Awesome Jev: подборка инструментов TypeSafe System One

Awesome Jev — кураторский список проектов, библиотек и исследований, построенных вокруг модели Jev от TypeSafe. Jev — это специализированная модель класса System One: она не генерирует развёрнутые ответы, а выносит типизированные суждения (Choice, Score, Noul) с калиброванными вероятностями за доли секунды. Репозиторий собирает в одном месте SDK, приложения, инструменты для coding-агентов, игры и независимые бенчмарки. Список неофициальный и не аффилирован с TypeSafe AI; публичный доступ к API открыт 21 сентября 2026 года.

Что такое Jev и System One

Jev работает иначе, чем обычный LLM. Вместо свободного текста он получает контекст и конечный набор кандидатов и возвращает распределение вероятностей по ним. Основные примитивы:

• Choice — выбор одного варианта из списка (до 255 опций в одном запросе);
• Score — числовая оценка по шкале с калибровкой;
• Noul — вероятность истинности утверждения (да/нет/может быть).

Один вызов занимает миллисекунды, поэтому Jev удобно встраивать в горячие циклы: каждый тап в браузере, каждая отправка письма, каждый коммит. Официальная документация — на docs.typesafe.ai, ключи выдаются в консоли.

Официальные ресурсы

В список входят все первоисточники: документация с cookbooks и паттернами, Playground, консоль для ключей и учёта расходов, GitHub-организация TypeSafe и workflow evals. Отдельно отмечены известные режимы отказа Jev 1.13 (jaggedness) — честный разбор слабых мест модели. Хостинг typesafe-ai/jev доступен через Vercel AI Gateway.

SDK и клиенты

Раздел покрывает официальные клиенты и десятки community-вариантов:

• Официальные: Python SDK (pip install typesafe-sdk), JavaScript/TypeScript SDK (npm install @typesafe-ai/sdk), System One adapter для Python — drop-in замена TypeSafeClient поверх LLM API для сравнения Jev и чат-моделей на одинаковых вопросах, а также провайдер Vercel AI SDK.
• Языки: Elixir (пакет typesafe_sdk, Jev как GenServer), Ruby (typesafe-sdk, ruby_llm-typesafe), Rails-интеграция, три независимых Rust-клиента (typesafe-ai-rs, typesafe-ai, typesafe-rs), Scala/ZIO, .NET, PHP и Laravel-пакет, два Go-клиента, Swift, LlamaIndex-ранкер и роутер, отдельный async Python-клиент jevclient.

Это один из самых широких наборов языковых обёрток среди modern AI-примитивов: от PHP до Swift и ZIO.

Приложения

Самый большой раздел — реальные продукты, где Jev работает в цикле:

• Браузерные агенты: Jev Ultrafast от Browser Use выбирает операцию и DOM-элемент одним запросом (перелёт Zürich → London на Google Flights за ~7 секунд), Jev для Chrome переносит тот же подход в расширение, jev-browser работает с Playwright-снапшотами (~300 мс/вызов) и отдаёт MCP-сервер, Unclutter скрывает несущественные элементы страницы.
• Рабочий стол и мобильные: typesafe-computer-use (macOS, OCR → классификация → клик, ~$0.0002 за шаг), Mobile Jev для Android (Uber, SFO → Golden Gate за ~21 секунду и 9 действий без ADB).
• Почта и автоматизация: jevMail — спам-фильтр и авто-разметка Gmail, HA-Jev — интеграция с Home Assistant, где типизированные вопросы превращаются в датчики и автоматизации.
• Поиск по коду: Every — семантический CLI-поиск по функциям, blink — ансамбль walkers спрашивает Jev, какой файл отвечает на запрос, neo4jev — навигация по графу Neo4j.
• Инфраструктура: sqlite3-jev добавляет функции jev_noul / jev_choice / jev_score в SQLite, jevql — те же функции в Postgres без расширения, jev-resilience — семантический circuit breaker для Spring WebFlux, tripwire — семь проверок каждого LLM-ответа за ~100 мс.
• Coding-пайплайны: Supercov оценивает файлы по покрытию тестами, [Jev Review](https://github.com/devagrawal09/jev-review] — staged-ревью с локальным дашбордом, Foreman — цикл «Codex пишет, Jev судит».
• Торговля и робототехника: Jev Trade — живой деск на Hyperliquid, Jev Drone — тактические решения для квадрокоптера в MuJoCo.

Игры и демо

Раздел демонстрирует характерную для Jev схему: детерминированный код владеет правилами и арифметикой, а модель выбирает только на развилках. Jev Tetris, Pac-Man, Chess, Super Mario, Doom в браузере, Pokemon Red на PyBoy с оценкой прогнозов по Brier-метрике против RAM эмулятора, 2048 с показом распределения вероятностей каждого хода, sudoku-vs-jev и chess-vs-jev. Есть даже жилищный симулятор JevsBistro, где один и тот же сервис ресторана переигрывается для сравнения rule-based, camera-assisted и Jev-официантов.

Инструменты для агентов и MCP

Секция для coding-агентов: официальный TypeSafe agent skill для Claude Code, fast-jev-compaction — плагин, который вместо суммаризации выкидывает устаревшие tool calls по оценке Jev, SkillRanker ранжирует навыки под следующий шаг, MCP-серверы jev-mcp (проверка цитат, скрининг prompt injection, семантический ранкинг), Jev MCP на Python и typesafe-mcp. Среди hook-инструментов: jev-axi проверяет shell-команды на опасность до запуска, jev-belay ищет в транскрипте доказательства «done», jev-commit сверяет сообщение коммита со staged diff, jev-pref превращает AGENTS.md в семантический линтер. Роутеры jev-router и Jevonian распределяют запросы по моделям и уровням thinking'а.

Исследования и open source модели

Отдельный раздел честно отделяет независимые работы от официального продукта TypeSafe: jevlike, openjev — запуск Jev-like scorer'а на домашнем RTX 3090, PocketJev для iPhone через MLX, LitJev — репродукция, превращающая любой Qwen в decision model с той же схемой /v1/systemone, PlayJev — fine-tune Qwen3.5-0.8B на десяти браузерных играх с открытыми весами. Бенчмарки: сравнение с Qwen на Cerebras, phishing-тест (там Haiku 4.5 выиграл по accuracy), ретроспектива на 8 054 объектах NASA Kepler (72.5% против 64.4% у rule-based baseline), rerank-оценка на 9 831 размеченных парах и ASSAY-001 — пререгистрированная проверка калибровки на Banking77 / CLINC150 со спорным вердиктом.

Статьи

Независимые измерения: Mini-Vibe Check от Every, японский разбор «а разве это LLM не может?» на Zenn, сравнение одного judge-вызова с 12 dimension scores на трёх задачах классификации и тест на 16 000 вызовов против gpt-5.4-mini с описанием того, где Jev выигрывает и где ломается.

Как участвовать

Вклад описан в CONTRIBUTING.md: открыть PR со ссылкой и однострочным описанием — проект должен быть полезным, интересным и реально построенным на Jev (или явно вдохновлённым его интерфейсом). Лицензия списка — CC0 1.0, то есть общественное достояние. Существует и альтернативный MrJev/awesome-jev с ревью на mrjev.com.

Для русскоязычного читателя Awesome Jev — удобная карта экосистемы вокруг нишевой модели: если нужен быстрый типизированный суждение в горячем цикле, здесь можно найти готовую обёртку почти под любой стек и посмотреть, как другие решили задачу роутинга, guardrails и оценки агентов.