Awesome Jev (한국어)

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여기서 시작

• Introduction - 두 페이지로 정리한 멘탈 모델입니다: 상태와 타입이 지정된 질문이 들어가고, 확률이 붙은 타입 지정 답변이 나옵니다.
• Quick start - Python, TypeScript, curl로 보내는 첫 요청입니다.
• Primitives - Choice, Score, Noul과 각각이 어울리는 상황입니다.
• State - Jev가 판정할 대상을 어떻게 담을지, 그리고 적을수록 나은 이유입니다.
• API reference - 요청과 응답 계약입니다.
• Models - 별칭, 현재 버전, 가격, 요청 한도입니다.
• Model jaggedness: jev-1.13 - 공급사가 직접 밝힌 알려진 실패 유형입니다.
• System One - 이 범주가 무엇을 뜻하며 챗 모델과 어떻게 다른지 설명합니다.
• How to build with System One - 판단을 원자적 질문으로 쪼개고 제어 흐름은 코드에 두십시오.
• Confidence - confidence 필드의 의미와 이를 실행, 검토, 폴백으로 바꾸는 방법입니다.
• Patterns - 투기적 팬아웃, 신뢰도 라우팅, 복합 점수화, 의도 라우팅입니다.
• Use-case map - Jev가 맞는 곳과 맞지 않는 곳을 공급사가 직접 정리한 목록입니다.
• Cookbooks - 여러 질문을 한 요청으로 묶는 것부터 시작하는 실전 레시피이며, 나머지는 사이드바에 있습니다.
• Workflow evals - 네 가지 워크플로에 대한 공급사 벤치마크이며, 주의 사항이 페이지에 함께 적혀 있습니다.
• Manifesto - 제품 철학이며, build prod, not god으로 요약됩니다.
• llms.txt - 에이전트에 넣기 위한, 모든 문서 페이지의 순수 Markdown 버전입니다.
• Console - 대기자 명단, API 키, 사용량입니다.
• Jev on Vercel AI Gateway - 모델 id는 typesafe-ai/jev이며, Vercel로 과금되고 TypeSafe 대기자 명단이 필요 없습니다.
• Jev on Cloudflare Workers AI - Worker에서 env.AI.run을 통해 typesafe/jev를 호출합니다.
• Jev on OpenRouter - 범용 게이트웨이의 베타 등록이며, 모델 id는 typesafe/jev-1.13이고 OpenRouter 키로 과금됩니다.
• Jev-verified cascade - OpenRouter 쿡북입니다: 저렴한 모델이 답하고 Jev가 그 답을 검사하며, 실패한 것만 상위로 넘어갑니다.
• Jev on Netlify AI Gateway - Netlify Functions에서 설정 없이 접근하며, 별도의 TypeSafe 키가 필요 없습니다.
• LiteLLM pass-through - 키 관리와 비용 추적을 위해 System One 엔드포인트를 LiteLLM 프록시로 라우팅하며, TypeSafe에 스트리밍이 없으므로 스트리밍은 지원되지 않습니다.
• Discord - 공식 서버이며, 빌더 데모는 show-and-tell 채널에 있습니다.

공식 SDK와 프레임워크 지원

• typesafe-sdk-js - 질문에서 답변 타입을 추론하는 TypeScript 및 JavaScript 클라이언트입니다.
• typesafe-sdk-python - 동기와 비동기를 지원하는 Python 클라이언트입니다.
• system-one-adapter-python - LLM API를 기반으로 하는 동일한 TypeSafeClient 인터페이스로, 같은 질문에서 Jev와 챗 모델을 비교할 수 있습니다.
• skills - 질문 설계, 워크플로 구축, 평가를 위한 에이전트 스킬입니다.
• Agent skill - Claude Code, Cursor 등에 공식 스킬을 설치하는 방법입니다.
• Vercel AI SDK provider - @ai-sdk/typesafe-ai는 experimental_evaluate를 통해 Jev를 노출합니다.
• eve - Vercel의 에이전트 프레임워크이며, Jev는 evaluate 단계의 타입 지정 판정입니다.
• ai-cli - 터미널에서 쓰는 Vercel AI SDK이며, evaluate 경로는 Jev에서 실행됩니다.

코딩 에이전트

Claude Code

• fast-jev-compaction - 컨텍스트 압축 요약을 Jev 판단으로 대체합니다: 모든 도구 호출과 결과를 한 요청에서 점수화하고, 오래된 것은 버리며, 남긴 것은 원문 그대로 유지합니다.
• jev-router - 각 작업을 처리할 수 있는 가장 저렴한 Claude 모델로 라우팅합니다.
• winnow - 모든 도구 결과가 컨텍스트에 들어가기 전에 판정하여, 나중에 정리하는 대신 창이 더 천천히 차도록 합니다.
• yoshi - Claude Code와 Codex를 위한 컨텍스트 정리 프록시이며, 절감량을 주장하지 않고 측정합니다.
• skillranker - 실시간 세션 컨텍스트로 다음 단계에 쓸 설치된 스킬의 순위를 매기는 Rust CLI와 훅이며, 기권을 지원합니다.
• jcm-router - 메시지마다 모델과 추론 강도를 고르고 캐시된 메인 대화는 건드리지 않는 로컬 프록시입니다.
• jev-skillful - 스킬, MCP 서버, 에이전트, 명령을 프롬프트 단위로 라우팅하며, 주입이 도움이 되었는지 측정합니다.
• limpet - 에이전트가 너무 일찍 멈추지 않게 하는 Stop 훅이며, 평이한 언어로 쓴 규칙에 따라 판정합니다.
• jevwire - MCP 서버, 임베드 가능한 결정 모델, 그리고 하네스를 더 엄격하게만 만들 뿐 결코 느슨하게 하지 않는 상향 전용 플러그인입니다.
• jev-code - 코딩 에이전트가 판단이 많이 필요한 작업을 넘기는 커맨드라인 툴킷이며, 요청당 타입 지정 Jev 워크플로 하나를 실행합니다.
• vexjoy-agent - /d 명령이 Jev 호출 한 번으로 전문 에이전트, 스킬, 파이프라인을 고르는 에이전트 툴킷이며, 선택형 Jev 자동 컨텍스트 압축 플러그인도 함께 제공합니다.
• save-token-jev - 어떤 도구 호출이 아직 중요한지 Jev에 묻고 나머지는 원문 그대로 유지하는 컨텍스트 압축이며, Claude Code, Codex, OpenCode, 원본 API 기록용 어댑터를 제공합니다.
• jev-pruner - 명령이 실행된 뒤 모델이 보기 전에 Jev로 긴 Bash 출력을 줄이며, 짧은 출력과 오류, 구조화된 형식은 손대지 않고 통과시킵니다.
• jev-rules - 상시 규칙을 프롬프트마다 점수화하여 해당되는 것만 세션당 한 번 전달합니다.
• jev-belay - 검증되지 않은 "완료"를 막는 Stop 훅입니다: 기록에서 증거를 읽고, 파일이 바뀐 뒤 통과한 검사가 없을 때만 질문 네 개짜리 Jev 호출을 한 번 쓰며, 모든 오류 경로에서는 열린 채로 실패합니다.
• jev-use - Claude Code, Codex, pi에서 텍스트 출력이 필요 없는 단계를 Jev에 맡기고, 결정해서는 안 되는 모든 사항에는 타입이 지정된 에스컬레이션 계약을 둡니다.
• jev-skill-router - Hook that asks Jev which installed skill fits each prompt and logs the answer; in the author's week of shadow mode, 28 of 539 suggestions were followed by a call of that skill, and the author then removed it.

Codex

• jev-codex-router - Codex의 매 턴마다 모델, 사고 깊이, 속도 모드를 고릅니다.
• codex-jev-router - Jev로 Codex 서브에이전트의 모델과 추론 강도를 고르며, 신뢰도 게이트와 Sol 폴백을 갖췄습니다.
• Astra-Ares - 실행 중인 Codex 작업의 추론 강도와 그 유지 기간을 Jev가 고르게 합니다. 업스트림 소스로 빌드한 패치된 Codex CLI에서 동작합니다.

Pi

• pi-jev by y0usaf - 측정된 도구 호출 게이트와 Pi 안에서 타입 지정 답변을 얻는 jev_ask 도구입니다.
• pi-warden - 중단시키는 대신 방향을 잡아 주는 가드레일입니다: 되돌릴 수 없는 호출, 작업 외 호출, 갇힌 루프, 검증되지 않은 완료 주장을 각각 약 250 ms에 처리합니다.
• pi-jev-auto-mode - bash, write, edit 호출을 의미 기반으로 자동 승인하며, 판단할 수 없을 때는 닫힌 채로 실패합니다.
• pi-jev by TheoOliveira - Pi 도구로 제공되는 의미 기반 도구 라우팅과 타입 지정 결정입니다.
• pi-jev-router - Vercel AI Gateway를 통한 Pi의 자동 모델 라우팅입니다.
• pi-fast-jev-compaction - 원문을 그대로 유지하는 컨텍스트 압축 아이디어를 Pi로 이식한 것입니다.
• bicameral - Pi용 하이브리드 하네스입니다: LLM이 코드를 쓰고, Jev 반사가 모든 호출을 허용, 확인, 차단, 경고, 유도로 게이트합니다.
• pi-quiet-ask - Pi 코딩 에이전트의 조용한 결정 계층으로 쓰이는 Jev입니다.
• pi-typesafe-jev - Jev 판정을 다섯 개의 Pi 도구로 노출하는 Pi 확장입니다.
• pi-typesafe - 일괄 평가 도구, 터미널 플레이그라운드, 그리고 Pi 확장 작성자를 위한 타입 지정 API입니다.
• pi-heed - 부수 효과가 있는 모든 도구 호출을 세션 앞부분에서 한 말과 대조하여, 컨텍스트 압축 이후에도 "검토만"이 유지되게 합니다.
• pi-jev-sentinel - Pi의 도구 호출, 도구 출력, 응답을 Jev로 검사하여 위험한 작업과 프롬프트 인젝션을 잡아내며, 사용자 승인, 컨텍스트 재검사, 시크릿 제거, 선택적 작업 고정을 제공합니다.
• pi-mcp-adapter - MCP 도구 결과에 대한 선택적 타입 평가와 시맨틱 검색을 서버별 데이터 반출 허용 목록 뒤에서 제공합니다.
• mu - Coding agent and desktop app built on Pi that hands 38 routine decisions to Jev, from which tool output enters the context to prompt-injection screening and checking a "done", each one switchable between active, shadow and off with every verdict in a local ledger; pre-release.

Hermes

• typesafe-skill-router - 모델 호출 전에 불러올 가치가 있는 스킬 하나를 지목하며, 표준 라이브러리만 쓰고 턴당 약 0.1센트가 듭니다.
• jev-agent-skill-router - 신뢰도를 고려한 스킬 라우팅이며 기권 경로를 제공합니다.
• hermes-jev - 타입 지정 결정, 순위 매기기, 검증, 그리고 선택형 도구 게이트입니다.
• ask-jev-skill - Hermes를 비롯한 유사 에이전트가 Jev에 직접 물을 수 있게 합니다.
• hermes-jev-plugin - 원자적 검사, 라우팅, 루브릭 점수화를 위한 Hermes 도구 네 개이며, Hermes 플러그인 카탈로그에 등재되어 있습니다.
• hermes-jev-approvals - 플래그가 붙은 셸 명령을 실행 전에 승인, 거부 또는 상신하며, 속도 향상 수치는 벤더 보고입니다.

Agent Zero

• a0-typesafe-ai - Agent Zero를 위한 타입 지정 도구와 확률 카드입니다.

에이전트 공통

• skillbox - MCP로 제공되는 자체 호스팅 버전 관리 스킬 라이브러리이며, 어떤 스킬을 불러올지는 Jev가 추천합니다.
• jev-mcp by jkudish - Jev용 첫 MCP 서버이며, 지금도 가장 많이 링크됩니다.
• typesafe-mcp - Go로 작성한 MCP 커넥터입니다.
• jev-mcp by blakestone-x - 분류, 점수화, 검사, 매칭, 선별을 수행하며 모든 답변에 신뢰도가 붙습니다.
• Jevbridge - 컴퓨터 사용과 타입 지정 결정을 위해 Jev를 임의의 LLM과 짝지어 주는 ACP 및 MCP 어댑터입니다.
• jev-eval-mcp - 평가를 우선하는 MCP 서버입니다: 질문을 시제품으로 만들고 여러 항목에 매핑한 다음, 임계값 스윕으로 라벨된 예제에 대해 변형을 측정합니다.
• azdaja - 전체 소스를 로컬 평가기에 보관하는 Claude Code, Codex, Gemini, OpenCode용 재귀 언어 모델 계층이며, Jev는 예산이 정해지고 체크포인트가 있는 배치에서 리랭킹, 검증, 분류, 의미 기반 조인을 맡는 선택적 리프입니다.

Jev 코드 작성용 스킬

• building-with-jev-skill - Jev를 호출하는 프로그램을 작성하고 개선하기 위한 스킬입니다.
• jev-system-architect - 시스템 안의 모호한 판단을 찾아 작은 Choice, Score, Noul 프리미티브로 바꿉니다.
• jev-judgment - 코딩 에이전트의 닫힌 판단을 챗 모델 대신 Jev로 보냅니다.
• skills by fabricioctelles - 주관적 평가 기준을 Jev로 점수화할 수 있는 에이전트 스킬 디렉터리입니다.
• Augustus - 타입 지정 판단이 애초에 어디에 속하고 무엇이 코드에 남을지 결정하기 위한 스킬이며, 공식 스킬의 대체가 아니라 동반 도구입니다.
• hermes-jev-skills - 에이전트의 작은 결정을 Jev에게 맡깁니다. 이번 턴에 어떤 모델이 답할지, 어떤 스킬을 불러올지, 어떤 검색 구절이 중요한지, 어떤 턴이 압축 뒤에도 남을지를 정합니다.
• Stanley - 코딩용 CLI입니다. 평문 요청을 Jev가 하나의 결정적 워크플로로 보내고, 그 워크플로가 모은 근거를 두고 Jev에게 선택지가 고정된 질문을 던집니다.
• JevHarness - 관측을 Jev 질문으로 바꾸는 과제 전용 하네스를 LLM이 작성하게 하고, 이를 고정한 뒤 보상과 전체 실행 트레이스로 개선합니다.
• building-with-typesafe-jev - Skill that packs the Choice, Score, and Noul API shapes, confidence thresholds, and 150+ community projects with a code sketch each, so an agent can design without fetching the docs.

브라우저와 컴퓨터 사용

• jev-ultrafast - 한 요청으로 인덱싱된 DOM 테이블에서 연산과 대상 요소를 모두 고르며, 작은 LLM은 입력할 텍스트만 씁니다. 취리히에서 런던까지 7.1초 만에 예약했습니다.
• typesafe-computer-use - 화면을 OCR하고 다음 동작을 분류한 뒤 클릭하며, macOS에서 단계당 약 $0.0002입니다.
• mobile-jev - 실제 Android 휴대폰에서 도는 같은 루프이며, 데모에서는 Uber 동작 아홉 개를 21초에 처리합니다.
• jev-browser by jkudish - Jev 기반 첫 커뮤니티 브라우저 에이전트이며, 데모 GIF가 있습니다.
• jev-voice-browser - 발화된 단어마다 의도와 대상을 약 300 ms에 결정하며, 문장이 끝나기 전인 경우도 많습니다.
• jev-browser by Ying-Kai-Liao - LLM이 계획하고 Jev가 결정하며, 라이브러리와 CLI, MCP 서버를 제공합니다.
• jev-browser by tontoko - 타입 지정 SDK와 상주형 CLI, MCP 서버 뒤에 놓인 하나의 그라운디드 Jev와 Playwright 코어입니다.
• jev-mobile - USB로 연결한 Android 서브에이전트가 관찰, 정규화, 결정, 변경, 검증을 수행하며 결정은 Jev가 내립니다.
• jev-ego - 단계마다 Jev 요청 한 번으로 동작을 고르는 브라우저 에이전트입니다.
• jev-browser-use - Jev가 탐색과 클릭, 스크롤을 맡고 Codex가 입력과 검증을 맡는 Codex 스킬 겸 플러그인이며, 브라우저 단계가 5~10배 빨라졌다고 보고합니다.
• Jev-cu - Jev가 화면 텍스트에서 요소, 동작, 완료 여부, 위험도를 고르고 스크린샷은 보내지 않는 Codex 컴퓨터 사용이며, 중국어 readme입니다.
• JevScout - CDP로 Chrome을 조작하고 모든 링크와 공고를 Jev가 점수화하게 하는 구직 스킬입니다.
• Jev Social - 읽기 전용 소셜 리서치의 각 단계를 Jev가 고르고, socai가 실제 Chrome 세션에서 실행해 확인 가능한 Instagram, TikTok, LinkedIn 근거를 보고서로 모읍니다.
• jev-use by savka777 - macOS용 음성 및 타이핑 컴퓨터 조작입니다. 스크린샷 없이 접근성 트리에서 다음 화면 동작을 Jev가 고릅니다.
• jev-mobile by xinwang-nwpu - Android 자동화입니다. 한 번의 Jev 요청으로 접근성 트리에서 동작과 대상 요소를 함께 고르고 ADB로 실행합니다.
• jev-browser-use by imanshu03 - 평문 지시로 브라우저 작업을 CDP 또는 Vercel의 agent-browser로 실행합니다. 동작과 대상은 Jev가 고르고, 실행 전에 코드가 확신도를 확인합니다.
• jev-gui-delegate - 실제 Chrome 세션이나 Windows UI 자동화로 Codex가 위임한 GUI 작업을 실행하며, 단계마다 Jev가 조작할 컨트롤을 고릅니다.

오픈 모델과 재현 구현

• SemIf - 3090 한 대에서 오픈 모델로 구현한 의미 기반 if이며, 가장 많은 스타를 받은 독립 재구현이고 이전 이름은 openjev입니다.
• jevlike - JSON을 생성하는 대신 후보 로짓을 읽는 오픈 옵션 스코어러입니다.
• NanoJev - 병렬 결정, 동적 후보, 종단 간 학습 파이프라인을 갖춘 0.6B 재구현입니다.
• openjev-sglang - SGLang에서 동작하는 Jev 호환 API 엔드포인트이며, prefill만 수행합니다.
• jev-visual - Apple Silicon용 교육 목적 시각 추론 변형입니다: 공유 컨텍스트와 직접적인 후보 점수화를 씁니다.
• reflex - Qwen3.5 기반의 작은 오픈 결정 모델입니다: 상태와 타입 지정 질문을 보정된 확률로 바꿉니다.
• decider - Qwen3.5-2B에서 파인튜닝한 단일 패스 타입 지정 결정입니다.
• jevmlx - Apple Silicon의 모든 MLX 모델에 대해 순전파 한 번으로 수행하는 병렬 제약 결정입니다.
• mini-jev - 고정된 Qwen3-4B로 진행한 사전 등록 실험입니다: 선택지 문자의 로짓을 읽고 JSON은 건너뜁니다.
• system-one-open - Gemma 4 E2B와 Gemma 3 270M에서 순전파 한 번으로 내리는 타입 지정 보정 결정입니다.
• Verdict-open-jev - 보정된 불확실성과 브라우저 내 WebGPU 플레이그라운드를 갖춘 ModernBERT 기반 비자기회귀 결정 엔진입니다.
• jevfire - vLLM API를 통해 CUDA LLM에 병렬 결정을 제공하며, 게임 에이전트 예제와 벤치마크가 함께 있습니다.
• jevbetter - jevlike 기본 설계와의 맞대결 벤치마크를 갖춘 더 강력한 단일 패스 스코어러입니다.
• open-alternative-jev - Hugging Face와 vLLM에서 임의의 오픈 웨이트 모델로 순전파 한 번에 내리는 타입 지정 보정 결정입니다.
• openjev by zhihz - 컨텍스트, 질문, 후보 답변으로부터 내리는 이중 언어 로컬 결정입니다.
• jev-on-a-laptop - 노트북에서 기본 1.5B~8B 모델로 Jev 방식 결정을 살펴본 연구이며, Hugging Face 데모가 있습니다.
• typesafe-ai-benchmark - TypeSafe 응답 형태를 흉내 내는 LLM 게이트웨이이며, 키를 기다리는 동안 대체재로 쓸 만합니다.
• Parallel constrained decoding - Qwen2.5-1B에서 RLCD 방식 병렬 디코딩을 보여 주는 Hugging Face Space입니다.
• openvons - 유한한 선택지 집합에 실행, 확인, 거부로 나뉜 확률로 답하는 오픈 결정 계층입니다. TypeSafe 가중치가 아니라 독립 재구현입니다.
• von - 로컬에서 15 ms 미만을 보고하는 비자기회귀 오픈 결정 모델이며, Jev를 그대로 대체할 수 있습니다.
• litjev - 기성 LLM을 Jev 방식 결정 계층으로 바꿉니다.
• open-jev - DiffusionGemma를 이용한 타입 지정 JSON 추론이며, Jev와 벤치마크로 비교합니다.
• kev - 한 번의 prefill로 여러 타입 지정 질문에 답하는 Qwen2.5-0.5B용 LoRA 어댑터와 리드아웃 헤드이며, MacBook에서 두 시간 안에 학습하고 홀드아웃 ECE 0.065를 기록하며 TypeSafe 전송 형식을 씁니다.
• simple-jev - 임의의 Hugging Face 모델에서 다음 토큰 로짓을 읽어 선택, 루브릭, 지지 여부 질문에 답하며, 키가 필요 없는 공개 데모 API를 제공합니다.
• OpenJev by razorback16 - vLLM을 통해 DiffusionGemma 26B에서 동작하는 Jev 호환 결정 서버이며, 이미지를 지원하고 Codiv에서 무료로 호스팅됩니다.
• openjev by daseinlabs - MLX로 Gemma 3 4B에서 한 번 prefill한 뒤 패딩된 패스 한 번으로 모든 선택지를 점수화하며, 데모에서는 터미널에서 Doom을 플레이합니다.
• jeff by logan-markewich - 400M GLiFormer에서 동작하는 자체 호스팅 System One API이며, 어디에서 Jev에 뒤처지는지 보여 주는 벤치마크를 함께 제공합니다.
• JevForge - 감사 가능한 데이터 구축, Qwen3.5-0.8B 학습, 고정된 Mind2Web 및 OOD 평가, 로컬 서빙, 예비 RLCD 기준선까지 아우르는 엔드투엔드 스택입니다.
• PlayJev - 미세 조정한 Qwen3.5-0.8B로 화면만 보고 열 가지 브라우저 게임을 플레이하며, 한 수마다 순전파 한 번, 공개 가중치와 브라우저 데모를 제공합니다.
• openJev-verdict-2.0 - WebGPU 브라우저 런타임을 갖춘 151M 비자기회귀 결정 엔진으로, 자체 벤치마크에서 top-1 77.1퍼센트와 보정 오차 1.44퍼센트를 보고합니다.
• LLM2Jev - 로컬 언어 모델을 런타임에 정의한 Choice, Score, Noul 질문에 맞추고 확률이 붙은 타입 지정 답변을 돌려줍니다.
• local-jev - System One 엔드포인트와 와이어 호환인 오프라인 서버이며 공식 SDK로 확인했습니다. JevBench 공개 항목에서 80.5퍼센트로, 호스팅 API의 공개 수치 86.6퍼센트와 비교해 보고합니다.
• Jev-Compatible - 기존 SGLang 또는 vLLM 배포를 후보 토큰 점수화로 Jev 호환 결정 서비스로 바꾸는 게이트웨이입니다. 학습도 모델 변경도 필요 없습니다.
• Rizzo Flow - System One 아이디어를 로컬 우선으로 구현했습니다. 비정형 상태를 넣으면 토큰을 전혀 생성하지 않고 확률이 붙은 타입 지정 결정을 돌려줍니다.
• metask-jev - Qwen3.5 기반의 공개 가중치 타입 결정 모델로, 한 번의 순전파로 선택지별 보정 확률을 냅니다. JevBench에서 80.1퍼센트로, Jev 1.13의 75.3과 비교해 보고합니다.
• AnyJev - 공개 Hugging Face 모델을 vLLM으로 서비스되는 보정된 판정 엔드포인트로 바꿉니다. 처음 두 단계는 파인튜닝이 필요 없습니다.
• ollaya - Laya, kev, JevK5 같은 공개 판정 모델을 받아 TypeSafe 호환 로컬 엔드포인트로 서비스합니다. Ollama가 LLM을 서비스하는 방식과 같습니다.
• AgentJev - Qwen3-0.6B 기반 판정 모델로 토큰을 디코딩하지 않고 답합니다. 공개 Typed Decisions 벤치마크에서 top-1 79.25%를 보고합니다.
• Valen - Qwen3.5 기반 멀티모달 판정 모델로, 텍스트뿐 아니라 이미지와 영상에 비추어 후보를 채점합니다. 학습 코드와 공개 가중치 포함.
• tev1 - Together AI에서 Qwen3.5-4B를 공개 가중치 판정 모델로 파인튜닝하는 데이터 레시피와 학습 코드.
• JevK5 - 증류된 LoRA 가중치를 갖춘 Qwen3.5 복제본. JevBench v1.4에서 76개 시스템 중 2위, 공개 시스템 중 1위.
• djev - DiffusionGemma에서 /v1/systemone을 제공하며, 시드를 주고 고정한 캔버스에서 타입이 있는 답과 텍스트 구간을 읽어냅니다. 생성은 하지 않습니다.
• OneJev - Open multimodal System One model, 0.8B to 27B, for screenshots, photos, video and text.
• WaterSheep - Open-weight ModernBERT-base fine-tune that answers Noul, Choice, Score, and multi-label questions with a probability per option, serves /v1/systemone for the official Python SDK, and runs in the browser through ONNX; independent replica, not TypeSafe weights.

코드 리뷰와 품질

• software-factory - 여러 코딩 에이전트를 로컬에서 실행하고, Jev가 심판이자 오케스트레이터를 맡습니다.
• jev-review by devagrawal09 - 로컬 대시보드를 갖춘 단계별 코드 리뷰 워크플로입니다.
• jev-review by NiazMorshed2007 - 코딩 에이전트의 지속적 품질 검토를 위한 로컬 우선 MCP 플러그인입니다.
• foreman - 에이전트로 이루어진 소프트웨어 공장을 감독하며, 진행과 중단 판단은 Jev가 내립니다.
• supercov - 코딩 에이전트를 위한 코드 품질 및 커버리지 신호입니다.
• diffjury - PR 위험도 라우터이자 리뷰 코치입니다.
• clean-code-review - PR의 모든 파일을 Clean Code 규칙에 따라 판정한 뒤 LLM이 검토합니다.
• JevLint - 파일 단위 Noul 판정을 쓰는 설정 가능한 의미 기반 린팅입니다.
• commit-miner - 커밋 diff와 메시지를 분류합니다: 버그 수정, CWE가 붙은 보안 수정, 변경 유형을 구분합니다.
• jev-review-action - Jev로 제출물 검토와 PR 분류를 수행하는 GitHub Action이며, 텍스트 생성 모델은 관여하지 않습니다.
• jev-triage - 큰 저장소를 받아 와 타입 지정 Jev 질문으로 이슈를 분류합니다.
• perch - 의미 기반 린팅입니다: 규칙을 평이한 언어로 쓰고 각 파일을 Jev가 판정하며, 로컬이나 CI에서 실행합니다.
• jeff by Alurith - 숨은 부수 효과나 허술한 오류 처리 같은 규칙에 따라 파일을 검사하는 읽기 전용 Go CLI입니다.
• jev-pref - AGENTS.md에 적힌 선호 사항을, 코드 변경 시 실행되어 결과를 에이전트에 돌려주는 린터로 바꿉니다.
• jev-commit - 커밋 전 훅입니다: Jev 호출 한 번으로 커밋 메시지가 스테이징된 diff와 맞는지, 디버그 잔재와 언급되지 않은 작업이 있는지, 자격 증명이 섞였는지 판정하며, 비밀 정보만 차단하고 나머지는 경고합니다.
• slop-grader - 텍스트와 Markdown 파일을 AI 슬롭, 문법, 기술 문서 품질 기준으로 채점하고 AI 에이전트가 위반을 자동으로 고치도록 안내합니다.
• JevPR - 풀 리퀘스트를 안전하게 승인할 수 있는지 전문가 검토가 필요한지 Jev에게 묻고 그 판정을 check run으로 옮기는 GitHub App입니다.
• jevopt - LLVM IR과 원본 소스를 바탕으로 재량적 호출 지점마다 인라인 여부를 Jev에게 묻는 C/C++ 컴파일러 드라이버입니다.
• jev-spec - 커밋할 때마다 코드를 Markdown 명세의 요구사항과 대조하고, 둘이 어긋나면 빌드를 실패시킵니다.
• pytest-jev - Pytest 플러그인. 테스트 텍스트에 대한 평이한 영어 주장이 맞는지 한 번의 요청으로 Jev에 묻고, Jev의 확신이 80% 미만이면 각 주장의 확률과 함께 테스트를 실패시킵니다.
• jgrep by kyu1204 - --diff는 영어로 쓴 규칙으로 CI에서 PR을 판정하고, --tests는 diff가 영향을 줄 수 있는 테스트 파일을 나열하며, 그냥 jgrep은 코드를 하는 일로 검색합니다. 청크마다 Noul 하나, 요청당 16개 청크.

라우팅과 게이트웨이

• tiershift - 모든 LLM 호출을 처리 가능한 가장 저렴한 모델로 옮기며, 정책은 YAML로 쓰고 결정은 약 180 ms에 끝납니다.
• jev-router by prismhq - LiteLLM 위에 올린 LLM 라우터입니다.
• agent-router - 작업에 맞는 Cursor, Claude Code, Codex, OpenCode와 모델, 추론 강도를 고른 뒤 실행합니다.
• Janus - 내 데이터에서 Jev가 다른 모델을 앞서는 경우를 측정한 뒤 그에 맞게 라우팅합니다.
• hono-jev-router - Hono에서 HTTP 요청을 의미에 따라 라우팅합니다.
• JevRouter - 모델, 서브에이전트, 스킬, MCP 도구, CLI를 하나의 후보 집합으로 두어 Jev가 고르고 라우터가 권한과 위험을 강제하며, Toolathlon에서 첫 다섯 도구 호출 적중률 44퍼센트로 DeepSeek의 24퍼센트를 앞섰다고 보고합니다.
• jev-gateway - "다음에 어떤 도구를 쓸지" 결정은 Jev로, 나머지는 평소 쓰던 모델로 보내는 Codex와 Claude Code용 로컬 게이트웨이입니다.
• jev-router by daviddl9 - OMP와 Pi에서 각 단계의 작업 모델 등급을 Jev가 고릅니다. 계획과 검토는 강한 모델에, 범위가 정해진 작업은 저렴한 모델에 맡깁니다.
• Jevonian - OpenAI, Anthropic, Responses 호환 로컬 프록시. 턴마다 Jev 호출 한 번으로 가상 모델 jevonian/auto의 모델 경로와 사고 수준을 함께 정합니다. 후보는 먼저 코드가 프로토콜, 컨텍스트 창, 최소 추론 강도, 소진된 할당량 창으로 거르고, 고정 모델이나 명시적 경로는 Jev를 아예 건너뜁니다.
• neurolink - TypeScript AI SDK로, Jev를 통한 decide가 generate, stream과 나란히 있습니다. 타입 판정 호출 한 번으로 모델 선택을 라우팅하고, 컨텍스트를 줄이고, MCP 도구를 고릅니다.

검색, 리랭킹, RAG

• jev-search - 웹 검색을 위한 소스 선택, 질의 이해, 관련도 순위 매기기입니다.
• blink - Jev가 후보를 점수화하는 코드베이스 검색입니다.
• reranker - 보정된 리랭커로 쓰는 Jev입니다: 호출 한 번에 문서 최대 30개, 문서마다 확률 하나입니다.
• llama-index-jev - LLM 판정보다 저렴한 LlamaIndex 리랭커 겸 라우터입니다.
• jev-tree - 분류 체계를 재귀적으로 선택하여 255개 선택지 상한을 넘어섭니다.
• jev-folio-recursive-classifier - OCR한 법률 계약서를 재귀적 Jev Choice, 빔 서치, 신뢰도 기반 리프 정지, 컨텍스트 길이 벤치마크를 통해 FOLIO 문서 유형 온톨로지로 분류합니다.
• neo4jev - 이웃 관계를 분류하며 Neo4j 그래프를 탐색합니다.
• jev-sift - 파일, URL, 스니펫 묶음의 관련도를 점수화하여 에이전트가 중요한 것만 열도록 하는 MCP 도구입니다.
• jev-scout - 평이한 언어로 된 요청에 맞는 실제로 유지 보수되는 저장소와 크레이트를 찾아 주는 Rust CLI 겸 MCP 서버이며, 후보 점수화는 Jev가 맡습니다.
• jev-semgrep - 정규식 대신 의미로 grep합니다. 각 줄마다 Jev가 확률을 주고, 의미는 AND, OR, NOT으로 조합합니다.
• jev-search by kylemclaren - shadcn/ui 레지스트리 블록입니다. 첫 타이핑에 키워드 결과를 보여주고 잠시 뒤 Jev가 재정렬하며, 호출이 실패하면 키워드 순서를 그대로 둡니다.
• Senseek - 읽고 있는 페이지를 의미로 검색하는 브라우저 확장입니다. Ctrl+F 방식의 검색창을 쓰고, 자신의 키만 있으면 되며 백엔드가 필요 없습니다.
• Milvus Search with Jev - 실행 가능한 노트북 9개. Gemini 임베딩과 Milvus 검색에 Jev 판정을 결합해 재순위, 필터링, 검색 중단, 라우팅, 캐시 재사용, 큐레이션, 가드레일, 평가를 합니다.
• JevPDF - 브라우저에서 PDF를 의미로 검색합니다. pdf.js가 로컬에서 줄을 추출하고, Jev가 16줄씩 줄마다 Noul 하나로 답하며, 일치하는 줄이 확률순으로 페이지마다 강조됩니다.
• Jev RAG - Searches local documents with BM25 or hybrid retrieval, reranks candidate passages with batched Jev Noul judgments, and measures seven retrieval pipelines on BEIR NFCorpus.

데이터와 운영

• pg-jev - 테이블에 대한 평이한 언어 질문에 답하는 PostgreSQL 확장입니다.
• vgi-typesafe - choice, noul, score를 SQL에서 lateral 조인이 가능한 테이블 함수로 노출하는 DuckDB 워커입니다.
• jevsql - SQLite 위에서 자연어 술어를 쓰는 SQL입니다: 행을 의미로 걸러 내고 순위를 매기고 분류하며, 일괄 처리와 비용 보호 장치를 갖췄습니다.
• sqlite-jev - 로드 가능한 C 확장과 Python 래퍼를 통해 SQLite에 Jev의 Noul, Choice, Score 판정을 추가하며, 스칼라 함수와 일괄 가상 테이블 질의를 제공합니다.
• jevlogs - LLM 분석에 비용을 치르기 전에 OpenTelemetry 로그의 신호를 점수화합니다.
• jev-curate - Parquet과 JSONL 학습 데이터를 초당 1,500행 넘게 걸러 냅니다.
• HA-Jev - Home Assistant 통합입니다: 집에 관한 질문을 던지면 확률이나 선택, 점수를 엔터티로 받습니다.
• typesafe-migration-guard - 데이터베이스 마이그레이션을 실행하기 전에 안전성 관점에서 검토합니다.
• jev-for-engineers - 기계 및 전기 공학에서 가져온 여덟 개의 작은 예제입니다: CAD 라우팅, FEM 분류, DFM 선별, BOM 정렬을 다룹니다.
• jlink - 평이한 영어로 쓴 매칭 규칙으로 두 데이터셋의 레코드를 Python, 셸, Stata, R에서 연결하며, NBER 특허 양수인과 Compustat 연결에서 튜닝된 문자열 매칭의 0.69 대비 F1 0.73을 보고합니다.
• pg_typesafe - Jev로 범주 분류를 수행하는 프리알파 PostgreSQL 확장입니다.
• jev-mode - 타입 지정 판단 모델 위에서 수행하는 티켓 분류와 파일 태깅이며, 토큰을 78퍼센트 줄이고 93.7퍼센트 기준선 대비 96.1퍼센트 정확도를 보고합니다.
• jev-reviewer - 임상시험 보고서에 체계적 문헌고찰용 데이터를 음성, 텍스트, 질문 파일로 묻고, 모든 답변은 파일과 위치가 붙은 원문 인용입니다.
• tax-doc-classifier - 페이지당 요청 한 번으로 261개 IRS 서식과 일곱 가지 페이지 종류 중에서 고르며, 페이지당 $0.001로 자체 코퍼스에서 100퍼센트를 기록해 대체한 LLM 파이프라인보다 34배 저렴하다고 보고합니다.
• jevql - PostgreSQL용 의미 기반 SQL이며, 술어는 Jev가 답합니다.
• duckdb-jev - 모든 행에 질문을 던지고 실제 SQL 타입을 돌려주는 DuckDB 확장입니다.
• invalidate - 저장된 모든 에이전트 메모리에 임대 기간을 부여하고 새 증거가 그 기간을 끝내는지 Jev에 묻습니다. 라이브 데모.
• jevgraph - PDF, DOCX, PPTX, 텍스트를 로컬에서 파싱하고 후보 엔티티 쌍마다 닫힌 집합의 관계 질문을 Jev에게 던진 뒤, 간선별 확률과 페이지 근거가 담긴 그래프를 JSON, CSV, Neo4j로 내보냅니다.
• jev-ultralightspeed - 32개 항목을 한 요청에 묶어 대량 분류하고, 가장 불확실한 행을 사람에게 넘기는 신뢰도 기준을 보정합니다. 초당 533개, 사람 라벨과 89.2퍼센트 일치로 보고합니다.
• jev-seo by AgriciDaniel - 사이트를 크롤링해 52개 SEO 규칙으로 점검하고, Jev가 각 페이지를 판정해 PDF, 스프레드시트, Markdown 보고서를 만듭니다.
• JevSpan - Zero-shot named entity recognition for Chinese and English: code proposes candidate spans at punctuation and Jev choice questions nominate, verify, and fix the boundary of each entity; reports 73.7 average strict F1 on 12 NER benchmarks against 72.1 for Qwen3.8-27B.

안전, 모더레이션, 검증

• jev-shield - 모든 도구 호출과 결과, 설명을 검사하는 의미 기반 MCP 방화벽이며, 검사당 약 $0.00002로 차단 재현율 94퍼센트를 보고합니다.
• jev-guard - Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, Pi, OpenCode를 위한 자동 모드입니다: 각 도구 호출의 위험도를 거부, 확인, 허용으로 점수화하고 결과에 섞인 프롬프트 인젝션을 표시합니다.
• Jev-Moderation-Bot - 편집 가능한 규칙을 쓰는 채팅 모더레이션입니다.
• citation-verifier - 인용된 논문이 그것을 인용한 문장을 뒷받침하는가? Claude가 인용문을 찾고, Jev가 점수를 매기고, 사람이 결정합니다.
• human-compiler - 텍스트를 붙여 넣으면 진단이 나오며, 산문을 위한 컴파일러와 같습니다.
• snifftest - AI 글쓰기 티를 잡는 산문 린터입니다: 셀 수 있는 규칙에 판단 모델 하나를 더했습니다.
• riff - 글쓰기를 위한 Ruff 스타일 규칙 코드입니다.
• jev-secret-detection - 파일 스니펫에서 Jev가 실제 자격 증명을 얼마나 잘 찾아내는지 측정하며, 설정 파일처럼 보이는 어려운 사례는 따로 채점합니다.
• jev-audio-beeper - 저지연 오디오 검열 개념 증명입니다: Jev의 타입 지정 결정이 ffmpeg를 구동합니다.
• is-malicious - 실행하기 전에 코드베이스에서 숨은 동작이나 데이터 탈취 행위를 검사하며, 깨끗한 보고서가 증거는 아니라고 스스로 밝힙니다.
• tripwire - 사용자가 보기 전에 모든 LLM 응답에 일곱 가지 Jev 검사를 실행하는 AI SDK 미들웨어 겸 프록시이며, 아직 정확도 수치가 없다고 스스로 밝힙니다.
• SkillCheck - 에이전트 스킬을 설치하기 전에 본문을 Jev로 보내 범주별 점수가 담긴 판정을 돌려줍니다. 스킬을 에이전트 컨텍스트에 불러오지 않으며, 보내는 텍스트의 비밀값은 가려지지 않습니다.
• StopSpam - 보정된 확신도 기반 분류로 그룹 채팅에서 스팸과 사기 메시지를 지우는 Telegram 봇입니다.
• Fake / Real - 영어와 루마니아어 팩트체크 사이트로, 인용된 발췌문에 비추어 주장을 Jev로 검증합니다. 통합 예제는 공개, 전체 앱은 비공개 소스입니다.

애플리케이션과 확장

• unclutter - 재사용 가능한 템플릿 규칙으로 페이지의 잡동사니를 제거하는 브라우저 확장입니다.
• typesafe-adblock - DOM 노드마다 "이 요소가 광고인가?"를 묻는 Chrome 확장이며, 장난감이라고 스스로 밝힙니다.
• vibecheck - 게시 버튼을 누르기 전에 X 게시물의 분위기를 점검하십시오.
• xtags - X 타임라인의 모든 게시물에 그 글이 무엇을 시키려는지 라벨을 붙입니다.
• jevibe-check - Bluesky 게시물과 초안에 붙는 실시간 어조 라벨입니다.
• jevmeter - 어떤 영상에나 실시간 계기를 붙입니다: 모든 문장을 다섯 가지 질문으로 점수화해 16:9 편집본으로 렌더링하며, 토론 하나에 약 2센트가 듭니다.
• killmyidea - 스타트업 아이디어를 설명하면 Jev가 접으라, 고치라, 내보내라 중 하나를 말합니다.
• notra - 작업을 콘텐츠로 바꾸며, 무엇을 올릴 가치가 있는지는 Jev가 결정합니다.
• slidepilot - Cloudflare Agents에서 동작하는 Slidev용 음성 기반 자동 넘김입니다.
• should-ai-kill-us-all - 실제 헤드라인을 사용해 10분마다 Jev에 그 질문을 던집니다.
• Privacy Facts - 개인정보 처리방침을 평이한 언어 답변과 Jev 신뢰도 점수, 근거 조항 제안이 담긴 영양성분표 형식의 라벨로 바꿉니다.
• jev-voice-control - 음성 명령을 Jev의 타입 지정 결정과 macOS 동작으로 바꾸는 메뉴 막대 Swift 앱입니다.
• jev-got - 스토리 모델이 각 장면을 쓰고, Jev가 헤더와 사운드트랙, 아트, 다음 프롬프트를 좌우하는 다섯 개의 타입 지정 질문에 답하는 Game of Thrones 롤플레이입니다.
• typesafe-jev - 로컬 이력서 선별 워크벤치로 시작하는 Jev 실험 모음이며, 각각 측정된 결과가 함께 있습니다.
• super-jev - 증거, Jev 판정, 허용된 동작, 검증된 결과를 잇는 작은 하네스입니다.
• safer-with-jev - 앞단에 Jev 라우팅을 둔 Neon AI Gateway용 Neon Function 프록시입니다.
• Sponsor Skip - 자막이나 실시간 오디오에서 협찬 멘트를 찾아 건너뛰는 Chrome 확장이며, 모든 타임스탬프는 코드가 관리하고 자막 모드에서는 시간당 1센트 미만이 듭니다.
• jev-seo by AkashPriyadarshii - DuckDuckGo 결과에 대한 SEO 및 GEO 점검을 수행하는 Rust CLI 겸 MCP 서버이며, 점수는 Jev가 매깁니다.
• jev.nvim - Neovim 플러그인입니다: 버퍼에 평이한 언어로 질문하면 Treesitter가 함수 단위로 쪼개고 Jev가 각각을 점수화하며, 답변은 확률 순으로 quickfix에 쌓입니다.
• jev-skip - 자막 트랙을 읽어 인트로가 끝나기 전에 구간별 협찬 확률을 탐색 바에 그리는 브라우저 확장이며, 크라우드 데이터베이스 없이 영상 23개에서 영상당 $0.0008로 SponsorBlock 협찬 구간 초의 77퍼센트를 잡았다고 보고합니다.
• openpoke-meets-jev - OpenPoke 포크로, 이메일 선별, 도구 호출 가드레일, 검색 재순위를 Jev로 옮기며, 대체한 Sonnet 호출과의 A/B 비교와 인젝션 게이트에 대한 공격 실험을 포함합니다.
• Jevmail - 읽기 전용 Gmail 분류입니다. 메일 한 통마다 Jev 질문 세 개로 다섯 개 보관함 중 하나에 넣고 긴급도 점수를 매깁니다.
• jev-mail-classifier - 설정으로 움직이는 받은편지함 분류입니다. 라벨, 이동, 플래그, 알림을 처리하며 TypeSafe에 직접 또는 OpenRouter를 거쳐 연결합니다.
• crush-monitor - 채팅 기록을 로컬에서 읽고 12가지 감정과 35가지 의도 가운데 확률이 높은 세 개를 메시지마다 붙입니다.
• Jev Voice - macOS에 말을 겁니다. 로컬 whisper.cpp가 받아쓰고, 한 번의 팬아웃 Jev 호출이 동작과 타입이 지정된 인자를 고르며, 코드가 실행합니다.
• dasheng - 영어를 소리 내어 읽으면 점수가 나옵니다. 스트리밍 ASR이 듣고 Jev가 단어마다 판정하며, 총점은 코드의 산술로 계산합니다.
• Jev Chat - 채팅 형태의 명령 바입니다. 도구와 인자, 답변 형식을 Jev가 고르고 코드가 도구의 데이터로 답을 만들기 때문에 모델이 글을 쓰지 않습니다.
• jev-riffs - MIDI 선율에서 반복되는 모티프를 캐내고, 배치 Jev 호출 한 번으로 모든 후보를 채점해 승자를 피아노 롤에서 강조하고 재생합니다. 관현악 「백조의 호수」에서는 1위 모티프가 바로 백조 테마였습니다.
• shapeshift - 입력하는 대로 텍스트 상자 하나를 알맞은 카드로 바꿉니다. 판정은 병렬 Jev 호출 한 번이며, 키가 없으면 키워드로 대체합니다.

게임, 로보틱스, 시뮬레이션

• typesafe-mario - 구조화된 에뮬레이터 상태로 Super Mario Bros.를 플레이하며, NES 컨트롤러 입력은 Jev가 직접 고릅니다.
• jev-drone - MuJoCo에서 카메라만 쓰는 드론이며, Jev가 2.5 Hz로 루프에 참여합니다.
• tsai-sc - 키보드와 마우스로 오리지널 StarCraft 셰어웨어를 플레이하며, 동작 확률을 기록합니다.
• tsai-civ2 - 브라우저에서 돌리는 Civilization II이며, 전체 게임 하네스와 실시간 동작 확률을 갖췄습니다.
• heist-one - Jev가 경비병의 판단을 내리고 결정론적 코드가 세계를 관리하는 잠입 게임입니다.
• typesafe-snake - 틱마다 Choice 하나를 쓰며, 합법 수와 사실은 코드가 생성합니다.
• jev-doom-agent - 구조화된 공간 상태와 실시간 결정 텔레메트리를 갖춘 브라우저 네이티브 Doom 에이전트입니다.
• OneVOneJev - Three.js로 만든 1대1 퀵스코프 아레나입니다.
• JevPlaysPokemon - Showdown과 실제 FireRed ROM으로 플레이하는 3세대 Pokémon입니다.
• jev-askable-arm - 시뮬레이션된 Franka 팔에 영어 목표를 제로샷으로 주며, Jev가 하드코딩된 프리미티브를 이어 붙입니다.
• quackd - 일곱 가지 몸체에 걸쳐 LLM이 조종하는 로봇을 위한 커맨드라인이며, 관절 각도를 한 번도 쓰지 않고 호출 중에서 고르는 선택형 Jev 스테퍼를 제공합니다.
• snake-jev - 병렬 Jev 평가로 조종하는 Snake이며, 틱당 API 호출 한 번을 씁니다.
• JevPilot - 샘플링된 경로에서 Jev가 초당 최대 네 번까지 조향과 속도를 고르는 Three.js 운전 시뮬레이터입니다. 직접 운전해 보십시오.
• live-jev - 브라우저에서 200 ms마다 타입 지정 질문 네 개를 보내는 탑다운 자동차이며, 신뢰도로 게이트된 재정의는 코드에 둡니다.
• jev-plays-pokemon-red - PyBoy로 돌리는 Pokemon Red입니다: 경로와 연산은 코드가 맡고 Jev는 분기에서만 고르며, 전투 턴마다 기절 예측을 기록해 RAM이 말하는 값과 Brier 점수로 비교합니다.
• clashroyale-jev - Qwen이 전장을 읽고 로컬 OpenCV가 손패와 엘릭서를 인식하면 Jev가 카드와 배치를 골라 Clash Royale을 플레이합니다.
• Astra and JEV Minecraft agent - 바닐라 서버에서 엔더 드래곤을 잡습니다. 계획은 프런티어 모델이 세우고 플레이어 동작은 모두 Jev가 고르며, 기록된 실행에서는 Jev 결정 131회와 플래너 호출 35회가 들었습니다.
• EmbodiedJev - MuJoCo에서 구현 실험을 돌리는 브라우저 작업대입니다. 로봇의 모든 단계가 눈에 보이는 Jev 결정이며, 뒤에는 로컬 모델이나 클라우드 API를 붙입니다.
• jev-connect4 - 커넥트 포. 같은 모델에 질의 전략 9가지를 바꿔 쓸 수 있고, 모든 답은 실시간 인스펙터에서 엔진 정답과 대조해 채점되며, 대국 러너는 분당 100판을 둡니다. 표현 방식만 바꿔도 승률이 52포인트 움직였습니다.

금융과 트레이딩

• jev-trader - Kuru MON-USDC에서 Monad 블록마다 거래 결정을 하나씩 내리며, 각각 약 300 ms가 걸립니다.
• trade-jev - NQ 호가창 데이터에서 Jev를 매수, 매도, 보유 트레이더로 백테스트합니다.
• Jev-Trades - 백테스트를 지원하는 암호화폐 트레이딩 봇입니다.
• jev-trade - Hyperliquid에서 실시간으로 거래하는 Jev 트레이더입니다.
• beebots - OKX 무기한 선물에서 Jev로 움직이는 트레이딩 봇 3개를 실시간 대시보드와 함께 돌립니다. 기본은 모의 거래이고 실제 자금은 명시적 플래그 뒤에 있습니다.

벤치마크, 평가, 보정

• jev-benchmarks - 타입 지정 결정 모델을 위한 확률 인지 평가입니다: 보정, 선택적 위험, 지연 시간을 재현 가능하게 다룹니다.
• jevcal - 임계값 추측은 그만두십시오: LLM 교사를 기준으로 보정하고 임계값을 정하고 드리프트를 점검하십시오.
• jev-harness - 신뢰도 게이트, 섀도 모드, 레시피, 평가를 제공하며, 같은 행 필터 작업에서 Claude CLI 48.9초 대비 Jev 1.3초를 보고합니다.
• jev-rerank-bench - 데이터셋 14개에서 Jev를 Cohere Rerank, ZeroEntropy, 챗 기준선과 비교하며, 원본 응답도 포함합니다.
• jev-search-rerank-eval - Jev 리랭크가 임베딩 검색을 이기는가? 채점된 쌍 9,831개를 쓰고 판정 순환성 편향도 측정했습니다.
• jev-sec-bench - 프롬프트 인젝션과 취약 코드 탐지를 위한 블라인드 벤치마크입니다.
• jev-phishing-bench - 피싱 이메일 2,000건에서 Jev와 Claude Haiku를 비교합니다: 정확도, 보정, 지연 시간, 비용을 다룹니다.
• jev-spam-eval - Noul 질문으로 제로샷 스팸 필터링을 수행해 TF-IDF 기준선과 비교합니다.
• jev-agent-failure-benchmark - Who and When 에이전트 실패 귀인 벤치마크에서 Jev와 강력한 LLM을 비교합니다.
• jev-korean-benchmark - 한국어 이해와 의료 텍스트를 다루며, 실행 시간과 비용 근거를 함께 제시합니다.
• jev-behavior-study - jev-1.13.0에서 수행한 통제된 프롬프트 실험이며, 원본 결과와 오프라인 검증을 포함합니다.
• jev-report - 중국어로 작성된 독립 연구 보고서입니다: 52쪽, 재현 가능한 테스트 50개, 추적 가능한 데이터 143행입니다.
• jev-benchmark - 체스와 포식자 식별이라는 두 벤치마크로, 하나는 Jev의 영역 안에 있고 하나는 밖에 있으며 둘 다 결과가 있습니다.
• jev-dspy-lab - DSPy에서 Jev 결정에 대한 재현 가능한 보정 및 선택적 위험 벤치마크입니다.
• jev-eval-agent - 목 도구 100개를 갖춘 개인 비서 에이전트로, Jev로 게이트된 에이전트가 몇 단계를 필요로 하는지 측정합니다.
• jev-synergy-screening - 초록 선별을 위해 Choice와 Noul 질문을 ASReview SYNERGY 골드 라벨에 대해 채점합니다.
• jev-orderby-bench - Jev 확률에 대한 ORDER BY가 정당한지를 측정합니다: 사전 등록된 게이트 아래에서 쌍별 역전, 사람 등급 대비 Score 서수성, 보정, 표현 불변성을 점검하며, 20 Newsgroups 주제에서는 통과하고 Amazon ESCI 상품 관련도에서는 여섯 조건 중 넷을 실패하며, DuckDB 확장을 통한 40행 일괄 상태는 요청당 한 행이 통과하는 순위 게이트를 실패함을 보입니다.
• cultivar - Pinecone의 스킬 테스트 CLI이며, LLM 채점기보다 약 30배 저렴하다고 보고하는 Jev 채점 백엔드를 갖췄습니다.
• jev-eval by 4esv - 라벨된 세 가지 과제에서 Jev와 GPT-5.6 Terra를 비교합니다: 쉬운 과제에서는 동등하고, 77지 라우팅에서는 6.7포인트 낮으며, 5배 빠르고 41~50배 저렴합니다.
• jev-benchmark by themsquared - 실행 간 분산을 함께 보고하는 도구 호출 위험 분류이며, 오답은 모두 유보적인 신뢰도를 동반했습니다.
• jev-research-eval - 고정된 jev-ultrafast 커밋 위에서 동작하는 재현 가능한 하네스이며, 기준선 및 스트레스 스위트를 포함합니다.
• jev-playground by hegargarcia - 명시적 상태, 합법 행동, 측정 가능한 결과를 갖춘 게임에서 Jev를 다른 모델과 비교합니다.
• JevArena - 직접 연결한 상대 심판과 Jev를 맞붙이는 호스팅 아레나입니다. 어느 쪽인지 밝히기 전에 투표를 받고 지연 시간, 비용 출처, 모델이 스스로 보고한 확신도를 보여줍니다. 투표가 기록하는 것은 선호이지 검증된 정답이 아닙니다.
• JevBench - Jev 계열 결정 모델용 벤치마크입니다. 범위가 정해진 루브릭을 넣으면 선택지별 확률이 붙은 타입 지정 답변이 나오고, 캐스케이드와 위원회 실험은 따로 보고합니다.
• jev-align - Jev 함수가 가장 확신하지 못하는 예시를 찾아 라벨을 요청하고, GEPA로 함수를 개선합니다.
• jev-fanout-bench - Jev 요청이 어떻게 과금되는지, 그리고 답이 배치, 번역, 바꿔 쓰기에서 얼마나 유지되는지 측정합니다. 과금된 요청 3,455건 기반이며 원시 로그를 공개합니다.
• jevals - 트레이스의 에이전트, 품질, 보안 평가를 개별 LLM 심판 호출 대신 타입이 있는 Jev 질문 한 배치로 실행합니다.

플레이그라운드와 데모

• typesafe-playground by TypeSafeAI - 편집 가능한 프롬프트와 A/B 비교를 갖춘 110개의 사용 사례, 게임, 모델 챌린지이며, 공급사가 아닌 커뮤니티 조직이 운영하고 이전에는 BunsDev 아래에 있었습니다.
• typesafe-playground by kavehmz - 지원 요청 라우팅부터 센서 입력이 보이는 3D 운전 시뮬레이션까지 다룹니다.
• jev-experiments - Nader Dabit이 모은 작은 Jev 실험 꾸러미입니다.
• TypeSafe Typewriter - Val Town에서 입력하는 동안 열여섯 개의 타입 지정 판정이 갱신됩니다.
• Yes / No - 질문을 던지면 필요할 때 웹 검색까지 거쳐 예, 아니오, 아마도 중 하나를 받으며, 가입이 필요 없습니다.
• Jev Pac-Man - 미로를 JSON으로 주고, 모든 갈림길에서 Jev가 방향을 고릅니다.
• Jev Tetris - 구멍, 스택 높이, 울퉁불퉁함을 보고 회전과 열을 고릅니다.
• Hollow Creek - 대화하는 대신 틱마다 플레이어를 판정하는 마을 NPC입니다.
• Crowdcheck - 게시하기 전에 합성 페르소나 10,000개로 게시물을 시험하십시오.
• Magic-8-Jev - 질문을 던지면 스무 개의 답변에 대한 선택 한 번으로 답이 정해지고 클릭에서 답변까지의 지연 시간이 표시됩니다. 라이브 데모.
• typesafe-ai-playground by markjaquith - Jev 관련 실험을 위한 Rust CLI 플레이그라운드입니다.
• jev-playground by wustep - System One 모델이 타입 지정 분류, 점수화, 선택 결정만으로 음악 작곡을 이끌 수 있는지 살펴봅니다.
• typesafe-jev-workflow - 모의 이메일을 Jev에 보내고 돌아온 타입 지정 Choice로 라우팅하는 LangGraph 데모입니다.
• jev-little-airways - Jev의 역량을 보여 주는 쇼앤텔 연구입니다.
• jev-demos - Jev가 무엇을 잘하는지 시험하려고 만든 데모입니다.
• Jev Classifier - 게시물을 유형, 품질, 감성, 어조로 분류하는 호스팅 데모입니다.
• Jev Guard demo - 호스팅되는 댓글 모더레이션 플레이그라운드입니다.
• Companion - 턴마다 아홉 개의 타입 지정 질문에 답해 실행, 질문, 보류를 결정하는 호스팅 로봇 인터페이스이며, 생성된 텍스트는 없습니다.
• Jev System One - OpenAI가 답하고 Jev가 별도로 관련성, 신뢰성, 품질을 점수화하는 터미널 인터페이스입니다.
• jev-web-analyzer - SaaS 랜딩 페이지를 Markdown으로 바꾸고 첫 방문자가 무엇을 이해하는지 Jev에 열 가지 제한된 Choice 질문을 던진 뒤, 창업자 관점의 분석으로 보여줍니다.
• hn-thread-judge - Hacker News에서 가장 많이 논의된 스레드를 Jev가 댓글 단위로 읽고 각각을 하나의 판정으로 요약해 Postgres에서 바로 제공합니다.
• 1 Million Emojis - Shared 1000 × 1000 emoji canvas where Jev joins each stroke with one Choice over named emoji and square pairs, its pick sampled from the probabilities; paint on it.

커맨드 라인

• jev-axi - 에이전트와 사람을 위한 셸 동사입니다: pick, rate, check, rank, triage, guard를 제공합니다.
• semdecide - Unix 파이프라인과 CI를 위한 타입 지정 의미 결정입니다.
• every - 코드베이스의 모든 함수에 예/아니오 질문을 던지며, 패턴이 질문인 grep입니다.
• typesafe-cli - 셸에서 noul, choice, score 답변을 숫자로 받습니다.
• jev-shell-history - Jev가 순위를 매기는 fish 스타일 zsh 히스토리 제안입니다.
• jgrep - 평이한 영어 설명에 맞는 줄을 출력하며, 지출 한도 안에서 tail -f로부터 스트리밍합니다. SMS 스팸에서 F1 0.91, 키워드 grep은 0.72라고 보고합니다.
• jev-cli by jtsang4 - 타입 지정 질문이 들어가고 구조화된 JSON 답변이 나옵니다.
• jev-cli by tumf - Choice, Score, Noul을 감싼 의존성 없는 Python CLI입니다.
• jevctl - 키를 OS 키체인에 두는 npm CLI이며, 셸에서 타입 지정 판정을 받습니다.
• watfile - PDF와 텍스트 파일을 범주별 폴더로 정리합니다. 문서 한 건당 Jev Choice 한 번을 쓰며, 대안으로 로컬 Laya 백엔드를 쓸 수 있습니다.
• jeq - JSON과 NDJSON에 대한 Jev 판정을 map, reduce, rank, rate로 파이프하고 조합한 뒤, 명시적인 오프라인 게이트로 정책을 적용합니다.
• jevgrep by allebee - 로그 줄 등 텍스트 스트림을 의미로 거릅니다. 줄마다 Noul 하나를 마이크로 배치로 보내고, tail -f로부터 스트리밍하며, grep의 플래그와 종료 코드를 따릅니다.
• jevgrep by dzhng - 저장소에 관한 평이한 질문에 어떤 선언이 답하는지 Jev에 물어, 코딩 에이전트에 필요한 파일, 선언, 원문 발췌를 찾습니다.
• webctl - 에이전트를 위해 웹을 검색하고, Jev가 결과와 페이지 조각을 채점하고 중복을 없애 관련 텍스트만 모델에 전달합니다.

커뮤니티 클라이언트

• jev-go - 타입 지정 판정과 확률을 돌려주는 Go 클라이언트입니다.
• Milvus Model - 재순위 패키지로, Jev 어댑터가 모든 후보 문서를 한 번의 요청에 Noul 질문으로 보내고 반환된 확률로 정렬하며 원래 인덱스를 유지합니다. v0.3.4 릴리스에 포함.
• typesafe-go - TypeSafe API를 위한 관용적인 Go SDK입니다.
• typesafe-ai - 비동기 및 블로킹 백엔드와 관찰 가능한 재시도를 갖춘 Rust 클라이언트입니다.
• typesafe-ai-rs - 독립적으로 만든 비동기 및 블로킹 Rust SDK입니다.
• jev - OTP를 염두에 두고 만든 Elixir 클라이언트입니다: GenServer에서 Jev에 응답하고 답변을 패턴 매칭합니다.
• typesafe-sdk - Ruby 클라이언트입니다.
• ruby_llm-typesafe - RubyLLM 2의 구조화 출력 제공자로 쓰는 TypeSafe입니다.
• laravel-typesafe-jev - 타입 지정 응답, 비동기 요청, 테스트용 페이크를 갖춘 Laravel 통합입니다.
• typesafe-sdk-java - Java 클라이언트입니다.
• typesafe-sdk-swift - Swift 클라이언트입니다.
• TypeSafeAI.Net - .NET SDK입니다.
• zio-typesafe-ai - ZIO 기반 Scala 클라이언트입니다.
• jev-dsl - 타입 지정 패킷과 추론된 답변 타입을 갖춘 Haskell DSL입니다.
• advocaat - 자신의 데이터에 질문을 던지기 위한 작은 TypeScript 클라이언트입니다.
• jod - Jev 위에 올린 Zod 스타일 스키마입니다: 상태를 로컬에서 검증한 뒤 타입 지정 답변을 투영합니다.
• n8n-nodes-typesafe-ai - 예/아니오, choice, score 질문을 위한 n8n 커뮤니티 노드입니다.
• jevclient - 비동기 Python 클라이언트이며, 확률과 선택이 나오고 파싱할 산문은 없습니다.
• s1-rs - Rust 열거형과 구조체를 Choice, Score, Noul 질문으로 바꾸고, 컴파일 타임에 검사되며 신뢰도로 게이트된 답변을 제공합니다.
• typesafe-rs - 지연 시간을 우선하는 Rust 클라이언트이며, crates.io에 있습니다.
• kunobi-jev - System One API를 위한 Rust 클라이언트입니다.
• jev-go by Stumble - Jev용 Go 클라이언트입니다.
• typesafe-ai-rails - 커뮤니티 Ruby gem 위에 만든 Rails 통합입니다.
• typesafe_sdk by nshkrdotcom - TypeSafe 제공자를 포함한 TypeScript AI SDK의 Elixir 이식판입니다.
• ruby_decision_model - OpenRouter와 TypeSafe 제공자를 하나의 인터페이스 뒤에 두는 결정 모델용 Ruby 클라이언트이며, 표준 라이브러리만 씁니다.
• zod-jev - 의미 규칙을 더한 Zod 4 스키마입니다: 형태 검사는 Zod에 남고, 의미 검사는 한 요청으로 Jev에 가서 Zod issue로 돌아옵니다.
• typesafeai-dotnet-sdk - 타입 지정 Noul, Choice, Score 질문을 갖춘 커뮤니티 .NET SDK입니다.
• typesafe-sdk-go by Tangerg - 서드파티 의존성이 없는 Go SDK입니다.
• swift-typesafe - Python SDK의 API를 따르는 Swift 6.4 SDK이며, Apple 플랫폼과 Linux에서 동작합니다.
• typesafe-sdk-php - 동기 호출, Guzzle 프로미스, PSR-3 로깅을 갖춘 PHP 클라이언트입니다.
• jev4k - Kotlin DSL과 클라이언트입니다.
• JevSharp - TypeSafe, OpenRouter, Vercel AI Gateway 및 호환 엔드포인트로 Jev 판정을 다루는 .NET 10 SDK입니다.
• hunch - Choice, Score, Noul 질문을 리스트와 DataFrame에 쓰는 Python 함수로 바꿉니다. 중복 제거, 캐싱, 확신 없는 행을 같은 레이블 안에서 고르는 LLM에 넘기는 기능이 있고, TypeScript 포트는 npm에 hunch-jev로 공개되어 있습니다.

글과 발표

출시 보도

• Introducing System One Models and Jev - 출시 게시물입니다: 아키텍처, RLCD, 벤치마크, 가격, FAQ를 다룹니다.
• Launch thread by Diogo Almeida - RLCD로 학습한 결정 모델이 챗보다 가치에 이르는 지름길이라는 창업자의 주장입니다.
• Hacker News launch thread - 벤치마크를 회의적으로 읽는 시각이 모인 곳입니다.
• The Register - 출시 보도와 Doom 데모, $40M 시드 라운드를 다룹니다.
• Latent Space - 출시 당일 정리 기사입니다.
• TypeSafe AI emerges from stealth with $40M - 투자 유치 발표입니다.
• The Rundown - 짧은 출시 요약입니다.
• DataCamp - 프리미티브와 가격, 공급사 평가를 설명한 제삼자 해설입니다.
• How does Jev work? RLCD and parallel inference - 학습 방법에 관해 공개된 내용입니다.
• TypeSafe Jev: the first decision-only model class - 출시 주간 기술 정리입니다: API, 평가, 어댑터, 스킬을 다룹니다.
• TechCrunch - 출시 이틀째의 기록입니다: 수요로 API가 잠시 내려갔고, Almeida는 프런티어 랩이 되고 싶지 않다고 말합니다.
• Forkast - 보도된 기업 가치와 Every의 속도 및 비용 수치를 담은 비즈니스 관점의 기사입니다.

독립 측정

• Jev in Search: Three Practical Evaluations - 검색 중단, 메모리 재순위, 멀티홉 관계 선택에 대한 독립 실험. 구현 링크가 있고, 비공개 데이터, 불균등한 표본 수, 속도 시뮬레이션 시연 같은 한계도 밝힙니다.
• Testing Jev on public and private data - GPT 모델 두 개를 상대로 한 16,000건의 호출입니다: 어디서 이기고 어디서 무너지는지, 그리고 임계값 설정 절차를 다룹니다.
• One judge call, or twelve dimension scores? - 분류 과제 세 개에서 직접 질문 하나와 가중치를 맞춘 열두 개 점수 차원을 비교합니다.
• Jev vs Mistral and Gemini for event validation - 지역 행사 목록으로 맞대결하며, 비용과 지연 시간을 함께 다룹니다.
• Mini-Vibe Check - Every가 글 아카이브에 1,709건의 판정을 1센트 미만으로 돌립니다.
• TypeSafe Jev played chess - 합법 수 Choice만으로 추론 모델에 견줄 성적을 냅니다.
• Jev, Sorted - 1차 자료를 읽었을 때 어떤 출시 주장이 살아남는지 따집니다.
• Typed decisions, not chat - 공표된 주장과 공개 증거가 입증하는 바를 구분합니다.
• TypeSafeのJevを正しく驚く - 일본어 글이며, Gemma에서 로짓 지름길을 재현하고 Mario 하네스에서 LLM과 비교합니다.
• TypeSafe Jev vs Claude Code: 4 models, 2 real jobs - 약 9,750건 호출에 대한 사전 등록 테스트입니다: 질문 유형별 보정 오차를 보고, Jev는 커밋 분류에서 앞서고 지식 베이스 분류에서 뒤지며, 기권이 그 격차를 메웁니다.
• Jev, three days in - 무엇이 알려졌고 무엇이 추측이며 어디에 쓸모가 있는지를 독립적인 수치와 함께 정리합니다.
• Jev in the Wild - Surveys 2,170 public Jev projects and maps early growth, application domains, and how Choice, Noul, and Score support different decisions.

에세이와 스레드

• Building a harness with Jev - 모델 라우팅과 위험한 도구 호출을 타입 지정 결정 뒤에 게이트하는 방법에 관한 LangChain의 글입니다.
• Jev, from a developer's angle - 분류, RAG 필터링, 인용 검사, 신뢰도 게이트를 코드와 함께 다룹니다.
• Jev is the fish at the poker table - 보정되어 있고 생성하지 않는 모델이 무엇에 쓰이는지에 관한 에세이입니다.
• Jev as a command safety reviewer - 모든 fx 명령을 Jev가 검토하는 것에 관한 Guillermo Rauch의 글입니다.
• Jev Typewriter - Steve Krouse의 열여섯 판정 데모와 영상입니다.
• He says he co-invented ChatGPT. His new AI will not write a word - Vercel AI SDK 통합을 단계별로 따라가는 설명입니다.
• Testing Jev for Pi extensions - Jev를 도구 사용 안전 계층으로 쓰는 빌더들의 이야기입니다.
• jev 同士に五目並べで対戦させた - 일본어 글이며, 오목에서 Jev끼리 맞붙이고 소스와 시간 로그를 함께 실었습니다.
• Jev's Architecture Unmasked - 공유 상태와 병렬 분기 아키텍처를 재구성한 10,000건 호출 탐침이며, 위의 kev가 여기서 만들어졌습니다.
• OpenJev on Hacker News - 로짓을 직접 읽는 것이 과연 새로운지를 길게 논쟁합니다.
• Open-sourced Jev architecture last year - 비자기회귀 타입 지정 결정에 대한 선행 기술 주장과, 실제 차이는 제로샷 일반성이라는 반박입니다.