 OpenRouter 或 TypeSafe 直连。
- opencompany
Agent workspace: runs its approval review through Jev so workspace actions are gated by a typed decision.
agent 工作区：把审批复审交给 Jev，工作区里的动作由类型化判决定夺，而不是靠一句"看起来没问题"。
- pi-heed
Runtime constraints: checks every side-effecting tool call from the Pi agent against what the user actually asked for.
运行时约束：Pi agent 每一次有副作用的工具调用，都要拿"用户到底要求了什么"来对照一遍。它防的不是恶意，而是跑偏——而"这条命令还算不算在为原任务服务"恰恰是模糊判断最擅长的领域。
- jev-pref
Code review: turns the preferences in a project's AGENTS.md into `jev-pref.json` rules that Jev checks against each diff hunk, staged file set, or pull request, returning `fix_now` or advisory findings to the coding age…
代码评审：把项目 AGENTS.md 里写着的偏好转成 jev-pref.json 规则，让 Jev 逐条检查 diff 块、暂存文件集或整个 PR，结论分成"现在必须改"和"建议"两类回给编码 agent，阻塞项以非零退出码结束。它把团队约定这种最难形式化的东西，变成了真正可执行的检查。
- taste-lint
Writing / UI: CLI that uses Jev probabilities on semantic taste checks to catch AI slop in UI, copy, and agent instructions before ship; measurable rules stay local and active findings can fail a run.
命令行工具：用 Jev 的概率做"品味"层面的语义检查，在发布之前抓出 UI、文案和 agent 指令里的 AI 味。能写死的规则留在本地跑，只有真正需要语义判断的部分才走模型，确认有问题的发现可以让整个流程失败。这种"能本地就本地"的分工值得借鉴。
- jev-git
Developer tooling: sub-second Git pre-commit & pre-push reflex gate that screens staged diffs for secrets and destructive commands using Jev.
亚秒级的 Git pre-commit／pre-push 闸门：用 Jev 检查暂存 diff 里有没有密钥和破坏性命令。把护栏放在"提交"这个动作上，拦截成本最低、收益也最直接——这是所有护栏里性价比最高的一处。
- jev-harness
Developer tooling: gates AI coding agent execution with Jev `Choice`, `Score`, and `Noul` decisions, triaging test tracebacks in < 2ms to resolve dependencies deterministically without frontier LLMs and aborting circula…
开发工具：用三种原语给 AI 编码 agent 的执行把关，能在 2 毫秒以内给测试回溯分类，从而不依赖前沿大模型、确定性地处理依赖问题，同时中止那种绕圈子的空转。把"这堆报错属于哪一类"交给小模型判断，是典型的高频低价值决策。
- Hunch
Code review: plain-English rules that Jev checks code against, locally or on every pull request, with Jev picking one label per finding.
代码评审：用大白话写规则，由 Jev 判断代码有没有违反，本地或每个 PR 上都能跑；每个发现会得到一个标签，而不是一段说辞。标签化意味着这些结果之后可以被统计、比较和追踪。
- jev-engineering
Agent safety: gates coding-agent tool calls with deterministic rules first and one typed Jev call second, then publishes a rerunnable 300-call injection test showing what the gate catches and what walks past it.
agent 安全：先用确定性规则、再用一次类型化 Jev 调用给编码 agent 的工具调用把关，并附一份可复跑的 300 次注入测试，公开说明这道闸门抓住了什么、又漏过了什么。主动公布漏检结果，比只贴成功率有用得多。
- Blink
Code review: CLI that coding agents run after every change, with Jev checking the diff near-instantly in place of an LLM reviewer.
编码 agent 每次改动后都会跑的 CLI：用 Jev 近乎即时地检查 diff，取代 LLM 评审员。评审的价值在于"每次都做"，而每次都做的成本决定了它能否真正落地。
- Reflex
Coding agents: Pi-based coding agent that sends each state-changing tool call through one Jev request of five `Noul` risk checks plus a risk `Score`, maps the answers in code to allow, ask or block by the user's risk se…
基于 Pi 的编码 agent：每一次会改变状态的工具调用，都送进一次 Jev 请求——五个 Noul 风险检查加一个风险 Score，然后在代码里按用户的风险偏好映射成 allow／ask／block（受保护路径一律询问）。它还用 Jev 给每个 prompt 挑模型档位，并拦截那些没跑验证就宣称完成的说法，单次决策约 400 毫秒。
Classification & routing · 分类与路由 (25)
Picking a category, a handler or a model tier. 选一个类别、一个处理方或一档模型。
- json-render
Generative UI: Vercel Labs' UI framework uses Jev in its compose path to pick which components and actions a rendered interface should contain.
Vercel Labs 的 UI 框架：在 compose 路径里用 Jev 挑选渲染出来的界面该包含哪些组件和动作。生成式 UI 里真正难的是"选什么"，而选择恰好是封闭集合——很适合它。
- jev-router
Developer tooling: routes Claude Code tasks to the cheapest capable model by asking Jev to choose among candidates.
让 Jev 在候选模型里挑一个，把 Claude Code 的任务路由到"够用的最便宜的那个"。省钱的关键不是选贵的，而是能明确说出"这活儿不需要贵的"。
- Notra
Marketing analytics: production GEO platform whose `NOTRA_JEV_CLASSIFIERS` flag routes brand-visibility classifiers off an LLM and onto Jev `Boolean` decisions at a 0.5 threshold, targeting 300 ms p50.
生产环境的品牌可见度分析平台。它用一个环境开关，把品牌可见度的分类器从语言模型切到 Jev 的布尔判断上，阈值定在 0.5，目标延迟 p50 300 毫秒。线上系统用开关做灰度替换，是这类迁移最稳的做法。
- DocJev
Document pipelines: LlamaIndex's open-source library that classifies a document against natural-language category rules or finds the boundaries between sub-documents, with swappable OCR backends (liteparse or LlamaParse…
LlamaIndex 的开源库：按自然语言的类别规则给文档分类，或者找出子文档之间的边界；OCR 后端可以替换（liteparse 或 LlamaParse），并附一套基准工具——40 篇文档的试点里原文全部分对（40/40），Jev 决策的 p50 约 182 毫秒。
- unclutter
Browser tooling: WXT extension where Jev decides per page element whether it is clutter, removing it under reusable template rules.
浏览器扩展：由 Jev 逐个页面元素判断"这是不是干扰内容"，再按可复用的模板规则移除。它把广告拦截这种传统上靠规则表的活儿，变成了逐元素的语义提问。
- typesafe-adblock
Browser tooling: Chrome extension that asks Jev whether each DOM element is an ad, turning ad blocking into a stream of per-element typed questions.
Chrome 扩展：问 Jev 每一个 DOM 元素是不是广告，把拦截变成一串逐元素的类型化提问。在页面结构频繁变化时，这比维护规则表要耐用。
- duet-agent
Agent harness: keeps a Jev-backed routing table for deciding which model should serve a request.
agent 外壳：维护一张由 Jev 支撑的路由表，决定某个请求该由哪个模型来服务。
- HA-Jev
Smart home: Home Assistant integration that answers questions about the house as a probability, a choice, or a score.
Home Assistant 的集成：把关于房子的提问变成概率、选择或分数。除了官方那个智能家居演示，这是同类场景里最直接的一种接法。
- jev-agent-skill-router
Agent infrastructure: routes agent skill selection through typed, confidence-aware Jev decisions so weak matches are declined instead of guessed.
用类型化、带置信度的决策来挑技能，匹配太弱就直接拒掉，而不是硬猜。"能不能不选"这个选项，是路由设计里最容易被漏掉、又最该有的一个。
- jev-cookbook
Developer education: 15 runnable Node recipes that route support tickets, file documents, categorize bank transactions and label Gmail with Jev `Choice` and `Noul` questions, sending low-confidence answers to human revi…
开发者教程：15 个可直接运行的 Node 配方——工单路由、文档归档、银行交易归类、Gmail 打标，全部用 Choice／Noul 实现，低置信度的答案一律送人工复核。作为入门材料，它把"不确定的时候怎么办"也一并写了进去，这点很难得。
- flue-jev-demo
Agent routing: routes a Flue agent's work with Jev through Cloudflare AI Gateway.
通过 Cloudflare AI Gateway 调用 Jev，给 Flue agent 的工作做路由。
- sift
Content labelling: Chrome extension that labels every post in an X timeline - substance, humour, chit-chat, promo, junk, or AI-written - with Jev decisions.
Chrome 扩展：给 X 时间线上的每条帖子打标签——有内容、幽默、闲聊、推广、垃圾、还是 AI 写的。高容量、低单价的判断，正是这类模型的舒适区。
- Jev email intent workflow
Back-office automation: async LangGraph workflow gets a typed Jev `Choice` (`invoice` or `general`) and routes each inbound email to the matching handler.
后台自动化：用异步 LangGraph 工作流拿一次 Jev 的 Choice（发票／一般），把每封来信分派到对应的处理器。两段代码、一次调用，是很典型的"把判断钉在流程接缝上"。
- jev-router (prismhq)
LLM infrastructure: open-source LiteLLM-based router where a Jev decision picks which model serves each request.
基于 LiteLLM 的开源路由器：每个请求由哪个模型服务，交给一次 Jev 决策来定。它把路由从"按关键词猜"换成了可校准的判断。
- secondlayer
Fault triage: self-hosted Stacks data service whose Slack gate and fault-triage paths both run on Jev decisions.
自托管的数据服务：Slack 闸门与故障分流两条路径都跑在 Jev 决策上。一个系统里有两处用上它，通常说明它已经被当成基础设施的一部分，而不是尝鲜。
- DiffJury
Code review: routes each pull request by risk with Jev before a human reviewer is assigned, doubling as a review coach.
在分配人工评审人之前，先用 Jev 按风险给每个 PR 分流，同时充当评审教练。它优化的其实是最稀缺的资源——人的注意力。
- jcm-router
Coding agents: local proxy that picks the Claude model and reasoning effort per message with a Jev decision while leaving the cached main chat untouched.
本地代理：逐条消息挑选用哪个 Claude 模型、开多大推理强度，同时不去动已经缓存的主对话。后一点很关键——路由不该破坏前缀缓存，否则省下来的钱又被重复计费吃掉。
- Jev Auto Router
Coding agents: per-call Codex GPT routing where Jev makes one typed Choice over host-available (model, effort) pairs; a local Responses proxy keeps the tool loop continuous, then independent verification and Router Comp…
给 Codex 做逐次调用的路由：Jev 在宿主可用的（模型，推理强度）组合上做一次 Choice，本地 Responses 代理保证工具循环不中断，之后由独立验证与 Router Compass 记录任务是否仍然通过。目前还是原型，但它盯住了路由最要紧的那个问题——降级之后，任务还成不成。
- new-api-typesafe-plugin
LLM gateway: adds a native `/v1/systemone` endpoint to new-api so typed decisions sit behind the same gateway as chat models.
给 new-api 加上原生的 /v1/systemone 端点，让类型化决策和聊天模型待在同一个网关之后。对运维来说，统一网关意味着统一的密钥、限流与账单。
- typesafe-jev CV screener
Recruiting: screens a folder of CVs with Jev typed judgments against an editable policy, re-scoring candidates for free when the policy changes.
招聘筛选：按一份可编辑的策略，对整文件夹的简历做类型化判断。最实用的一点是——策略改了之后可以在已有答案上重新打分，不必重新推理，边际成本接近于零。
- omo-jevlike-router
Skill routing: shrinks the skill catalog in a system prompt with one forward pass over a frozen Qwen, routing each request Jev-style.
技能路由：用一次针对冻结 Qwen 的前向计算来压缩系统提示里的技能目录，再按 Jev 式的思路给每个请求做路由。它展示了同一件事的另一条实现路径——不调 API，自己跑一个小模型。
- Jev Wrapped
Media analysis: reads up to 1,500 posts from the last year of a public Telegram channel and asks Jev a `Choice` over ten kinds of post plus three `Noul` questions (paid ad, clickbait, emotional pressure) about each, cou…
媒体分析：读取某个公开 Telegram 频道过去一年最多 1500 条帖子，对每条问一次 Choice（十种类型）加三个 Noul（付费广告、标题党、情绪施压）。阈值定得很细——广告从 0.7 起算，类型也判为广告时降到 0.4，标题党与施压从 0.5 起算。最后把月度构成画成一张可分享的卡片，并附上得分最高那几条帖子的链接，方便人工回查。
- jev-logtriage
On-call operations: batches collapsed Loki logs into one Jev call of Noul, Score, and Choice questions, then maps answers in code to suppress, watch, review, notify, or page, with low confidence going to review and noth…
值班运维：把折叠后的 Loki 日志批量送进一次 Jev 调用——Noul／Score／Choice 混着问，再在代码里把答案映射成忽略、观察、复核、通知或呼叫；低置信度一律转人工复核，而且不执行任何动作。告警系统最需要的就是这种"拿不准就别动"的默认值。
- jev-fit
Developer tooling: hosted fit checker that sends a pasted software idea and a fixed typed rubric to Jev in one call, where a `Choice` picks plain code, Jev or a reasoning LLM behind a `Noul` gate for non-tasks, code vet…
托管的可行性检查器：把粘贴进来的软件点子和一份固定评分尺一次发给 Jev——Choice 决定该用纯代码、Jev 还是推理型 LLM；非任务先由 Noul 闸门拦掉；如果这个点子需要处理图像，代码会直接否决 Jev 的判断；置信度低就返回"不确定"。闭源，页面与 API 免费。把"该不该用 AI"本身也做成一个判断，思路挺有意思。
- jev-skill-router
Coding agents: Claude Code plugin whose UserPromptSubmit hook asks Jev one `Choice` over the installed skill roster plus `Boolean`-style gates on whether any skill is needed, suggests a skill only when the gate and the …
Claude Code 插件：在 UserPromptSubmit 钩子里对已安装技能清单问一次 Choice，并加上"到底需不需要技能"的闸门；只有闸门与逐候选匹配都超过 0.30 才给建议，而且默认是影子模式——只把决策记下来，并不真的注入。先用影子模式攒数据再上线，是这类改动最稳妥的路径。
Scoring & ranking · 打分与排序 (22)
Placing items on a rubric, or ordering them by relevance and quality. 按评分尺给条目打分，或按相关性与质量排序。
- Jev Search
Web search: uses Jev Noul judgments on result titles and snippets to rank Search1API results by relevance, with application code merging duplicate URLs and grouping lower-scoring matches separately.
网页搜索：用 Noul 判断对搜索结果的标题和摘要做相关性排序，应用代码负责合并重复 URL、并把分数偏低的结果单独分组。排序与去重各司其职，是很干净的拆法。
- jev-semgrep
Semantic search: greps by meaning across languages, having Jev score every line against a meaning and letting meanings combine with AND, backed by a 13-file test suite.
语义搜索：跨语言地按"意思"做 grep——Jev 给每一行对照某个含义打分，多个含义之间还能用 AND 组合，背后有 13 个测试文件。把散文式的查询变成可组合的检索条件，是它相较向量检索的一个优势。
- Supercov
Code quality for coding agents: Jev answers twelve `Noul` properties per source file so the agent knows what to fix first.
面向编码 agent 的代码质量检查：Jev 对每个源文件回答十二条 Noul 属性，让 agent 知道该先修哪一处。它把"优先级"也变成了可计算的输出。
- jev-seo
Zero-cost, agent-first SEO & Generative Engine Optimization (GEO) search radar CLI suite and MCP server powered by DuckDuckGo and TypeSafe Jev System One.
零成本、面向 agent 的 SEO／GEO 搜索雷达：命令行套件加 MCP 服务，由 DuckDuckGo 与 Jev 驱动。把"哪些页面值得看"做成 agent 可调用的工具，是很实用的形态。
- jgrep (kyu1204)
Developer tools: semantic grep that asks Jev one Noul per 5-60 line code chunk, diff hunk or CSV row (16 per request) and prints grep-style file:line hits above a threshold, so English sentences work as CI lint rules.
语义 grep：每 5–60 行代码块、每个 diff 块或每行 CSV 问一次 Noul（一次请求 16 个），把超过阈值的命中按 grep 风格打印成"文件:行号"。于是英文句子可以直接当 CI 的 lint 规则——这个转换很漂亮。
- jsort
Text measurement: ranks text along a plain-English criterion using pairwise Jev Noul comparisons and a locally fitted Bradley-Terry scale.
文本度量：用成对的 Noul 比较把文本按一句自然语言标准排序，再在本地拟合 Bradley-Terry 标尺。先做两两比较、再用统计方法还原总排序，正好避开了"让模型直接给绝对分数"这个坑。
- jev-reranker
Retrieval and RAG: uses Jev Noul judgments to assess retrieved documents for relevance and usefulness as answer evidence, then sorts results and optionally filters them using a configurable threshold.
检索与 RAG：用 Noul 判断评估检索到的文档是否相关、是否足以充当回答的证据，然后排序，并可按配置好的阈值过滤。重排序是这个模型目前最成熟的用法之一。
- Clean Code Judge
Code quality: scores every file of a pull request on 31 boolean Clean Code smells plus function size and nesting, then hands the verdicts to a writing model for the review prose.
代码质量：对 PR 里的每个文件按 31 条布尔型"代码异味"，再加上函数长度与嵌套深度打分，然后把结论交给写作模型去写评审文字。判断与措辞分离，两边都放在各自擅长的位置上。
- citation-verifier
Academic publishing: checks whether each cited paper actually supports the sentence citing it, with Claude locating the quote, Jev scoring the support, and a human making the final call.
学术出版：检查每一篇被引论文是否真的支持引用它的那句话——Claude 负责定位原文，Jev 给"支持程度"打分，最后由人来拍板。三方分工正好对应三种能力：找、判、负责。
- slop-grader
Content quality: CLI tool that grades text files against custom rulesets for AI slop, grammar, and technical doc quality using Jev scores and line-level flags, then guides an AI agent to auto-fix violations.
命令行工具：按自定义规则集给文本评 AI 味、语法与技术文档质量，用 Jev 打分并给出行级标记，再指导一个 AI agent 去自动修复这些违规。判断与修改分给两种模型，是很务实的组合。
- jev-skip
Media: browser extension that reads the YouTube caption track and scores each segment's sponsor probability on the seek bar before the intro ends, reporting 77% of SponsorBlock's sponsor seconds caught over 23 videos at…
浏览器扩展：读取 YouTube 字幕轨，在片头还没放完时就把每一段的"赞助概率"画到进度条上。作者报告在 23 个视频上抓到了 SponsorBlock 所标赞助时长的 77%，每个视频成本 0.0008 美元。这条最直观地说明了一件事——便宜到可以逐段跑。
- jev.nvim
Developer tooling: Neovim plugin that splits the buffer into functions with Treesitter, scores each against a plain-language question with Jev, and ranks answers by probability in quickfix.
Neovim 插件：用 Treesitter 把缓冲区切成一个个函数，再用 Jev 逐个对着自然语言问题打分，最后按概率排进 quickfix 列表。编辑器集成意味着这个判断已经离日常写码非常近了。
- jselect
Research and retrieval: selects source-linked evidence within a token budget using Jev Noul relevance judgments and local diversity-aware selection.
研究与检索：在给定的 token 预算内，用 Noul 相关性判断挑出带来源的证据，再在本地做兼顾多样性的选择。预算约束写在代码里、相关性交给模型。
- nlgrep
Developer tooling: uses Jev `Noul` judgments to find code, docs, logs, and text satisfying natural-language conditions, with a configurable probability threshold and ranked file results linked to source lines.
开发工具：用 Noul 判断找出满足自然语言条件的代码、文档、日志或文本，概率阈值可配，结果按文件排序并链接到具体行号。输出保持 grep 的形状，意味着它能直接塞进现有工作流。
- DWIM
Desktop productivity: a macOS command palette that reads the frontmost app's menu tree through the accessibility API, asks Jev one `Noul` per menu item against the user's plain-language request, and presses the top matc…
macOS 命令面板：通过无障碍 API 读取最前窗口的菜单树，对每个菜单项问一次 Noul，看它是否符合用户用自然语言提出的要求；超过阈值就按下最佳匹配，否则回退成一个排序列表，而且绝不自动执行破坏性操作。
- Jev Reranker (Rust CLI)
Retrieval and RAG: JSON-in/JSON-out CLI that uses separate Jev `Noul` checks to rank candidates, apply evidence thresholds, or extract source text while keeping those decisions independent.
JSON 进、JSON 出的 Rust 命令行工具：用若干互相独立的 Noul 检查来给候选排序、施加证据阈值，或者抽取原文。把几个判断刻意保持独立，是为了之后可以单独给它们调参。
- jev-scout
Developer tooling: sub-second zero-hallucination open-source repo and crate scout using TypeSafe Jev speculative fan-out scoring.
开发工具：亚秒级的开源仓库与 crate 侦察工具，用推测性扇出（一次发出多个问题）的方式给候选打分。"想搜什么"本来就说不精确，交给判断模型恰好合适。
- JevSlop
Writing quality: scores public note.com articles on eight Jev `Score` axes inside a single `systemOne` request and turns them into a 0-100 Slop Score in ordinary TypeScript.
写作质量：在一次 systemOne 请求里对公开的 note.com 文章按八个 Score 轴打分，再用普通 TypeScript 把它换算成 0–100 的"AI 味"分数。多个维度一次调用拿到、权重留在代码里，是标准做法。
- pagegrade
Content quality: grades page sections for clarity, writing, and on-page SEO with Jev and returns per-section scores.
内容质量：用 Jev 给页面的各个区块分别评清晰度、写作质量与页面内 SEO，返回逐区块的分数。逐区块打分比给整页一个总分有用得多，因为它直接指出了该改哪里。
- jev-assist
Coding agents: ranks every tracked file by relevance to a one-line task description — Jev asks each file the same typed question in parallel batches, so an agent in a 600-file repo starts from the handful it actually ne…
编码 agent 的文件筛选：按一行任务描述给每个被追踪文件的相关性排序——Jev 用并行批次对每个文件问同一个问题，让一个有 600 个文件的仓库里，agent 直接从真正需要的那几个开始；还配了一条 validate 命令，可以拿历史提交来检验这套排序准不准。
- jev-bfs
Search tooling: finds link paths between English Wikipedia articles by having Jev rank each page's outgoing links while Python controls the search.
搜索工具：在英文维基百科的文章之间找链接路径，Jev 负责给每个页面的出链排序，Python 负责控制整体搜索。这是官方 Wikiracing 演示的民间版本，也是"高基数选择"最典型的用法。
- SemanticSpace
Semantic mapping: places phrases in 2D by asking Jev how strongly each one relates to two chosen axis concepts and using those scores as coordinates.
语义地图：问 Jev 每个短语与两个选定"轴概念"的关系强度，再把这两个分数直接当作坐标，把短语摆到二维平面上。用判断模型做投影，是个很巧的用法。
Content, moderation & labeling · 内容、审核与标注 (11)
Judging user content and turning text into labeled datasets. 判断用户内容，以及把文本变成带标签的数据集。
- jev-align (Sutro)
Dataset engineering: evaluates CSV, Parquet, and JSONL rows with Jev `Choice`, `Score`, or `Boolean` decisions, sends ambiguous and audit samples to a human, and uses accepted human labels to optimize the saved definiti…
数据集工程：用 Choice／Score／布尔判断逐行评估 CSV、Parquet 与 JSONL，把含糊样本和审计样本转给人工，再用被采纳的人工标签去优化那份保存下来的判定定义。人工标注在这里不只是纠错，还成了反过来改判据的燃料。
- Jev Moderation Bot
Community moderation: Discord bot that scores incoming messages for phishing, spam, and social engineering with Jev and drives a four-stage escalation ladder, injecting pardoned messages back into context as verified-sa…
Discord 机器人：用 Jev 给收到的消息评钓鱼、垃圾信息与社会工程风险，据此驱动一条四级递进的处置阶梯；而被判定免责的消息会作为"已验证安全"的先例重新注入上下文。让历史判断反过来影响之后的判断，是这套设计里最有意思的一环。
- jgrep
Data filtering: filters text, structured records, functions, and diff hunks against plain-English descriptions using Jev Noul judgments.
数据过滤：用 Noul 判断把文本、结构化记录、函数和 diff 块，按一段自然语言描述筛出来。同一套判断能套在多种数据形状上，是它相较专用分类器的一个优势。
- Jev Chat for Twitch
Live chat filtering: bring-your-own-key Chrome extension that reads a Twitch channel's chat over the anonymous IRC WebSocket, asks Jev one category `Choice` per message in batches of 20, and shows a second column of onl…
自带密钥的 Chrome 扩展：通过匿名 IRC 连接读取某个 Twitch 频道的聊天，对每条消息按 20 条一批问一次类别 Choice，只把符合所选意图的消息（有用、提问、有趣、反馈）显示在第二栏。作者把账算得很清楚：每条消息约 504 个输入 token，每秒 2 条的热度约 0.15 美元/小时，每秒 50 条约 0.76 美元/小时。
- jev-curate
Dataset engineering: sifts synthetic JSONL and Parquet rows using Jev Noul checks and calibrated confidence scores, streaming passed records and rejections straight to disk.
数据集工程：用 Noul 检查与经校准的置信度筛选合成的 JSONL 与 Parquet 数据，把通过的记录和被拒的都直接流式写盘。它面对的是"合成数据太多、需要筛"这个很现实的问题。
- jlink
Research data: links records under a plain-English match rule using Jev Noul pair judgments, with local candidate blocking and match resolution.
研究数据：按一条自然语言的匹配规则把记录连起来，用 Jev 的成对 Noul 判断，配合本地的候选分块与最终消解。这是实体对齐的民间版本，思路与官方文档里那个啤酒目录的例子一致。
- mastra-jev-moderation
AI assistants: Mastra input processor that asks Jev a `Boolean` "must this message be blocked?" plus a category `Choice` in one request, aborting the turn at 0.7 and failing open behind a deadline and circuit breaker; i…
Mastra 的输入处理器：一次请求里同时问 Jev 一个布尔问题（这条消息是否必须拦截）和一个类别 Choice，在 0.7 处中止本轮，并配有截止时间与熔断的 fail-open。生产数据是——约 0.4 秒中位延迟下拦住了 9/9 条恶意消息、49 条正常消息零误伤，成本约为语言模型版审核的四分之一。这组数字里最值得记的是"零误伤"。
- profanity-checker
Trust & safety: Cloudflare Worker that asks Jev `Noul` for literal profanity in text or usernames and a second `Noul` for phonetic or look-alike disguise (`a55h0le`, `mike_hunt`); the threshold, `max()` policy, JSON res…
Cloudflare Worker：先问 Jev 一个 Noul，判断文本或用户名里有没有字面的脏话；再问第二个 Noul，判断有没有谐音或形近伪装（比如 a55h0le、mike_hunt）。阈值、取最大值策略、JSON 响应与 OpenAPI schema 都写在 Worker 代码里，其他 Worker 可以通过 service binding 直接调用这个端点。把"字面"和"伪装"拆成两个独立问题，是很实用的细节。
- typeful-triage
Open-source maintenance: multiplayer triage dashboard where Jev answers a fixed set of typed questions per issue — kind, severity, urgency, duplicate, and next step — and every human correction is kept and shown back to…
开源维护：多人协作的分诊面板。Jev 对每个 issue 回答一组固定的类型化问题——类型、严重度、紧迫度、是否重复、下一步；每一次人工纠正都会被保留，并在之后的运行里回显给模型。这等于用人的修正持续"提示"判据，而不必重新训练任何东西。
- jev-spam-eval
Spam filtering: zero-shot spam classification with Jev `Boolean` questions, benchmarked against TF-IDF baselines.
垃圾信息过滤：用 Jev 的布尔问题做零样本分类，并和 TF-IDF 基线对比。把传统机器学习基线一起摆出来，才是负责任的评测姿态。
- PlotVeil
Spoiler protection: Chrome extension that covers each YouTube comment while one Jev `Noul` question, batched 20 at a time, answers whether it reveals a concrete plot event of the video being watched or of another title …
Chrome 扩展：把 YouTube 评论遮起来，同时用一个 Noul 问题（20 条一批）判断这条评论是否剧透了正在看的视频、或是用户保护的其它作品里的具体情节。0.85／0.7／0.5 三档阈值由扩展掌管，检查失败时评论保持遮住不动——失败方向选在了最安全的那一侧。
Calibration & evaluation · 校准与评测 (38)
Studies, benchmarks and independent evaluations of the model itself. 针对模型本身的研究、基准测试与独立评测。
- Laya
Open alternative: non-autoregressive decision model that answers `choice`, `score`, and `noul` questions with RLCD-trained calibrated probabilities in a single ~35 ms forward pass, published on PyPI and Hugging Face.
开放替代：非自回归的决策模型，用 RLCD 训练出的校准概率在一次约 35 毫秒的前向计算里回答 choice／score／noul，已发布到 PyPI 与 Hugging Face。它是这批复刻里跑得最快、也最接近"可以直接用"的一个。
- NanoJev
Open replica: a 0.6B parallel decision model that returns full probability distributions with no output-token decoding, shipped with its training pipeline, weights, and dataset.
开放复刻：0.6B 的并行决策模型，直接返回完整概率分布、不做任何输出 token 解码，并把训练流程、权重与数据集一并开源。
- minutes
Meeting notes: local-first transcription app whose live voice path runs its evaluations through Jev.
会议记录：本地优先的转写应用，其实时语音链路里的判断由 Jev 承担。语音场景对延迟最敏感，能进这条路说明速度够用。
- von
Open alternative: a 395M non-autoregressive System One model that answers typed questions with calibrated probabilities in under 15 ms, positioned as a local drop-in replacement for Jev.
开放替代：3.95 亿参数的非自回归 System One 模型，15 毫秒以内给出带校准概率的类型化答案，定位就是 Jev 的本地替代品。
- decider
Open models: reproduces the System One shape with a Qwen3.5-2B fine-tune that emits typed decisions with calibrated probabilities in one pass.
开放模型：用 Qwen3.5-2B 微调复现出 System One 的形态，一次前向就能输出带校准概率的类型化决策。它是"这个品类能不能被开源复刻"最早的答案之一。
- openJev-verdict-2.0
Open decision engine: a calibrated 151M non-autoregressive model that reports beating both TypeSafe Jev and Laya on typed-decision benchmarks, shipped with its own test suite.
开放决策引擎：1.51 亿参数的非自回归校准模型，作者报告它在类型化决策基准上同时胜过 TypeSafe 的 Jev 与 Laya，并自带测试套件。声称要打过原版的项目不少，附带测试的却不多。
- WindTunnel
Browser-agent benchmark: measures WebMCP against other browser-agent interfaces, with Jev appearing as one of the compared configurations.
浏览器 agent 基准：测量 WebMCP 与其他浏览器 agent 接口的差异，Jev 是其中一个被拿来对比的配置。
- open-alternative-jev
Open alternative: runs a Jev-shaped decision model locally on your own GPU.
开放替代：在你自己的 GPU 上本地跑一个 Jev 形状的决策模型。
- mini-jev
Local reproduction: implements Jev's typed-decision interface on top of a local LLM.
本地复现：在本地语言模型之上实现 Jev 那套类型化决策接口。
- LitJev
Local reproduction: a reproduction of Jev that turns any Qwen model into a fast decision model, serving the same `/v1/systemone` schema (Choice, Score, Noul) with no training and no generated answer text.
把任意 Qwen 模型变成快速决策模型的复现：提供相同的 /v1/systemone 结构，不需要训练，也不生成任何答案文本。对已经有 Qwen 部署的团队来说，迁移成本接近于零。
- openjev
Open research: independent local preview that answers bilingual probability questions from context, questions, and candidate answers, inspired by TypeSafe Jev.
开放研究：独立的本地预览实现，根据上下文、问题与候选答案回答双语的概率问题，灵感来自 TypeSafe 的 Jev。
- minojev
Open replica: a 547k-parameter model that answers runtime-defined `Choice` (2-255 candidates), `Boolean`, and `Score` questions with dev-calibrated distributions in one forward pass and zero output tokens, trained from …
开放复刻：54.7 万参数的小模型，一次前向就能回答运行期定义的 Choice（2–255 个候选）、布尔与 Score 问题，给出在验证集上校准过的分布，输出零 token；整套训练在 CPU 上从零完成，并公开了数据集、预测与 ECE 结果（迷宫任务 0.016）。
- jevbetter
Improved scorer: a stronger one-pass scorer over a variable list of text options, using a hashed n-gram encoder, rival-aware attention, and gated heads.
改进版打分器：对可变长度的文本选项列表做更强的单次打分，用了哈希 n-gram 编码、对手感知注意力与门控头。它盯住的是"同时比较多个候选"这个具体难点。
- jevcal
Model evaluation: fits a per-question confidence threshold to a target accuracy on your own labeled data, verifies it on a held-out split, reports how much traffic still has to escalate to an LLM, and fails CI when a mo…
模型评估：在你自己的标注数据上，为每个问题拟合一个能达成目标准确率的置信阈值，在留出集上验证，并报告还有多少流量必须升级给大模型；如果某次模型更新破坏了已锁定的阈值，就让 CI 直接失败。把阈值当代码来管理，正是这类系统该有的工程纪律。
- JevForge
Open research: an end-to-end stack for auditable data construction, Qwen3.5-0.8B training, fixed Mind2Web and OOD evaluation, local serving, and a preliminary RLCD baseline.
开放研究：一套端到端工具链，包含可审计的数据构建、Qwen3.5-0.8B 训练、固定的 Mind2Web 与分布外评测、本地服务，以及一个初步的 RLCD 基线。它在意的是"能不能复现"，而不是"能不能惊艳"。
- Luce
Open recipe: describe the decision task in a sentence, an LLM teacher writes the training data, a LoRA + decision head on Qwen3-4B-Base answers choice/score/boolean questions with calibrated probabilities in one forward…
开放配方：用一句话描述决策任务，由语言模型老师生成训练数据，在 Qwen3-4B-Base 上接 LoRA 与决策头，一次前向回答 choice／score／布尔问题并给出校准概率；单张 12GB 显卡就能训完，并会把准确率与 ECE 和 Jev 摆在一起比。
- poorjev
Local reproduction: implements Jev's typed `Choice`/`Score`/`Noul` interface on commodity zero-shot NLI models and makes the confidence honest with temperature scaling and conformal abstention, shipping a reproducible c…
本地复现：在普通的零样本 NLI 模型上实现 Jev 的类型化接口，再用温度缩放与保形弃权让置信度变得诚实，并附一份可复现的校准评测（ECE 从 0.170 降到 0.071，交叉验证），全部离线运行、不需要 API key。"让概率变得可信"本身就是一个正经课题。
- jev-local
Local reproduction: Jev-compatible `POST /v1/systemone` server answering typed `Choice`/`Score`/`Noul` questions with confidence from open weights, verified as an official-SDK drop-in with temperature-fit calibration (s…
本地复现：提供 Jev 兼容的 POST /v1/systemone，用开放权重回答带置信度的类型化问题；作者验证了它可以作为官方 SDK 的直接替换，并做了温度拟合校准（set3 n=1316，整体 0.83）。"能不能直接替换"这个验证很关键。
- jev-ood-calibration
Model evaluation: independent calibration test of Jev on 900 rule-generated support tickets plus three public benchmarks, publishing raw responses, ECE against a simulated noise floor, and the per-type sign of miscalibr…
模型评估：对 Jev 做独立校准测试，用 900 条它不可能见过的规则生成工单加三个公开基准，公开每一次原始回答、相对模拟噪声下限的 ECE，以及各类问题的偏差方向——Choice 与 Score 偏自信，布尔偏不自信。分类型给出偏差方向，比一个总分有用得多。
- Jev Web Analyzer
Product evaluation: analyzes a public SaaS landing page as clean Markdown and asks Jev ten bounded `Choice` questions about first-visit understanding, returning inspectable findings for the first change to make.
产品评估：把一个公开的 SaaS 落地页转成干净的 Markdown，再问 Jev 十个有边界的 Choice 问题，考察首次到访的人能否看懂，最后返回可核查的发现以及"最该先改的那一处"。把模糊的可用性评价拆成十个具体问题，是很实用的做法。
- jev-research-eval
Research automation: reproducible eval harness plus field note for Jev Ultrafast research-browser tasks, with QC'd cases, a suite runner, and a report generator.
研究自动化：一套可复现的评测工具加一篇现场笔记，针对 Jev Ultrafast 的研究型浏览任务，带质检过的用例、套件运行器与报告生成器。评测本身也做成了工具，才谈得上长期跟踪。
- jevlike-esp32
Edge deployment: exports a jevlike scorer as ESP32 firmware with a C scorer and a host-side check, putting one-pass decisions on a microcontroller.
边缘部署：把类 Jev 打分器导出成 ESP32 固件，附带 C 打分器与宿主侧校验，让一次前向完成的决策跑在单片机上。这条几乎定义了这类模型的极端下界——它不需要数据中心。
- An early-access test of TypeSafe's Jev
Independent trial: measures calibrated judgments on early-access Jev and reports the resulting cost per decision.
独立试用：测量早期访问版 Jev 的判断校准度，并给出每次决策的实际成本。
- ASSAY-001
Independent pre-registered check of Jev calibration and type safety on Banking77 / CLINC150. Split verdict, full logs. Write-up: donttrustme.ai
独立的事先登记检查：在 Banking77／CLINC150 上检验 Jev 的校准与类型安全，结论是各半，日志全部公开。
- BTK audit studies
Content & growth: Jev striking-distance triage ranks SEO fixes and drives study pages; 1,204 pages judged per run, 4,816 judgments in under 3 minutes, $0.0048 per 12-query batch.
内容与增长：用 Jev 做"差一点就能上榜"的搜索分诊，为 SEO 修复排序并驱动研究页面。每轮判断 1204 个页面、共 4816 次判断，3 分钟内跑完，每 12 条查询一批的成本是 0.0048 美元。这个价位让"每页都判一次"从奢侈变成了日常。
- Can Jev Be a Better Agent Evaluator?
Agent evaluation: LangChain compares Jev against LLM judges on accuracy, repeatability, latency and cost, concluding Jev is the cheaper and more consistent judge for online evals.
agent 评测：LangChain 在准确率、可重复性、延迟与成本四个维度上把 Jev 与语言模型评委做比较，结论是在线评测场景里 Jev 更便宜、也更一致。可重复性是评委最容易被忽略、又最要命的一项指标。
- CUA-S1-FORMS
Specialist decision model: a 706,048-parameter, 2.8 MB jev-like option scorer that rates FILL / CHECK / CLICK / SKIP for each form field in one parallel pass, reporting 99.7% on its own form-filling eval against Jev's 8…
专用决策模型：706,048 个参数、2.8MB 的类 Jev 选项打分器，在一次并行计算里为每个表单字段评 FILL／CHECK／CLICK／SKIP，在自己那套表单填写评测上报 99.7%，而 Jev 是 83.6%。作者自己说得清楚：这是主场专家的胜利，不是通用能力胜出。
- Jev judge call vs dimension scores
Model evaluation: tests one direct Jev question per row against 12–14 Jev-scored dimensions with locally fitted weights on three classification tasks, reaching 0.9076 against 0.8373 on Japanese NLI but flagging about 25…
模型评估：在三个分类任务上比较"每行直接问一次"和"先打 12–14 个维度分再加本地拟合权重"两种做法——日文 NLI 上后者 0.9076 对前者 0.8373，但代价是把约 25 倍的无害样本误判成攻击。提升与代价同时报出来，在这个生态里并不多见。
- Jev Playground
Model evaluation: benchmarks Jev against Luna, Haiku, and Gemini at choosing validated legal moves in explicit-state games, scoring decision quality and consistency across a sequence of moves.
模型评估：让 Jev 与 Luna、Haiku、Gemini 在"状态显式可枚举的游戏里选出合法且经验证的走法"上比高低，评估一连串决策的质量与一致性。这类任务的好处是正确答案可判定。
- Jev Pong
Model comparison: Pong where the ball advances one step per model decision, putting Jev head-to-head with LLMs through Vercel AI Gateway.
模型比较：乒乓球游戏里球每前进一格就对应一次模型决策，把 Jev 与若干语言模型通过 Vercel AI Gateway 放到同一张桌上。用游戏当测速台，思路与官方的 Doom 演示一脉相承。
- Jev reranking is not a free win
Search reranking: a measured run over 33,047 catalog entries, 164 real queries, and 9,831 graded pairs reports that Jev reranking alone did not beat vector retrieval.
搜索重排序：一次覆盖 33,047 条目录项、164 条真实查询、9,831 个已评分配对的实测报告指出——单靠 Jev 重排序并没有击败向量检索。这类"没赢"的结论特别值得收藏，因为它划定的是能力边界。
- Jev vs Mistral and Gemini for event validation
Event discovery: head-to-head test of Jev against Mistral Small and Gemini Flash-Lite at validating local event listings.
活动发现：把 Jev 与 Mistral Small、Gemini Flash-Lite 放到同一条赛道上，比赛验证本地活动信息。小模型对小模型，比较口径更公平。
- jev-acento
Language evaluation: pre-registered paired audit of Jev on Spanish over 3,200 human-labelled items, finding that a Spanish `state` costs 3.0-6.4 pp of accuracy and roughly doubles ECE on XNLI and PAWS-X while writing `i…
语言评估：对西班牙语做事先登记的成对审计，覆盖 3200 条人工标注样本，结论很有意思——把 state 写成西班牙语，会让 XNLI 与 PAWS-X 的准确率掉 3.0 到 6.4 个百分点、ECE 大约翻倍；而把 instructions 写成西班牙语则没有影响。也就是说，需要翻译的是数据，不是问题本身。项目还附带 CLI，让你能在自己的数据上复跑同样的比较。
- Jev-compatible public API
Open research: a public Jev-shaped API backed by an open Qwen3.6-35B-A3B model so anyone can try the typed-decision interface.
由一个开源 Qwen3.6-35B-A3B 支撑的 Jev 形状公开 API，任何人都能试这套类型化决策接口。
- jev-eval
Third-party check: compares Jev against GPT-4o-mini and Claude Sonnet 4.5 under identical conditions on the same judgment task.
第三方核查：在完全相同的条件下，比较 Jev 与 GPT-4o-mini、Claude Sonnet 4.5 在同一个判断任务上的表现。
- jev-orderby-bench
Model evaluation: measures whether a SQL ORDER BY over a Jev probability is defensible (pairwise inversion, Score ordinality against a human grade, calibration, wording invariants, sort-key ties) under a pre-registered …
模型评估：检验"在 Jev 的概率上直接做 SQL ORDER BY"是否站得住脚——成对倒置、Score 与人工等级的有序性、校准、措辞不变性、排序键并列，并设了一个事先登记的关卡。结果是 jev-1.13.0 在 20 Newsgroups 主题上通过，而在 Amazon ESCI 上有六个条件中的四个没过。把"能不能拿来排序"问得这么细，属于少见的严谨。
- jevinci
Creative experiment: paints images by having Jev predict every pixel's colour in parallel, with predicted confidence deciding how wide each stroke is drawn.
创意实验：让 Jev 并行预测每个像素的颜色来作画，而预测的置信度决定每一笔画多宽。把概率直接当成画笔，是这批实验里最有想象力的一次。
- Parallel Constrained Decoding (Qwen2.5-1B-RLCD)
Open research: RLCD-trained Qwen2.5-1B demo exploring open-source parallel constrained decoding as an alternative to Jev.
用 RLCD 训练的 Qwen2.5-1B 演示，探索"并行受限解码"能否作为 Jev 的开源替代路线。
Regulated domains · 监管垂直域 (5)
Finance, trading, legal and compliance workflows. 金融、交易、法律与合规流程。
- Jev X Sentiment Analysis
Crypto decision support: ingests 50-1,000 tweets per request through statistical pre-processing and SQLite deduplication, then has Jev turn the surviving evidence into a decision card with entry ranges, stop losses, and…
加密决策支持：每次请求摄入 50 到 1000 条推文，先做统计预处理与 SQLite 去重，再让 Jev 把剩下的证据转成一张决策卡——入场区间、止损与目标位，但不执行任何交易。它把"情绪分析"从一句笼统的看多看空，变成了结构化的交易参数。
- jev-trade
Crypto trading: asks Jev for a Choice of long or short on a Hyperliquid market each round, places that order, and runs the same loop across many assets.
加密交易：每一轮问 Jev 在某个 Hyperliquid 市场上该做多还是做空，据此下单，并在多种资产上重复同一套循环。这类项目风险自负，但它展示的正是最适合该模型的形状——封闭的二选一，加上高频重复。
- Jevinik
Stock decisions: terminal that gathers live market evidence through Valyu and asks Jev whether a stock is likely to trade higher over the next 30 days.
股票决策终端：通过 Valyu 收集实时市场证据，再问 Jev 某只股票在未来 30 天是否更可能上涨。它属于决策支持而不是代客交易，边界划得很清楚。
- jev_stock
Short-term forecasting: experimental Hong Kong stock framework that turns structured market state into a Jev decision on price direction, with a backtest script for the first trading day.
短期预测：实验性的港股框架，把结构化的市场状态转成 Jev 对价格方向的判断，并附带一个针对首个交易日的回测脚本。实验性质很明显，但"先做回测再谈结论"的态度是对的。
- LegalForecast-MTD
Legal forecasting: benchmark that asks Jev to predict federal motion-to-dismiss rulings from the judge's written record and scores the calibrated probabilities with claim-defendant micro-Brier metrics.
法律预测基准：让 Jev 根据法官的书面记录预测联邦驳回动议的裁决，再用 claim-defendant 微 Brier 指标评估它给出的概率是否真的校准。用概率指标而不是准确率来评，才对得起"校准"这两个字。
Games & simulation · 游戏与仿真 (18)
Real-time decision loops: games, robotics, simulators. Structured state, never pixels. 实时决策闭环：游戏、机器人、仿真器。喂结构化状态，不看像素。
- fhshaik/typesafe-mario
Plays Super Mario Bros. from structured emulator state. "The model does not receive screenshots."
用结构化的模拟器状态玩《超级马里奥》。README 里那句话值得记住——"模型不接收截图"：七个动作、每 8 帧决策一次，状态按 player／trajectory／hazard／terrain 等分组，连它自己的响应延迟都被当成输入喂了回去。
- lukaske/jev-doom-agent
Two Chocolate Doom WASM instances, one Jev tactical macro at a time; a local controller turns macros into turning, firing and use.
两个真实的 Chocolate Doom WebAssembly 实例跑同一张地图，Jev 一次只选一个战术宏，转向／开火／推门交给本地控制器；低置信度或调用失败会显式标成 FALLBACK，绝不假装是模型在玩。工程上的诚实程度很高。
- wowthatsfair/jev-plays-doom
A small experiment answering one question: is Jev fast enough to play Doom? (It is.)
一个小实验只回答一个问题：它够不够快玩 Doom。答案是够——这类实验的价值不在于玩得多好，而在于测量延迟与成本的上限在哪里。
- 4esv/jev-mario
Super Mario Bros. driven by a text description of emulator RAM.
靠"模拟器内存的文本描述"驱动的超级马里奥，是同一思路更轻量的实现。
- Decision Games
Human vs Jev: you make a call, Jev makes the same call live, then the answer is revealed.
人机对判的小游戏：你先下判断，Jev 现场做同一个判断，然后公布答案——"你能判得比 AI 准吗？"目前只有一款 Spot the Scam，十轮消息，辨别诈骗还是正常。
- jev-drone
Robotics simulation: camera-only autonomous drone in MuJoCo that puts a Jev judgment model in the control loop at 2.5 Hz.
机器人仿真：MuJoCo 里一架只靠摄像头的自主无人机，把 Jev 的判断模型放进控制回路，频率 2.5 Hz。注意这里所谓的"视觉"是代码先从图像里提取出的状态——模型本身仍然只读文本。
- RoboJEV
Robotics simulation: uses two-stage Jev `Choice` decisions over structured state to select intent and Cartesian motion/gripper commands for a Franka Panda in MuJoCo, rejecting malformed responses and checking task succe…
机器人仿真：对结构化状态做两段式 Choice——先选意图，再选笛卡尔运动或夹爪命令，用在 MuJoCo 里的 Franka Panda 上；格式不合规的响应会被拒绝，任务是否成功则由物理引擎独立检查。判断与验证分开，是自治系统里最该照抄的一点。
- tsai-sc
Gaming: drives original StarCraft shareware through keyboard and mouse with Jev action probabilities recorded per decision.
游戏：用键盘与鼠标驱动原版《星际争霸》共享版，并把每一次决策的 Jev 动作概率都记录下来。留下概率日志，才能事后回答"它当时为什么那么选"。
- PlayJev
Gaming: open 0.8B vision-language model that reads one 448 px game frame, returns a probability over the moves the game lists in a single forward pass with no generated text, and hands its low-confidence steps to a sear…
游戏：开源的 0.8B 视觉语言模型，读一帧 448 像素的游戏画面，在一次前向计算里给出"游戏列出的那些动作"上的概率分布、不生成任何文字；低置信度的步骤再交给搜索程序兜底，覆盖十款浏览器游戏。它是这批项目里少数真的看图像的，但也老老实实把选择限定在封闭集合里。
- jev-reflex-autonomy-lab
Drone autonomy: a multi-drone lab where Jev supplies the reflex decisions, with an optional slower strategy layer guiding them.
无人机自主实验场：多架无人机，Jev 负责反射式决策，另有可选的、更慢的策略层在上头引导。快慢两层的分工，是自主系统里常见也可靠的架构。
- typesafe-playground
Interactive playground: small Jev experiments that put the decision on screen, from routing a support message to steering a car in a 3D world.
交互式试玩场：一组小实验，把决策过程直接摆在屏幕上——从给客服消息做路由，到在 3D 世界里开车。
- jev-plays-pokemon-red
Gaming: Pokemon Red on PyBoy where deterministic code owns the route and arithmetic, Jev picks only at branches, and every battle turn's faint prediction is scored by Brier against RAM state.
游戏：PyBoy 上的《宝可梦 红》。路线与算术由确定性代码掌管，Jev 只在真正的分支点出手；每个战斗回合的"濒死预测"都会用 Brier 分数对照内存里的真实状态评分。把模型当成一个可以被持续打分的组件，态度很专业。
- jev-plays-pokemon
Gaming: reads Pokémon Red game state as text, answers typed questions each turn, and lets deterministic code turn the answers into moves.
游戏：把《宝可梦 红》的游戏状态当作文本读取，每回合回答类型化问题，再由确定性的代码把答案变成操作。"看一眼状态、选一个动作"的循环，正是实时决策的缩影。
- Soupbase
Gaming: uses Jev `Choice` judgments to answer lateral-thinking puzzle questions and assess proposed solutions, with application code requiring supported facts, a coherent explanation, and sufficient confidence before ma…
游戏：用 Choice 判断来回答横向思维谜题，并评估玩家提出的解法；应用代码要求必须给出有支持的事实、自洽的解释和足够的置信度，才认定谜题解开。把标准写进代码、把"像不像答案"交给模型，是个好分工。
- 2048 × Jev
Gaming: a 2048 board where every move is a Jev `Choice` over four directions with no heuristic fallback, gated by a user-set confidence threshold that pauses play for human review, with editable prompts and board rules,…
游戏：2048 的每一步都是 Jev 对四个方向的 Choice，没有启发式兜底；低于用户设定的置信度阈值就暂停、交给人判断。提示词与棋盘规则都可编辑，支持自带密钥的后端和存档导入导出。拿它当"如何把概率接进游戏循环"的示例特别合适。
- jev-torneo-animales
Gaming: winner-stays-on tournament of up to 2,569 animals where each fight is one Jev `Choice` between two names under land, water or air rules held in `state`, asking the champion against the next K challengers in a si…
游戏：最多 2569 只动物的擂台赛，每场对决就是一次 Jev 在两个名字之间的 Choice，规则（陆地、水域、空中）放在 state 里；它把冠军和接下来 K 个挑战者放进同一次请求，冠军一倒就把那些推测性答案直接丢掉。这是"推测性扇出"最直白的一种用法。
- Jevtown
Audience simulation: a town of 10,000 personas computed from their id reads a post, listing, product or headline; one request asks Jev about 60 `Score` questions on who would care plus seven `Noul` moderation checks.
受众模拟：一座由 id 推导出来、有一万个人设的小镇，读同一条帖子、商品或标题。一次请求里问 Jev 约 60 个 Score 问题（谁会在乎）加七个 Noul 审核检查（0.5 让内容不进公共信息流、0.85 直接拦截），并批量下发 Choice 问题。把受众研究变成可复算的批量判断，思路相当激进。
- typesafe-jev-drone-demo
Simulation: Three.js drone simulator with a Python backend where Jev drives the navigation decisions.
仿真：一个 Three.js 写的无人机模拟器配 Python 后端，导航决策由 Jev 负责。前端渲染、后端判断的结构，也很适合搬进游戏原型里。
Discussions & practice signals · 讨论与实践信号 (53)
Threads, posts and interviews describing real usage — not projects you can install. 描述真实使用的帖子、讨论与访谈——不是可以直接装的项目。
- 深入解读 Jev 模型：毫秒级判定与工程边界
Chinese deep-dive: examines Jev's millisecond judgments and, more usefully, where its engineering boundaries lie.
深入考察 Jev 的毫秒级判定，而更有价值的部分是：它的工程边界究竟在哪里。
- 19 open-source Jev projects
X (Chinese): tallies 19 open-source Jev projects totalling more than 6,800 stars.
统计了 19 个开源 Jev 项目，合计超过 6800 颗星。
- A DuckDB extension for row classification
X: classifies rows in any CSV, Parquet, or DuckDB table with Jev, reporting about ten seconds for a thousand rows and better ergonomics than a bespoke classifier.
用 Jev 给任何 CSV、Parquet 或 DuckDB 表的行做分类，作者报告一千行约十秒，而且比自己做一套分类器更省心。
- All the coolest Jev projects on X
X: a curated thread of the strongest Jev projects posted within 72 hours of launch, by a builder who also produced the most-watched Jev tutorial.
发布 72 小时内最亮眼的 Jev 项目合集，作者同时也做出了观看量最高的那份 Jev 教程。
- An internal Jev study session with 50+ engineers
X (Japanese): a company ran an emergency internal study session on Jev and published the material — an early example of organisational adoption rather than individual experimentation.
一家公司为它办了有 50 多名工程师参加的紧急内部学习会，并把材料公开。这是"组织层面采纳"而不是个人尝鲜的早期例子。
- An on-chain trading bot where Jev decides
X: Jev decides buy or sell from a live price feed and the bot places real orders on Monad every 300 ms block.
Jev 根据实时价格数据决定买入还是卖出，机器人在 Monad 上每 300 毫秒一个区块地真实下单。这是"金融实验并不都停留在纸面上"最清楚的证据。
- Arbitrary classification as a type-safe primitive
X: argues the real novelty is not classification but that Jev makes arbitrary classification a runtime-defined, type-safe programmable primitive.
主张真正的新意不在分类本身，而在于它让"任意分类"变成了运行期可定义、类型安全的编程原语。
- Ask HN: What do you think of Noul, a new decision primitive
Hacker News: a proposal to treat `Noul` - the probability-of-true answer type - as a general software primitive rather than a Jev-specific one.
提出把 Noul——也就是"为真的概率"这一答案类型——当作通用的软件原语，而不是 Jev 独有的东西。
- Ask Jev anything, it will judge
X: public Convex-backed demo inviting one million judged questions instead of generated answers.
公开演示：邀请人们提出一百万个"被判断的问题"，而不是生成出来的答案。
- Awesome Jev by 0xLogicrw
X (Chinese): a hand-checked list of Jev projects that has since grown into a navigation site indexing 287 of them, published one day after launch.
一份人工核对过的 Jev 项目清单，发布一天之后就长成了一个收录 287 个项目的导航站。这也正是你现在这个页面想做的事。
- Can we have Jev in Devin?
Reddit: users of another coding agent ask for a Jev decision layer inside their tool, a signal that typed decisions are becoming an expected feature.
另一个编码 agent 的用户，希望自己的工具里也有 Jev 决策层——说明类型化决策正在变成一种被默认期待的能力。
- Chinese notes after a day with Jev
X (Chinese): a sceptical read — Jev looks like a faster general classifier an LLM could already do, and on complex scenarios its world knowledge is the open question.
一种怀疑视角：Jev 看起来更像一个"更快的通用分类器"，语言模型本来也能做；在复杂场景下，它的世界知识够不够用，才是真正待解的问题。
- First Jev use case in a Mac app
X: a shipped Mac app routes setup and troubleshooting questions to Jev when no language model is loaded.
一个已经上架的 Mac 应用，在未加载语言模型时，把安装与排障类问题路由给 Jev。
- Five open Jev replicas worth trying
X (Chinese): rounds up Laya 421M, Decider-2B, NanoJev 0.6B, Reflex, and System-One 4B as the most promising open decision models, two of which are Mac-friendly.
盘点最值得一试的五个开源决策模型：Laya 421M、Decider-2B、NanoJev 0.6B、Reflex 与 System-One 4B，其中两个对 Mac 友好。
- Full Jev tutorial
X: a walkthrough covering the API, then three demos — voice-controlled browsing, AI memory, and YouTube preprocessing.
一份完整讲解：先过一遍 API，再给三个演示——语音控制浏览、AI 记忆、YouTube 预处理。
- Has anyone tried Jev as a relevance filter for RAG?
Reddit: builders ask whether Jev works as a retrieval relevance filter and reranker, probing the boundary the reported negative reranking result already hinted at.
开发者询问 Jev 能否充当检索相关性过滤与重排序——这正好撞在那份"重排序没有赢"的负面结果所指出的边界上。
- I reviewed 287 open-source Jev projects
Reddit: a reviewer works through 287 Jev repositories and narrows them to 20 that actually explain the model, a useful counterweight to star-count browsing.
一位评审者过完 287 个 Jev 仓库，挑出 20 个真正讲清楚这个模型的。对"按星数浏览"来说，这是一次有力的纠偏。
- Introducing CUA-S1
X: Cua open-sources a family of small, specialised System One models for computer use, starting with form filling and asking what the next specialist should learn.
Cua 开源了一族面向计算机使用的小型专用 System One 模型，从表单填写起步，并公开征询下一个专家模型该学什么。
- Introducing System One Models and Jev (Hacker News)
Hacker News: 1,800-point launch thread whose ~480 comments debate whether typed decisions replace LLM calls for classification, routing, and verification.
1800 分的发布讨论贴，约 480 条评论在争论同一个问题：在分类、路由、验证这些场景里，类型化决策能不能取代调用语言模型。
- It is the inference technique, not the training
X: argues Jev's speed comes from parallel decoding rather than model training, and that an inference engine can expose a Jev-like API over any open-weight model.
主张它的速度来自并行解码而不是模型训练，因此任何推理引擎都能在开源权重之上暴露一套 Jev 式 API。
- Jev "playing" Minecraft (r/accelerate)
Reddit: work-in-progress demo of Jev driving Minecraft, including fleeing zombies at night, as a test of fast structured decisions.
进行中的演示：Jev 驱动 Minecraft，包括在夜里躲开僵尸，用来测试快速的结构化决策。
- Jev as an AI agent safety monitor
X: test report using Jev to check each agent action first, reportedly catching most attacks with almost no false blocks and much lower latency.
测试报告：用 Jev 先检查 agent 的每个动作，拦住了大部分攻击、几乎没有误拦，延迟也低得多。
- Jev broke our WebMCP benchmark
X: the benchmark's own author reports that Jev plus a fast small LLM solved 100% of WebMCP tasks at roughly 112x lower model cost than a frontier model with computer use.
基准测试的作者自己报告：Jev 加一个快速小模型，以大约低 112 倍的模型成本解掉了 100% 的 WebMCP 任务。来自评测方的自我推翻，比任何宣传都可信。
- Jev for instant compaction
X: argues agent context compaction should be a Jev decision rather than a summarization prompt.
主张 agent 的上下文压缩应该是一次 Jev 决策，而不是写一段摘要提示词。
- Jev is a really smart switch statement
X: the hype-free framing from an infrastructure founder — Jev does not replace GPT or Claude, it is a very good switch statement with 2026 intelligence.
一位基础设施创始人的去泡沫说法：Jev 不替代 GPT 或 Claude，它就是一个"带着 2026 年智能的 switch 语句"。这个比方比任何宣传语都准确。
- Jev is about to change the AI economy
Substack: argues that cheap calibrated decisions move where inference spend goes.
主张廉价的校准决策会改变推理成本流向何处。
- Jev is just a classifier, and that is fine
X (Chinese): a technical counterpoint arguing Jev is a representation model rather than something new, and that its latency follows mechanically from one prefill plus a single parallel token per question with logprobs.
中文技术反驳：Jev 更像一种表示模型，而不是什么全新的东西；它的延迟可以用"一次预填充 + 每个问题一个并行 token 取 logprob"机械地推导出来。
- Jev is the fish at the poker table
Blog: plays poker with Jev and uses the table to probe where a fast decision model helps and where it does not.
用 Jev 打德州扑克，借这张牌桌试探快速决策模型在哪里有用、在哪里没用。
- Jev on Cloudflare AI Gateway
X: Jev goes live on Cloudflare's AI Gateway, callable from Workers.
Jev 上线 Cloudflare 的 AI 网关，可以从 Workers 里直接调用。
- Jev on OpenRouter
X: OpenRouter ships Jev in beta, exposing the System One model through its routing layer.
OpenRouter 以 beta 形式上线 Jev，通过自己的路由层把它暴露出来。
- Jev repository roundup (Japanese)
X (Japanese): rounds up the Jev repositories with the most practical promise, observing that computer use and automated trading dominate the early use cases.
盘点最有实用前景的 Jev 仓库，并观察到早期用例被"计算机使用"和"自动交易"这两类占据。
- Jev 中文解读
X (Chinese): explains the System One category to Chinese readers as a calibrated, typed decision layer for code.
用中文向读者解释 System One 这一类模型：面向代码的、带校准的类型化决策层。
- Jev's Architecture Unmasked
X (Japanese): notes from a technical analysis that inferred Jev's internals from roughly 10,000 API calls, concluding it keeps LLM knowledge but removes token generation entirely.
一篇技术分析笔记，用约一万次 API 调用反推它的内部结构，结论是：保留了语言模型的知识，却彻底去掉了 token 生成这一步。
- jev(): a PostgreSQL extension for natural-language queries
X: a single SQL function that searches a whole database in natural language with no index and no embeddings.
一个 SQL 函数：不用索引、不用向量，直接用自然语言搜整个数据库，比如 `WHERE jev(people, 'could work from home')`。
- LangChain is already using Jev inside its harness
X (Chinese): reads LangChain's adoption as confirmation that Jev fits the fixed-harness roles - agent routing, model routing - rather than open-ended generation.
中文视角：把 LangChain 的采纳读作一种确认——Jev 适合固定 harness 里的那些角色（agent 路由、模型路由），而不是开放式的文本生成。
- Launch thread by Diogo Almeida
X: the 63k-like announcement from TypeSafe's founder arguing RLCD-trained decision models are a shorter path to economic value than chat models.
TypeSafe 创始人那条 6.3 万赞的发布：主张经 RLCD 训练的决策模型，比聊天模型更快抵达经济价值。
- Made with Jev
Site: a directory of Jev builds, guides, and posts with reported cost and speed, plus free Jev-powered tools such as an AI slop detector.
一个收录 Jev 作品、指南与文章的目录站，标注了各自的速度与成本，还提供免费的 Jev 工具，比如 AI 味检测器。可以和我们这个页面互相参照。
- MLP on Qwen 4B mimicking Jev
X: builder reports that a small MLP trained on top of Qwen 4B already reproduces Jev-like decision behaviour.
开发者报告：在 Qwen 4B 上叠一个小 MLP，就已经能复现出类似 Jev 的决策行为。
- Model router built with Jev
X: 948-like demo where Jev decides which model should serve a request before it is forwarded.
948 赞的演示：请求被转发之前，先由 Jev 决定该交给哪个模型。
- One 50 ms pass versus 23 turns
X: the sharpest framing of the specialist case - a 706K-parameter model fills a whole form in one 50 ms pass, while an LLM agent needs 23 turns and 39.6 seconds for the same form.
专用模型最尖锐的一次对比：70.6 万参数的小模型用一次 50 毫秒的前向计算填完整张表单，而语言模型 agent 做同一张表单需要 23 轮、39.6 秒。
- Rethinking security engineering with Jev
X: argues that purely engineering decisions in security work belong to Jev rather than a chat model.
主张安全工作中那些纯工程性的判断应该交给 Jev，而不是聊天模型。
- Reviewing unnecessary tool calls with Jev
X: a Claude plugin asks Jev to review redundant tool calls, running in about a second.
一个 Claude 插件请 Jev 复查多余的工具调用，一次大约一秒。
- Running a local Typesafe Jev
X (Japanese): attempt at running a Jev-style decision model locally, with speed noted as still improvable.
尝试在本地运行 Jev 式的决策模型，速度被认为仍有改进空间。
- Six things I'll still use Jev for
X: a practitioner lists the six Jev uses he still expects to rely on after 60 days, an early usefulness review rather than a launch reaction.
一位实践者列出 60 天后仍会依赖的六个 Jev 用法。属于发布热度退去后的实用性复盘，而不是当天的情绪反应。
- Stagehand plus Jev browser control
X: sends the accessibility tree as state and candidate actions as questions so Jev decides each step, reporting about $0.001 and near-instant execution for one task.
把无障碍树当作 state、候选动作当作问题，由 Jev 决定每一步；作者报告单个任务约 0.001 美元、几乎瞬间完成。
- Testing Jev for Pi extensions (r/PiCodingAgent)
Reddit: builders describe using Jev as an agent tool-use safety layer and planning a prompt-complexity model router.
开发者描述把 Jev 用作 agent 工具调用的安全层，并计划做一个按提示复杂度分流的模型路由。
- This is a terrible compaction strategy
X: the strongest public pushback on the popular compaction idea, arguing compaction is reconstruction rather than filtering and that the plugin misunderstands context management.
对流行的"用 Jev 做上下文压缩"最有力的一次公开反驳：压缩本质上是重构而不是过滤，那个插件误解了上下文管理。反对意见值得和赞成意见一起读。
- TypeSafe AI releases Jev (r/singularity)
Reddit: launch thread framing Jev as a low-hallucination, low-cost decision model for software rather than chat.
把 Jev 定位成给软件用的低幻觉、低成本决策模型，而不是聊天机器人。
- TypeSafe AI's Jev Is Not an LLM - and That May Be the Point
News analysis: treats the model's refusal to generate text as the feature rather than a limitation, and follows through on what that implies for inference spend.
新闻分析：把"拒绝生成文本"当作功能而不是缺陷，并顺着推演它对推理开支意味着什么。
- When a designer gets access to Jev
X: a product designer's 33-second demo in which a natural-language phrase narrows a large icon set to the matching ones with Jev deciding which - 4.8k likes.
一位产品设计师的 33 秒演示：用一句自然语言把一整套图标缩小到匹配的那几个，拿到 4.8k 赞；作者还在回复里讨论它认错了哪些图标。愿意讲失败案例的演示，才值得信。
- WTF is Jev, and the 9 things people are building with it
X: the most widely shared explainer of the launch window, framing Jev as "AI multiple choice, not AI essay writing" and cataloguing nine use patterns.
发布期传播最广的解释贴：把它概括为"AI 做选择题，而不是写作文"，并归纳出九种用法。
- WTF is Jev, ELI5
X: frames Jev as "AI multiple choice, not AI essay writing", one of the clearer plain-language explanations of the System One shape.
把 Jev 概括成"AI 做选择题，而不是 AI 写作文"，是 System One 形态最通俗的解释之一。
- X is all over it, Reddit is not
X: observes a sharp platform divide, finding only three Jev posts on Reddit while X filled with working prototypes — a useful reminder that channel coverage changes the picture.
观察到明显的平台温差：Reddit 上只找到三条相关帖子，X 上却已经堆满能跑的原型。只看一个渠道，会得出完全不同的结论。
Ecosystem indexes · 生态索引 (10)
Curated lists of what people are building. Listed is not endorsed. 别人整理的项目清单。被收录不等于被背书。
- yibie/awesome-jev
The list the ecosystem page points at as the best index — and it explicitly warns that a listing is not an endorsement.
生态页点名推荐的索引，也是这份页面 265 条项目数据的主要来源。它写得最清楚的一句话是"收录不等于背书"，并给出了识别批量生成仓库的具体方法：同一天发布、共享同一套骨架、commit 历史很薄。
- Anil-matcha/awesome-jev-by-typesafe
Evidence-backed use cases, patterns, prompts and starter code.
带出处的用例、模式、提示词与起步代码，在同类列表里属于"能直接抄"的那一种。
- v-modal/awesome-jev-tools
A curated list scoped to tools built for Jev.
聚焦"为 Jev 做的工具"的清单。想找可复用的组件时，比找灵感更适合翻它。
- AbdelStark/awesome-typesafe-jev
A source-backed field guide with SDKs, live demos, agent tools and independent evaluations.
带出处的实地指南：SDK、在线演示、agent 工具与独立评测，覆盖面比多数同类清单更宽。
- cobanov/awesome-jev
A curated, source-backed list of projects built with Jev.
带出处的 Jev 项目清单，每条都附来源链接。
- logicrw/awesome-jev-projects
Ecosystem radar with automatic GitHub sync.
带自动 GitHub 同步的生态雷达，适合看新增项目，而不是看人工精选。
- AnotiaWang/awesome-jev
Applications, libraries and resources around Jev and System One.
围绕 Jev 与 System One 的应用、库与资源清单。
- fatwang2/awesome-jev
A project directory that also ships a reusable "Jev-only" GitHub review workflow.
项目目录，同时附带一套可复用的"只挑 Jev"GitHub 审查流程——它连自己的收录标准都工程化了。
- OmniJev/awesome-jev-gallery
Papers, open reproductions and independent evaluations behind System One models and Jev.
偏向论文、开源复现与独立评测的一类清单。想判断"这东西的说法站不站得住"，从这里入手比看发布帖靠谱。
- ZeroX-01/jev-atlas
A continuously updated index of projects, videos, articles and demos.
持续更新的项目、视频、文章与演示索引，更新频率高于多数静态清单。