COMPLETE DIRECTORY · SOURCE-LINKED
全部资料，
按用途归位。
这里是网站的完整可检索目录：项目、模型、论文、工具和相邻资源都在同一张图谱里。条目链接回原始代码、论文或发布材料；性能和成本数字保留它们产生的条件。
PLATFORM LEADSX / 小红书 / Reddit / Hacker News
社交平台用于发现新线索；只有能回到原始仓库、论文、官方发布或作者材料的内容进入目录。每次取舍都保留在来源核验页。
查看平台雷达 →| 资源 | 适合 |
|---|---|
| 官宣博客（Diogo Almeida 亲笔） ↗ | 第一手动机、架构、RLCD、定价与官方免责声明 |
| System One 概念文档 ↗ | “决策模型”与聊天模型的本质区别 |
| State 概念文档 ↗ | 如何把上下文组织成 Jev 能吃的结构化状态 |
| Confidence 文档 ↗ | confidence 与 probability 的区别、怎么用 |
| @CompleteSkeptic 官宣推文（09-15） ↗ | 创始人对产品的介绍 |
| 黄小木：Jev 模型从 0 到 1（09-19） ↗ | 中文入门；候补名单步骤已过时 |
| whatisjev.com（含中文版） ↗ | 社区维护的知识站 |
| 项目 | ★ | 说明 |
|---|---|---|
| typesafe-ai/typesafe-sdk-python ↗ | 212 | Python ≥ 3.10；官方 changelog 已至 0.7.1（09-21） |
| typesafe-ai/typesafe-sdk-js ↗ | 230 | Node.js ≥ 20；包名 @typesafe-ai/sdk |
直连、Vercel、Cloudflare、OpenRouter、LangSmith 的模型标识和请求格式分别查看安装指南。官方已取消候补名单；账号额度以 Console 为准。
| 接入 | 类型与核验范围 |
|---|---|
| Pydantic AI：TypeSafeModel ↗ · Evals 示例 ↗ | Pydantic 官方：类型化决策与低置信度回退；Evals 2.46.0 起可用 Jev 运行 LLMJudge / GEval，不生成评判理由 |
| Pydantic AI Gateway ↗ | Pydantic 官方的自带 TypeSafe 密钥接入，转发原生 /v1/systemone；不是普通聊天接口 |
| Composio TypeSafe provider ↗ | Composio 官方：@composio/typesafe / composio-typesafe 让 Jev 选工具及封闭集合参数，返回 call、partial 或 abstain；decide 本身不执行工具 |
| Rig 的 TypeSafe Jev 接入 ↗ | Rig 主仓库列出 rig-typesafeai，明确标为 experimental judgments；Rust 的类型化判断接入 |
| Ax 的 TypeSafe 接入 ↗ | Ax 第一方文档列出 TypeSafe / Jev 的布尔与分类输出及原生评分、概率客户端；自由文本不是原生 Jev 输出 |
| Vercel Connect：Jev ↗ · eve 评估指南 ↗ | Vercel 官方：Connect 用项目 / 环境范围和 OIDC 管理凭证；eve 的 auto、evaluate 默认使用 AI Gateway 的 typesafe-ai/jev |
从 Playground 开始，创建 API Key，再用 SDK 执行第一个有边界的判断。完整步骤在 手把手 Jev；没有 Key 时也可先阅读本地适配器的调用边界。
- Playground ↗（零代码）→ API Key ↗ → Python SDK ↗
- 没拿到 Key？用 typesafe-ai/system-one-adapter-python ↗（281★，2026-09-24）拿任意 LLM 顶替
- 完整步骤：INSTALLATION.md
| 项目 | ★ | 说明 |
|---|---|---|
| TypeSafeAI/typesafe-playground ↗ | — | 非官方社区组织的交互实验场；可编辑类型化问题、A/B 输入与模拟 / 实时 Jev 演示。无密钥时可看示例与 mock，实时调用需密钥；基于早期 playground 扩展 |
| TypeSafeAI/jev-harness ↗ | — | 非官方、研究阶段提案审查契约：LLM 提议、Jev 回答四个问题、确定性代码给出判定与 receipt。仓库主体离线使用 mock；实时调用由独立宿主提供，不自动执行补丁或授予权限 |
| TauricResearch/TradingAgents ↗ | — | 可选 Jev 集成：配置 TYPESAFE_API_KEY 后，Sentiment Analyst 过滤 StockTwits / Reddit 帖文并汇总立场；无密钥时帖文不经筛选直接通过。整个交易框架并非 Jev 专属 |
| szczyglis-dev/py-gpt ↗ | — | 桌面助手的可选 Jev / System One inline 插件；jev_evaluate(state, questions) 使用 /v1/systemone，支持 Choice / Score / Noul；2026-09-25 的 2.8.31 更新记录新增该插件 |
| ziyacivan/jev-mail-filter ↗ | — | Gmail Apps Script：用 Jev 标注、归档、建立待办、标记可疑邮件与生成摘要；README 明确每封新邮件会向 TypeSafe 发送发件人、主题和正文前 2,000 字符，启用前应按自己的邮件数据要求审查（09-27 收录） |
| 项目 | ★ | 说明 |
|---|---|---|
| typesafe-ai/skills ↗ | 1,993 | 官方 Agent Skill（Claude Code 插件 / npx skills 双通道） |
| tamaratran/fast-jev-compaction ↗ | 6,527 | Claude Code 插件：评分后筛除工具调用及结果，保留用户与助手正文 |
| gargpratyush/jev-router ↗ | 364 | Claude Code 里按任务路由到最便宜模型 |
| devagrawal09/jev-review ↗ | 576 | 分阶段代码评审 + 本地 Dashboard |
| NiazMorshed2007/jev-review ↗ | 213 | 本地优先持续质量评审 MCP 插件 |
| Alurith/jeff ↗ | 37 | 只读 CLI 语义代码评审 |
| zdenham/jev-lint ↗ | 2 | 自然语言规则的语义 linter |
| thruwire/foreman ↗ | 532 | 软件工厂“工头” |
| samuelfaj/distill ↗ | 686 | 编码 Agent；附 Jev 路由与 token 节省机制文档 |
| reticlehq/reticle ↗ | 827 | Agent 产出验证工具；README 将 Jev 路由列为计划，尚未交付该集成 |
| kitze/skillbox ↗ | 234 | 自托管技能库，可选 Jev 集成 |
| DevMortimer/pi-warden ↗ | 138 | 用 Jev 检查编码 Agent 的写入与项目规则（09-24 收录） |
| 0xNatoshi/jev-codex-router ↗ | 248 | 按调用选择 Codex 模型与推理深度；约 −60% 的节省来自 237 轮历史模拟，项目自述非实测账单（09-24 收录） |
| supercorp-ai/supercov ↗ | 114 | 给编程 Agent 的测试覆盖率、安全与代码质量：Jev 检查每个源文件，Agent 就知道先修什么 |
| ivancasco/aidlc-plugin-jev ↗ | — | AI-DLC 规划文档的质量 / 阻断 / 缺口三类 gate；文档拆分后再送入 Jev，阈值只在小型 fixtures 调过，阻断门槛需用团队自己的文档复核（09-27 收录） |
| itsmostafa/system-one-connector ↗ | — | MIT 的 evaluate CLI / MCP 连接器，可为 Codex、Claude Code、Claude Desktop、Hermes 和 pi 注册 Jev 或自托管 System One 模型；09-27 的 0.4.1 将 CLI 从 jev 改名为 evaluate，旧版不能用自更新跨过这次改名，需按维护者说明重装（09-27 收录） |
| jkudish/jev-mcp ↗ | — | MIT MCP 服务器，提供 evidence verification、页面预筛、检索重排、分类、diff review / completion gate 等 11 个工具；README 对缺失或畸形模型回答走 invalid_response / review 路径，具体阈值仍需按团队数据校准（09-27 收录） |
| kerpopule/hermes-jev-skills ↗ | — | MIT 的 10 个 Agent skill：模型路由、检索筛选、记忆选择、压缩、skill 选择、邮件分流、computer/browser use 等；README 推荐先用 shadow 模式并保留本地注入筛查。其延迟、过滤率与召回率是维护者在指定评分集和运行条件下的记录（09-27 收录） |
| miuuyy/Astra-Ares ↗ | — | MIT 的实验性 Codex 分支：Jev 在 generation 之间选择 GPT-6 的 reasoning effort 与持续步数；需要自行构建补丁版 CLI，macOS Apple Silicon 是已测试平台。README 明示尚未测得对固定 effort 的节省和缓存收益（09-27 收录） |
| TianyuCodings/JevHarness ↗ | — | 让 LLM 在开发期写 task-specific harness，冻结后由代码与 Jev 决策执行；提供 Pokémon 归档轨迹、选择树和回放。25%→75% 是同一 Eval 选择流程的示例，不是独立泛化性能估计（09-27 收录） |
| MongLong0214/jev-gate ↗ | — | Claude Code 的实验性任务路由插件，公开了 V3–V5 的宿主实验记录。作者自己的 V4 小任务试验中，默认策略没有触发委派；强制委派同质检通过但成本高 38%，因此不应将其当作已证实的节省方案（09-27 收录） |
| 项目 | ★ | 说明 |
|---|---|---|
| browser-use/jev-ultrafast ↗ | 18,959 | browser-use 官方：Jev 驱动浏览器 Agent（动态索引动作空间） |
| socai-io/jev-social ↗ | — | Jev 为 Instagram、TikTok 和 LinkedIn 研究选择有界的搜索、检查或停止操作；socai CLI 在用户现有 Chrome 中执行，报告保留来源证据（09-26 收录） |
| wy-coliney/jev-browser-use ↗ | 425 | Jev 操作控件、Codex 输入和验证；作者的 5–10× 来自特定浏览器工作流 |
| droidrun/mobile-jev ↗ | 373 | 移动端自动化 |
| jkudish/jev-browser ↗ | 249 | Jev 浏览器操作 |
| milind-soni/tiptour-macos ↗ | 659 | 本地快速 computer use |
| 小红书旧记录（待核验） | — | CUA + Jev 线索；本轮正文不可读取，旧署名与成本说法未复核，见 核验记录 |
| 项目 | ★ | 说明 |
|---|---|---|
| NandhaKishorM/laya ↗ | 19,984 | 独立开放决策模型；多语言路由与权重公开，跨模型比较需核对条件 |
| TheoLeeCJ/SemIf-OpenJev ↗ | 4,065 | 开源模型语义 if，单卡 3090 可跑（独立项目）；原 SemIf 已更名，星数为 09-24 快照 |
| TianyuCodings/NanoJev ↗ | 2,103 | 纳米复刻：并行决策 + 动态候选 + 端到端训练 |
| vinnylarouge/jevlike ↗ | 1,264 | 单次前向评分的独立研究模型；作者明确未复现 Jev 私有训练方法 |
| bespokelabsai/nimble ↗ | 1,677 | 开放数据 + 开放模型 + 开放配方（对比式数据策展） |
| jaredpalmer/kev ↗ | 5,746 | 当前为 Qwen3.5 的 0.8B / 4B / 9B 模型族；旧 Qwen3 系列和 0.5B 原型仍保留 |
| featherless-ai/simple-jev ↗ | 496 | 任意开源模型 → classifier/jev 端点 |
| ekzhang/openjev-sglang ↗ | 298 | Jev 兼容 API（prefill-only, sglang） |
| khimaros/verdict ↗ | — | 独立 Jev-like / wire-compatible 实现：用本地 GGUF / llama-server 提供 /v1/systemone 相同协议；不代表 TypeSafe Jev 内部机制、校准或性能 |
| Yinsongxu/LLM2Jev ↗ | — | Apache-2.0 本地 Jev-like：SGLang / Transformers / MLX 支持文本和图片，prefill-only 候选评分并兼容 /v1/systemone；公开 Web、Snake、MuJoCo 演示。Qwen3.5-4B 的 76.2% / 231 题与延迟均是项目报告，需按其硬件和缓存条件比较（09-27 收录） |
| ThinkFlowLab/system1-agents ↗ | — | Apache-2.0 的 System 1 Agent 示例集合，涵盖浏览器、电脑、游戏与机器人；把 Jev、Laya、Cua-S1 并列为可换决策模型，不能据此推断模型间质量可比（09-27 收录） |
| tinnel123666888/OmniJev ↗ | — | 全模态开源 Jev：图像、视频、屏幕与机器人场景的 choice / score / noul 概率；0.8B、2B、4B 权重。仓库强调机器人片段为离线回放，训练清单仍在审计，不能表述为闭环机器人控制或统一基准结论（09-27 收录） |
| ypcypc/JEMM ↗ | — | Apache-2.0 多模态 Jev-like HTTP 服务：文本或最多 4 张截图、choice / noul / score，返回候选概率与 confidence；需要至少 64 GB CUDA GPU，非 TypeSafe 官方项目（09-27 收录） |
| TypeLLM/TypeLLM ↗ | — | Apache-2.0 的 SGLang 类型化生成层，受 Jev 启发；支持 JSON Schema、图像输入与依赖字段。其 JevBench 195/231（无 thinking）与 228/231（thinking）是维护者在 231 个公开任务上的报告，应连同方法与逐题结果阅读（09-27 收录） |
| nokia-applied-research/AnyJev ↗ | — | Apache-2.0：把开放 LLM 的输出变成可阈值化的类型化决策；支持 vLLM 与小样本闭式 head。README 的准确率、ECE 与可自动化覆盖率均是限定 BANKING77 条件下的作者结果（09-27 收录） |
| 项目 | ★ | 说明 |
|---|---|---|
| danielgshea/jev-as-a-judge ↗ | 79 | 天气 Agent 轨迹评判；5 个案例重复 100 次，不能当作 500 个独立样本 |
| fstandhartinger/jevbench ↗ | 103 | 决策模型综合评测；需要区分原始测量、延迟修正和综合评分 |
| AbdelStark/jev-benchmarks ↗ | 17 | 与本地 GLiNER2.5 的同任务对比试点；准确率、错误预算下覆盖率与延迟，条件公开（09-24 收录） |
| NanmiCoder/jev-arena ↗ | 98 | 一万条评论同批对比 Jev 与 DeepSeek；GPT 复核口径，可回放逐条核查（09-24 收录） |
| instax-dutta/sysone-bench ↗ | 4 | 同输入比较 Jev、Laya、Router 与 Qwen；已读原始结果，README 的 states / decisions 口径有差异 |
| yibie/laya-jev-lab ↗ | 8 | 中文客服小样本、置信度与级联实验；附原始输出和撤回结论 |
| beese54/jev-ticket-triage ↗ | — | 770 条 Banking77 与 150 条人工复核工单的 Jev / 两个 LLM 对比；仓库公开条件、图表与仪表盘。数字均为作者报告，数据标签与阈值处理需连同 README 一起审阅（09-27 收录） |
| agent-chaperone/agent-chaperone ↗ | 20 | MCP 代理和工具 hooks 审查；默认 shadow，仅记录，不能替代沙箱 |
| JacobLinCool/jev-paper-judge ↗ | 1 | 评价论文表达清晰度与完整性，不验证科学结论是否正确 |
| ourines/hermes-jev ↗ | 2 | 为 Hermes 提供显式 Jev 决策工具，支持 TypeSafe / Cloudflare |
| ZF-Utokyo/Jev-Benchmark ↗ | — | ContractNLI 法律合同推断：Jev 1.13 与九个语言模型；仓库有 123 份测试合同、30 个固定锚点、原始预测、适配器与 4,830 次尝试记录；具体结论见论文 ↗ |
| sumleo/RLCDAlignBench ↗ | — | Jev 对齐失效检测研究：十类失效、44 个基准、五个小型目标模型；数据集 ↗需申请访问，标签主要来自基准自带评判器；见论文 ↗ |
| get-convex/convex-evals ↗ | — | Convex 编码知识的独立决策基准，108 道选择题、三种选项排列；Jev 通过 OpenRouter 的 /api/alpha/decisions 调用，保存概率、置信度与提供商成本；不等于整个编码评测框架使用 Jev |
| jev-ids/jev-ids ↗ | — | MIT 的入侵检测研究原型，公开 NSL-KDD 2,000 flow、三随机种子、Jev / Gemini / Random Forest / Isolation Forest 的代码与原始结果。作者报告 Jev 在 k=1 时 F1 低于 Gemini、zero-day recall 更高；只适用于该数据集与异步侧路，不能当作生产入侵防护结论（09-27 收录） |
这些是工具或实验仓库，不是 Jev 的学术论文。方法和局限见 RESEARCH.md。
Jev 发布 4 天后 arXiv 开始出现相关论文；截至 09-22 的历史批次有 13 篇，09-23 / 09-24 另核验 11 篇（逐篇条目见 RESEARCH.md）。以下 5 篇早期论文公开了配套仓库；仓库链接已核对元数据，代码未经本仓库审计。
| 论文（首发） | ★ | 配套仓库与说明 |
|---|---|---|
| Calibrated Decisions at Scale（09-21） ↗ | 0 | pozapas/jev-calibrated-narrative-coding ↗：事故叙述批量编码流水线 |
| Jev-Mem（09-21） ↗ | 49 | libingzheren/Jev-Mem ↗：System-One 控制的 Agent 记忆系统 |
| Visual Jev（09-22） ↗ | 4 | guanxuyu-sv/Visual-Jev ↗：一图多问的共享视觉上下文实现 |
| this-that-model-1.0（09-20） ↗ | 22 | FLock-io/this-that-model ↗：约 2B 开源类型化决策模型；权重在 Hugging Face ↗ |
| CSS 标注横评（09-21） ↗ | 0 | hazemibrahim97/decision-models-css ↗：18 任务横评的复现包 |
其余 8 篇（两篇边缘 / 6G 编排、科学决策、REFLEX、JEV-as-a-Judge、CallScreenBench、JEVQA、选项名敏感性）本轮未见配套仓库；微信端可见的中文盘点见 PaperWeekly，09-23 ↗。
| 项目 | ★ | 说明 |
|---|---|---|
| realZachi/pg-jev ↗ | 322 | PostgreSQL 扩展：自然语言查表 |
| colliber/duckdb-jev ↗ | 24 | DuckDB：typed Jev 答案即 SQL 类型 |
| maayanlevy/mysql-ailike ↗ | 4 | MySQL：按语义过滤行 |
| kylemclaren/jevql ↗ | 12 | 原生 PostgreSQL 的类 psql 客户端，无需扩展：SQL 在服务端执行，Jev 判断返回的行 |
| superagents-lab/jev-search ↗ | 432 | Jev 驱动的网络搜索（信源选择 + 相关性排序） |
| kylemclaren/jevsearch ↗ | 3 | shadcn/ui ⌘K 站内搜索组件：先出关键词结果，再用一次 Jev 请求重排前 20 条；作者报告在 41 条 TypeSafe 文档查询上 Hit@1 为 83%（纯关键词为 41%）；与 superagents-lab/jev-search 不是同一项目 |
| kyotofin/tax-doc-classifier ↗ | 411 | 作者报告在其 261 份 IRS 表格集合上的分类结果；不是跨领域准确率 |
| kylemclaren/jevpdf ↗ | 1 | 浏览器内按语义搜索 PDF：pdf.js 在本地提取文本行，Jev 对每行回答一次是/否，匹配的行逐页高亮并按概率排序 |
| jerryjliu/docjev ↗ | — | Apache-2.0 文档分类与拆分工具；有冻结数据、原始结果和可复现脚本。其 40 份分类 / 8 个拆分包的实文档试验是小型便利样本，README 已明确不构成通用准确率、速度或成本结论（09-27 收录） |
| AkashPriyadarshii/jev-curate ↗ | — | MIT Rust / Python 的 Parquet、Arrow、JSONL 数据筛选 CLI，内置推理数学、反谄媚和代码质量 rubric，测试使用 mock server。24 rows/s 是本地 mock benchmark，1500+/s 是目标值，不把它们作为线上吞吐结论（09-27 收录） |
| 项目 | ★ | 说明 |
|---|---|---|
| Ramneet-Singh/jevopt ↗ | 3 | C/C++ 编译驱动；Jev 选择内联策略，LLVM 负责合法变换；附 Embench 运行记录 |
| jevframe ↗ | — | Pandas / Polars 逐行语义判断，返回概率；支持并发控制与缓存 |
| MinusPodJev ↗ | 1 | 对播客转录片段做广告识别的 FastAPI 代理；含 14 期语料的离线评测；作者 @TTLequals0，09-20 ↗ |
| 项目 | ★ | 说明 |
|---|---|---|
| OpenByteInc/QuantDinger ↗ | 12,054 | 交易平台的下单前语义判断；未配置提供商时可放行，不能据此推断风险控制效果 |
| jarrodwatts/jev-trader ↗ | 2,163 | Monad 链上每区块一次交易决策 |
| fhshaik/typesafe-mario ↗ | 374 | Jev 玩超级马里奥 |
| sc2musa/Jev_Star ↗ | — | 研究阶段 StarCraft II 控制：GPT-6 规划、Jev 选择宏观 / 微操动作；有回放与论文，完整胜局和微操实验样本有限，且规划贡献未被单独消融；见预印本 ↗ |
| dabit3/jev-experiments ↗ | 374 | 实验合集 |
| jev-pong（在线） ↗ · HN ↗ | – | Jev vs GPT-5.6 / Claude Haiku 打乒乓 |
| trolley 问题（在线） ↗ | – | “Jev 会拉拉杆吗？” |
| SpriteFusion 实时关卡生成 ↗ | – | 实时生成游戏关卡 |
| AI Will @FinanceYF5：游戏演示（09-20） ↗ | — | 多局游戏的中文分享；成本为帖子报告，未独立复现 |
优先阅读 2026-09-24 论文与评测说明：新增 LangChain judge、Archestra 工具调用、JevBench 和中文客服实验；下面也保留早期解读入口，不据其标题推断结论。
| 资源 | 结论倾向 |
|---|---|
| mizzlelover/jev-hub ↗（09-24 收录） | X 长文与演示视频聚合索引，保留作者与原链；收录不等于演示已复现 |
| Jev vs. classical ML ↗ | 早期实验入口；本轮未成功读取页面，不引用其数值结论 |
| Jev vs. XGBoost and BERT ↗ | 定性讨论；文章说明并未完成三者同条件基准 |
| Jev means structured output is interesting again ↗ | 结构化输出被重新点燃 |
| Most People on the Internet Miss What Jev Is About ↗ | 大众误解纠正 |
| You could have built Jev ↗ | 单 token 概率读取的实现思路；关于 Jev 内部机制的说法属于作者推测 |
| Jev's Architecture Unmasked ↗ | 社区架构推测，不能当作官方披露 |
| TypeSafe's Jev Can't See ↗ | 能力边界实测 |
| Testing Jev as a validation gate for drug-discovery agents ↗ | 高门槛领域实测 |
| Reddit：一年前就做过同架构（争议帖） ↗ | 先发权争议 |
没有匹配的目录条目。可以尝试“Agent”、“机器人”、“MCP”或“评测”。