总览
介绍模型或整个领域，而非单一模式。
共有 481 行归在这个模式下，其中 459 行带代码。顺序与目录相同：官方的在前，然后是带代码的，再按星标排。
标有「并非 Jev 本身」或「仅影子运行」的条目照样列出，但它们不是用 Jev 做决策的示例。
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Official agent skill for Claude Code
把 TypeSafe 官方技能装进 Claude Code，让智能体自己写出正确的 Jev 调用，不必每次手动贴 API 结构。
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system-one-adapter-python
一个可直接替换 TypeSafeClient 的适配器，底层走普通 LLM API —— 没有 Jev 权限也能跑 Jev 形状的代码。
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typesafe-sdk (Python)
官方 Python 客户端。含同步与异步客户端、支持 retry-after 的重试策略，以及 Choice/Score/Noul 辅助类。
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@typesafe-ai/sdk (TypeScript / JavaScript)
官方 TypeScript 客户端。同时提供 ESM、CJS 和类型声明，辅助函数是小写的 choice()/score()/noul()。
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API reference
POST /v1/systemone 的核心 Choice、Score、Noul 问题请求与应答结构，以及请求校验和 HTTP 错误处理。机翻
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Models, pricing and limits
原生 Jev 1.14/1.13 的 ID、别名、价格与限制：输入 $0.042/Mtok，输出免费，默认每次请求 64k token、每个问题 32k。默认输入为文本；图像和 262k 长上下文需显式开启实验功能。机翻
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Primitives: Choice, Score, Noul
核心 Choice、Score、Noul 问题类型的选择、组合与 criteria 写法；Choice 最多 255 个选项，Score 支持 2–10 级。机翻
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Introducing System One models and Jev
发布博文：什么是 System One 模型、为什么要把决策从生成里拆出来，以及厂商自报的延迟与成本数字。
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Jev 1.13 known limitations
厂商列出的 Jev 1.13 局限：字面化理解、算术与计数、日期比较、间接指代、夹杂无关细节的长 state，以及对抗性内容。机翻
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Use case map
厂商自己的分类体系：五大类、十九个行业方向、十种决策形态（从分类一直到结构化数据抽取）。
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OpenCode Zen: Jev resale
一个编程智能体，其托管网关转售 Jev，还提供一个免费档位的模型 id。
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litellm
AI 网关：用一套 OpenAI 格式的 API 调用 100 多家 LLM 提供商。它的 TypeSafe 护栏负责压缩上下文：对请求中每段已完成的工具交互，向 Jev 提一个 noul，问该结果对当前任务是否仍有必要，并清空被判为不再相关的结果。模型撰写机翻
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laya
System One 接口的重新实现，不是 Jev：用自己的非自回归检查点，在一次前向传播中回答关于文本或 JSON 的 choice、score 和 noul 问题；据作者在 T4 上的测量，单个问题 33 毫秒；支持 100 多种语言，并由路由器为每个请求挑选检查点。模型撰写机翻
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ai
TypeScript 的 AI 工具包，来自 Next.js 的作者们。项目自述机翻
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openwork
某协作工具的开源替代品。项目自述机翻
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@effect/ai-typesafe
在 Jev 之上实现 Effect 的 DecisionModel 接口，并罕见地坦白说明取整行为尚未核实。
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kev
一套可训练、可自托管的 Jev-like 决策模型，API 与 System One 兼容 —— 官方 SDK 可以直接指向你自己的服务。
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rig-typesafeai
Rust 集成，选项数量在编译期检查 —— 超过 255 个选项的 Choice 会编译失败，而不是运行时才报错。
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deep-searcher
深度研究工具：在 Milvus 等向量数据库中检索私有数据，再用 LLM 推理作答。它的评测把 LLM 自己做出的停止检索决定，与 Jev 就已收集的上下文是否足以作答给出的 noul 相比较，共 100 道题。模型撰写机翻
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Yao Agents
可自托管的 Agent 工作空间，让 Agent 在你自己的多台设备上运行，提供任务看板、相互隔离的工作区和开放 API；它已把 Jev 作为决策模型提供商，与文本模型并列。所引文件测试的是通过 /v1/models 校验 Jev 密钥。模型撰写机翻
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Kiln: Jev adapter
一个接进 adapter registry 的「JSON Schema 转问题」编译器，并诚实说明了它无法支持的场景。
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SemIf
一个独立的「语义 if」实现，开门见山声明与 Jev 和 TypeSafe 无隶属关系。
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ruby_llm: TypeSafe provider
带专门 System One 协议的 Ruby provider，是 Ruby 侧接入 Jev 的主要路径。
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NanoJev
自称 Jev 的「nano 复刻版」，用途是拿来读，不是拿来上生产。
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NeoHorse
TokenRhythm 面向智能体工作流的开放权重模型系列。基于 NeoHorse-1-4B 的 NeoHorse-Jev-4B 通过仅预填充推理回答 Choice、Noul 和 Score，运行时沿用 /v1/systemone 的请求格式，可用 vLLM、SGLang 或 Python 部署。作者报告其在六组文本基准上平均得分 77.70。模型撰写机翻
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Jeff
一个开源的 0.8B “System 1”模型，带任务适配器和 GGUF 版本，用来放在大型本地模型前面做快速决策；它的游戏运行器每回合通过 /v1/systemone 在合法走法中问一个 choice。作者报告 8 个适配器的平均准确率为 94.6%，Qwen3.8-27B 为 86.6%。模型撰写机翻
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Ollaya
像 Ollama 运行大模型那样在本地运行开源决策模型：按名称拉取模型，通过兼容 /v1/systemone 的守护进程提供服务，TypeSafe SDK 无需修改即可使用。README 报告其推荐模型 winnow:e4b 的类型化决策准确率为 0.724，TypeSafe 报告 Jev 为 0.738。模型撰写机翻
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jevlike
一个独立可训练的模型，输入输出形状与 Jev 相同：文本加 N 个选项进，每个选项一个概率出，单次前向完成。
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decider
一族 System One 风格的模型，从开源基座微调而来，做单次类型化决策。
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rizzo-flow
Jev 接口的本地重新实现，不是 Jev：在 llama.cpp 上运行开放的 Spark-X2.5 模型及作者的 LoRA 微调，通过与 Jev 相同的端点回答 noul、choice 和 score 问题。在一个类型化决策基准上，它的准确率为 0.648，基础模型为 0.574，仍低于 Jev；其概率未经校准。模型撰写机翻
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jev (jevos)
单个仅用 CPU 的二进制程序，在 Jev 的 POST /v1/systemone 接口后面提供开源模型 jevos-v5：在笔记本上约 30–130 毫秒给出带概率的 noul、choice 和 score 回答，不需要 Python。权重发布在 Hugging Face，也有 GGUF 版本；作者的 7 项任务基准中 Jev 的准确率更高。模型撰写机翻
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von
已归档的 System One 接口重新实现，不是 Jev：一个 395M 参数的 ModernBERT 编码器，在 CPU 或 GPU 上一次前向传播回答 choice、noul 和 score 问题，并通过 /v1/systemone 端点提供服务，为 Jev 写的代码只需改基础 URL 就能切换过来。模型撰写机翻
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localjev
GitHub Next 用 TypeScript 写的本地 Jev 兼容 POST /v1/systemone 接口：在打过补丁的 vLLM 上，通过一步式结构化读取从 DiffusionGemma 模型得到概率。它重新实现的是协议，而不是模型。机翻
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vLLM Jev
基于 vLLM 的推理引擎，用于 Valen 等开源的 Jev 形态决策模型：通过 prefill 并复用共享前缀为 choice、noul、score 候选打分，支持图像和视频输入，并为 Apple Silicon 提供 MLX 路径。作者报告在一次视频测试中比 Valen 的 PyTorch 参考实现快 4.3 倍。模型撰写机翻
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openjev
基于开源扩散模型的 Jev 兼容决策服务。
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Strands Decider
面向 Strands Agents 工作流的开源决策模型：一个 2B 的 Qwen3.5 模型，另有最大到 26B-A4B 的 Gemma 4 版本，通过 /v1/systemone 格式的接口提供服务，回答 noul、choice 和 score 并附带置信度。作者报告 2B 版本在 231 个公开 JevBench 任务中答对 180 个，26B-A4B 答对 207 个。模型撰写机翻
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simple-jev
通过读取 next-token logits，把任意开源权重模型变成 Jev 形状的端点 —— JSON 由服务端组装，而不是模型生成。
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Open-Jev
Open-Jev-27B：开放权重模型，针对给定的上下文、问题和候选项直接返回带类型的概率，而不生成答案——一个可以自己运行的 Jev 式决策模型。机翻
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Jeeves
PostHog 的开源 9B 类 Jev 模型（Qwen3.5-9B + LoRA + 指针头）：有把握时直接回答 noul、choice 和 score，没把握时先推理再回答；附扩散草稿模型、训练代码和数据。作者报告它在 JevBench 公开层级上超过 Jev。模型撰写机翻
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imajev
小型开源模型（2B、4B、9B），读取企业已有的照片、记录和文本，按你设定的选项作答，每个答案附带概率和明确的“无法判断”，系统有把握时自动执行，其余交给人处理。作者报告在 JevBench v1.4.2.2 的 91 个模型中排名第一。模型撰写机翻
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Phocinae-Largha-150M-v1
一个 144.3M 参数的中英双语类型化决策模型，由 mmBERT-small 微调而来，通过兼容 /v1/systemone 的服务器以零输出 token 回答 noul、choice 和 score，可在 CPU 上运行。模型卡以英文类型化准确率 0.791、中文 0.848 为首要数字。模型撰写机翻
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openjev-sglang
用开源模型提供的 Jev 兼容端点，仅做 prefill。
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jevbench
Benchmark Heaven 维护的基准，评测 Jev 及兼容 Jev 的决策模型：通过 /v1/systemone 适配器把 noul、choice 和 score 任务发给各个系统，按准确率、校准、延迟和成本打分。当前版本 v1.6.1（2026-10-06）；部分输入是封存的，因此无法完全独立重跑。模型撰写机翻
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jeff
Jev 的 System One API 的自托管重新实现，不是 Jev：由 400M 参数的编码器 GLiFormer 回答 choice、score 和 noul 问题，把官方 SDK 的基础 URL 指向它即可使用。更便宜但不如 Jev 准确：按作者的测试，AG News 主题分类准确率 75.5%，Jev 为 90.5%。模型撰写机翻
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10 Levels of Jev
把 Jev 的三十种用法排成十个层级：从普通代码里的一个“聪明的 if”，到 pi 编程 Agent 里的钩子和工具，最后是自己编写问题的 Agent。附带在线实验台、终端运行器、含 201 个测试的离线模拟器，以及配套的 YouTube 视频。模型撰写机翻
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jiwo
基于 Qwen3.5 的开源决策模型（jiwo-0.8b 和 jiwo-4b），以一次前向计算回答 Jev 的 POST /v1/systemone 请求，为每个选项给出概率，不生成文本。作者报告公开 Decision Index 0.3 得分分别为 29.58 和 46.06，在单张 H100 上请求中位耗时约 50 ms。模型撰写机翻
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OneJev
基于 Qwen 的多模态开源决策模型（0.8B、4B、9B 和 27B），针对截图、照片、视频和文本的类型化问题返回校准概率；附带本地服务器，官方 TypeSafe SDK 无需修改即可连接。作者报告 27B 版本在公开的 Decision Index 0.3 上得分 69.49。模型撰写机翻
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OpenJev
开源的 System One 风格提问演练场，不是 Jev：写好状态和 choice、score、noul 问题，即可从三种后端之一拿到类型化答案：由 LLM 逐个选项打分、对任意 OpenAI 兼容模型发一次 JSON 调用，或使用 Mapika 的开放 decider 权重。模型撰写机翻
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jevk5
Jev 接口的开放权重重新实现，不是 Jev：在 Qwen3.5-4B 上加一个蒸馏得到的 LoRA，通过与 TypeSafe 相同格式的端点回答是非、单选和评分三类问题，在 H100 上一次约 13 毫秒。JevBench v1.4 把它的 v0.2 版本排在 76 个系统中的第二名，得分 62.04，Jev 为 63.29。模型撰写机翻
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open-jev
System One 风格选项打分的本地重新实现，不是 Jev：Gemma 3 4B 先把上下文预填一次，再在一次前向传播中给所有预先写好的选项打分，经 softmax 得到每个选项的概率；可在 MLX 或 PyTorch 上运行，支持按任务微调。Doom 演示就这样挑选动作。模型撰写机翻
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RSI-Jev
一个由 Agent 驱动的研究循环：提出假设、预先登记预测，然后训练并淘汰开源决策模型。这些模型按 /v1/systemone 格式回答 noul、choice 和 score。496 个实验全部写成记录，失败的也包括在内。作者报告 27B 视觉语言模型在公开的 Decision Index 0.3 集上得分 65.64。模型撰写机翻
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JevAny
JevAny：面向强化学习、智能体与模型框架的校准决策层，一次预填充即可返回带类型的答案和选项概率——一个基于 Qwen 骨干的开放 27B 模型，并不是 Jev。机翻
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djev
不是 Jev：一个在 vLLM 上用 DiffusionGemma 回答 Jev 式问题的服务。把答案模板预置到画布上，只把答案槽位留作噪声，于是一步去噪就能得到每个槽位的分布。它按 Jev 的请求和回答格式支持 noul、choice 和 score，另外加了 span 类问题。模型撰写机翻
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OpenDecision
一个开源语义决策引擎，本地跑零样本模型，其 FastAPI 服务已验证与官方 SDK 协议兼容。
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laya-server
不是 Jev：为 Laya 决策模型提供的自托管服务和网页控制台，在同一路径上接受 Jev 的请求格式；一个 Docker 镜像里包含 API 密钥管理、用量统计和多语言模型。回答来自 Laya，所以按 Jev 的 noul、choice 或 score 回答调好的阈值未必适用。模型撰写机翻
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jevcore
为 DeepSeek Harness、其他 MCP 宿主和原生 Node 提供 Jev：核心库负责 noul、choice 和 score 调用，DSH 插件与 MCP 服务器提供同样的三个 Jev 工具和两个需手动开启的闸门。在配置真实的服务方之前不会发出任何数据，启动日志会写明将把什么发往哪里。模型撰写机翻
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advocaat
一个小巧的类型化客户端，用来对你自己的数据提问。
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system-one
面向 TypeScript 与 Pi 的、与提供方无关的 System One 运行时。项目自述机翻
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JevEmbed
把嵌入模型变成 choice、score、noul 作答器的工具包：包括数据合成、微调、/v1/systemone 服务器、基准测试模块和演示场。已在 Hugging Face 发布微调后的 Qwen3-Embedding 与 KaLM 模型，以及含 167 万道题的数据集。模型撰写机翻
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Lichen
可直接替换 Jev 的 API 兼容实现，在本地用开放权重模型提供同样的 /v1/systemone 接口，state 中还可包含图片。作者报告在 24 GB 笔记本 GPU 上用 gemma-4-26B-A4B 答对 231 个公开 JevBench 决策中的 204 至 207 个，Jev 1.13 为 200 个。模型撰写机翻
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ruby_decision_model
面向 Jev 这类决策模型的 Ruby 客户端。项目自述机翻
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sys1
用 Rust 编写、兼容 System One 的 API，面向 Laya 等开放决策模型。机翻
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jevify
把任意 LLM 以类 Jev 端点形式提供服务的极简方案。项目自述机翻
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Drex
Nace.AI 的开放权重决策模型：基于 Qwen3.6-35B-A3B MoE，加 Kev 指针头，按 System One 请求格式回答 choice、score、noul 问题，状态最长 131,072 tokens；可用 Nace 的 llama.cpp 或 Ollama 分支自托管，也可用 Nace 的托管 API。机翻
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litjev
把任意现成 LLM 变成一个 Jev 式的决策层。项目自述机翻
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OpenSourceJev
把 LLM 变成类 Jev 系统。项目自述机翻
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go-jev
TypeSafe Jev 的 Go SDK 与 CLI：从模型获得带类型的决策（是非、选择、评分）。项目自述机翻
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solar-mini4-jev
一个即插即用的封装：让 Upstage 的 Solar 模型以 Jev System One 的 API 形状对外提供服务——noul、choice、score 使用相同的 schema，并提供自带 key 的托管端点。机翻
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OpenJev
OpenJev：TypeSafe Jev 的开源替代品。由开源模型驱动的带类型概率决策 API（Choice、Noul、Score）。机翻
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jev_local
用本地 LLM 复刻 Jev。项目自述机翻
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typesafe-ai-benchmark
一个模仿其结构化输出形状的网关，用于与之对比测试。
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jev (Elixir/OTP)
把 Jev 做成 OTP 进程：从 GenServer 回复，并对答案做模式匹配。
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jev-explained
Jev 讲解。项目自述机翻
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refgarden
面向创作者的空间参考浏览器：本地 Jev 查询选择、元数据高亮与带来源链接的合集。项目自述机翻
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pijev
对 Jev 在不同选项顺序下的回答取平均——所有排列在一次请求中完成——并保证 Brier 分数与对数损失不劣于这些排列的平均水平。只需改一行 import。机翻
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Jev-Quantum
兼容 Jev 协议的随机基线：讲 noul、choice、score，但不读提示词，答案来自高速伪随机数——可以当 mock，也可以作为路由评测的下界。机翻
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tinyjev
一个微型类 Jev 模型：一次前向传播回答 Choice、Score 与 Noul 问题并返回校准概率。支持 MLX 或 PyTorch，完全离线，兼容 System One 接口。项目自述机翻
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typesafe
Swift 版 TypeSafe SDK。项目自述机翻
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OpenJev
兼容 Jev 的 System 开源 Jev。机翻
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notjev
超快的类 Jev 服务器，与模型无关，可对接任何 OpenAI 兼容端点。项目旧自述机翻
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fastjev
以 SDK 为先、独立维护的 SemIf 分支，用于快速的自托管语义决策。项目自述机翻
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Jev-Style
基于 Qwen3.5 的本地小型决策模型（2B 和 0.8B），附带 /v1/systemone 服务器、提供 decide/noul/choice/score 工具的 MCP 服务器、Claude Code 的 PreToolUse 守卫，以及针对自有标注数据的评估命令。作者自测在 JevBench v1.4.1 公开题上得分 73.6%。模型撰写机翻
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learn-jev-end-to-end
端到端学习 Jev 的免费实践课程：用“快脑”（Jev）加“慢脑”（LLM）构建 13 个智能体用例，只需一个 OpenRouter key。项目自述机翻
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hunch
面向 Ruby 与 Rails 的概率化控制流，由 TypeSafe Jev 驱动。项目自述机翻
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jev-cli
小巧的零依赖 Jev 命令行工具。项目自述机翻
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jevper
形似 Jev（TypeSafe System One）的分类封装，基于类 OpenAI 客户端：给出概率与置信度，而不是文本。机翻
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ruby_llm-typesafe
给某个 Ruby LLM 库做的结构化输出 provider。
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swift-typesafe
非官方 Swift SDK。项目自述机翻
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jev-cookbook
TypeSafe AI Jev 的完整食谱：120 多个用例、10 个可运行示例、4 种组合模式。项目自述机翻
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swift-jev
TypeSafe AI Jev 的 Swift 客户端：返回带类型的判断，而不是文本。项目自述机翻
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typesafe-ai
Rust 的类型化客户端，含异步与阻塞后端，以及可观测的重试。项目自述机翻
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snapjudge
在 Apple Silicon 上用本地 Qwen 模型给出带类型的决策（choice / score / 是非），概率直接来自模型。项目自述机翻
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WaterSheep
开源的 Jev 替代方案（Apache-2.0）：基于 ModernBERT 微调的模型，在本地通过 POST /v1/systemone 提供服务，回答 noul、choice、score 以及多标签问题，并为每个选项给出概率。机翻
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midscene-jev-runner
社区维护的 Midscene Test JEV 运行器集成。项目自述机翻
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ruling
由本地模型给出带类型、经校准的决策，不生成文本。项目自述机翻
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typesafe-sdk-go
TypeSafe AI 的非官方 Go SDK，与 TypeSafe AI 无关、未获其背书，是为了填补空缺而做的业余项目。项目自述机翻
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jev4k
Jev 的 Kotlin DSL 与客户端。项目旧自述机翻
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typesafe-sdk-java
社区维护的 Java 客户端（非官方）。机翻
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typesafeai-dotnet-sdk
社区维护的 .NET SDK，支持 noul、choice、score 三种类型化问题。项目自述机翻
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Decis
可自托管的开源决策模型推理服务器，实现了 /v1/systemone 协议，官方 TypeSafe SDK 只需改 base_url 即可接入。每个引擎一个内置权重的 Docker 镜像（laya-multilingual、kev-0.8b 和两个 Jeff 版本），另附游戏演示场。模型撰写机翻
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diffusion-jev-sglang
由 DiffusionGemma 与 SGLang 驱动的类 Jev 决策引擎——“长了眼睛的 Jev”。项目自述机翻
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dohnuts.cpp
同样的决策，在 CPU 上完成。一个能在个人电脑上运行的 System One 模型。项目自述机翻
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legalforecastbench
LegalForecast-MTD 基准 alpha 版与官方评测流程。项目自述机翻
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typesafe-ai-php
Jev 的 PHP SDK：提供 TypeSafeClient、用于构建状态和类型化问题的链式 SystemOneRequest，以及按问题 ID 索引的 SystemOneResult。支持 PHP 8.2 及以上，通过 Composer 安装。模型撰写机翻
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awesome-jev-prompts
Jev 类型化决策的问题设计模式库：51 条、9 大分类（选择/评分/判定/路由/护栏/校准/具身多模态/反模式等），中英双语，每条按四级验证政策标注来源（documented/community-observed/derived/measured）；带日期化生态编年史与每日 CI 链接检查。
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go-system-one
当地鼠遇上 Jev：一个 Go 语言的 System One 客户端。项目自述机翻
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jev-android
由 Jev 驱动的 Kotlin Android UI 自动化 SDK，带无障碍运行时。项目自述机翻
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kojev
Jev 的 Kotlin 多平台客户端：返回你自己的枚举／密封类型，而不是字符串。项目自述机翻
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typesafe-sdk-go
Go SDK —— 类型化问题进，概率分布出。项目自述机翻
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jev-benchmark
Jev 的基准与 playground：国际象棋，以及语音转写中的说话对象判定。项目自述机翻
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jevgo
TypeSafe AI System One API（Jev）的非官方 Go 客户端：输入带类型的问题，输出校准后的答案。项目自述机翻
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snap
从非结构化状态得到类型化决策：一次前向传播、零生成文本。本地、确定性、兼容 Jev。项目自述机翻
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typesafe-client (Go and Rust)
非官方的 System One API 客户端，提供 Go（仅用标准库）和 Rust 两个版本：支持类型化的 noul、choice、score 问题，沿用官方 SDK 的重试策略，带请求 ID 的类型化错误、响应校验、GET /v1/models 以及网关支持。模型撰写机翻
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typesafe-ai-rs
独立的 Rust SDK，同时提供异步与阻塞两种形式。项目自述机翻
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typesafe-sdk
typesafe.ai 的 Ruby 客户端。项目自述机翻
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jev-java
地道的 Java SDK，对接 System One 决策引擎。项目自述机翻
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jev-java
TypeSafe Jev 与 Vercel AI Gateway 的非官方 Java SDK，支持 Spring Boot 与 WebClient。项目自述机翻
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jev-korean-benchmark
可复现的早期访问评测：Jev 在韩语理解与医学文本上的表现，附运行时与成本证据。项目自述机翻
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jev-little-airways
Jev 的能力展示与研究：一次 show-and-tell 式的考察。项目自述机翻
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jev-sdk-java
类型安全的 Java 21 客户端。项目自述机翻
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sysone-bench
首个独立的 System One 决策模型横评（Laya 对比 Jev）。项目自述机翻
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typesafeai.net
面向 TypeSafe AI 平台的 .NET SDK。项目自述机翻
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cu-Jev
cuda-Jev：原生 CUDA 的 Jev System One 决策推理引擎，提供 Jev 兼容 API、示例和可复现的基准。项目自述机翻
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decision-bench
面向基于文档的决策模型的开放基准运行框架。项目自述机翻
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jev
TypeSafe AI System One API 及其模型 Jev 的 Go 客户端。项目自述机翻
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jev-go
TypeSafe System One API 及其模型 Jev 的 Go 客户端：返回带类型的判断与校准概率，而不是生成文本。项目自述机翻
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jevlang
用 Python 编写决策工作流最简单的方式：带“智能 if”的 Python。项目自述机翻
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OpenJev
OpenJev：受 Jev 启发、基于 TypeSafe.ai 理念的独立 System One 决策 API，提供 choice、score、noul 原语、本地模拟服务器以及 Python 和 TypeScript SDK。真实推理尚在计划中，与 TypeSafe AI 无关。项目自述机翻
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typesafe-ai-go
社区维护的 TypeSafe AI System One 评估 API 的 Go SDK，支持带类型的问题、流式构建器与重试。项目自述机翻
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typesafe-sdk-swift
非官方的 Swift 客户端库。项目自述机翻
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typesafe_sdk (Elixir)
官方 SDK 的 Elixir 移植。
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werr
零记忆的 System-1 决策引擎，与 TypeSafe Jev 协议兼容的运行时，由“曼德博波动力学”驱动。项目旧自述机翻
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jev-agent-failure-benchmark
在一个智能体失败归因基准上，把 Jev 与一个强 LLM 做对比测试。项目自述机翻
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jev-does-not-play-dice
关于 Jev 概率校准、不确定性表达以及预测概率保真度的实验。项目自述机翻
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jev-rs
以异步为先的 TypeSafe AI API Rust SDK。项目自述机翻
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origin-civilization
AI 生命与文明模拟：每个决策都由 Jev 做出。项目自述机翻
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SystemOneDotNet
TypeSafe System One（Jev）的 .NET 客户端：输入带类型的问题，输出带概率与置信度的类型化答案。项目自述机翻
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typesafe-ai-java
社区维护的 TypeSafe AI System One（Jev）API 的 Java SDK，并非 TypeSafe 官方产品。项目自述机翻
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typesafe-go
地道的 Go SDK。项目自述机翻
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typesafe-sdk-swift
TypeSafe AI 的 Swift SDK。项目自述机翻
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jev-go-sdk
无依赖的 Go 客户端，面向 TypeSafe AI 的 System One API 与 Jev 模型。项目自述机翻
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jev-research
把 TypeSafe Jev 与 Herdr 以及 Claude、Codex、Hermes 和浏览器智能体结合使用的实用指南。项目自述机翻
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jev4mellea
给 Mellea 的 Jev 适配器。项目自述机翻
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jevgo
System One API 的 Go 客户端，可选接入 Langfuse 观测。项目自述机翻
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jevsbistro
用于低延迟决策模型基准测试的 3D 餐厅服务模拟器。项目自述机翻
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typesafe-ai-rails
TypeSafe AI System One API 的社区版 Rails 集成，基于社区 typesafe-sdk gem：提供 Rails 配置、持久化的用量与成本记录，以及针对 Choice 和 Score 答案的可选置信度策略。机翻
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typesafe-sdk-dotnet
TypeSafe AI 客户端 SDK 的非官方 .NET 移植（带类型的问题与答案）。项目自述机翻
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typesafe-sdk-rust
TypeSafe AI API 的 Rust SDK。项目自述机翻
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audio-jevlike
Prosodia：原生面向音频、形似 Jev 的决策模型——直接从语音给出校准的类型化决策，无需语音识别。项目自述机翻
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chat2jev
把传统的 chat completion API 请求转换为 TypeSafe Jev API 请求。项目自述机翻
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hunch-js
把 Jev 判断变成作用于数组的 TypeScript 函数：classify、score、check、where、extract、pick、rank、verify。LLM 提议，Jev 决定。项目自述机翻
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jear
由 Jev 路由的 NEAR AI Cloud 推理与智能体客户端。项目自述机翻
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jev-php-sdk
TypeSafe Jev 的 PHP SDK：发送文本和带类型的问题，得到带校准置信度的类型化答案。支持 PHP 8.1+。项目自述机翻
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jev-routing-experiment
在 RouterArena 上把 Jev 当作低成本 LLM 路由器做基准测试。项目自述机翻
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jevclient
Jev 的异步 Python 客户端：类型化问题进，概率与选择出，没有散文需要解析。项目自述机翻
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s1_ruby
把 S1 模型的“测量”（以及随之而来的坍缩）变成 Ruby 的一个基本操作。项目自述机翻
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typesafe
地道的 Elixir 版 TypeSafe AI API 客户端。项目自述机翻
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typesafe-sdk
面向 TypeSafe AI JEV 模型系列的 PHP 与 Laravel SDK。项目自述机翻
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typesafe-sdk
TypeSafe AI 的非官方 .NET SDK，发布在 NuGet 上，提供确定性的问题构建与高吞吐的验证。机翻
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antigravity-mcp-semantic-search-with-typesafeai
给 AI 编程助手的快速语义代码搜索与 diff 合理性审查。项目自述机翻
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can-jev-bayes
Jev 会贝叶斯吗？把 TypeSafe AI 的 Jev 与贝叶斯最优策略对比，并测试它能否有效使用贝叶斯推理。项目自述机翻
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decido
给 Python 的概率式决策：可用 Jev 也可自带 provider，配合 Playwright 抓取。项目自述机翻
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decision-circuits
决策电路：向 System One 模型提出带类型的问题，拿回校准概率，关卡写在代码里。零依赖。项目自述机翻
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jev
TypeSafe System One API 及其模型 Jev 的非官方 Go 客户端。项目自述机翻
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jev-go
非官方的 Jev Go SDK。项目自述机翻
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jev-jp-address
Jev 性能评测项目：以日本邮政地址库为基准，检验它在地址模糊匹配上的可用性。项目自述机翻
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jev-lab
通过 OpenRouter 对 TypeSafe Jev（System One 决策模型）做的实验：可重复性、扰动敏感性与 LLM 基线对比。项目自述机翻
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jev-lab
TypeSafe Jev（System One 模型）的动手研究实验室：对 Noul/Choice/Score 原语的可复现基准。项目自述机翻
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jev-sim
从 LLM logits 读出类型化决策的 Jev 兼容 /v1/systemone 服务，带基准。项目自述机翻
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jev-symfony-bundle
TypeSafe AI Jev 的非官方 Symfony bundle：带类型的客户端、校验约束、Messenger、Workflow 守卫等。项目自述机翻
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kunobi-jev
System One API 的 Rust 客户端。项目自述机翻
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typesafe-ai-ruby
System One API 的 Ruby 客户端。项目自述机翻
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typesafe-client
非官方的类型化异步 Rust 客户端。项目自述机翻
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typesafe-go
TypeSafe AI 的非官方 Go SDK，支持带类型的答案、重试和 context。项目自述机翻
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typesafe-go
零依赖的社区 Go SDK，还带一个静态分析器，能在编译期指出设计不良的问题。
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typesafe-rs
以延迟为先的 System One Rust SDK。项目自述机翻
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typesafe-sdk-go
TypeSafe AI 的 Go SDK。项目自述机翻
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typesafe-sdk-go
TypeSafe.AI 的 Go SDK。项目自述机翻
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typesafe-sdk-ruby
TypeSafe AI API（Jev 模型）的非官方 Ruby SDK：带类型的问题、重试与类型化错误。社区移植版。项目自述机翻
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typesafe-sdk-swift
typesafe-sdk-js 与 typesafe-sdk-python 的 Swift 移植版。项目自述机翻
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typesafe_sdk_ex
基于 Req 的 Elixir 版 TypeSafe AI SDK。项目自述机翻
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typesafeai-go
TypeSafe AI API 的 Go SDK。项目自述机翻
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what-is-jev
关于 TypeSafe AI Jev（System One）的独立、有来源的研究，包含对 947 个公开仓库的评分。项目自述机翻
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@ai-sdk/typesafe-ai provider
直连 TypeSafe 的 AI SDK provider 包，示例覆盖三种问题类型以及嵌套的 criteria 写法。
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awesome-ai-quant
AI 工程师进量化金融的阅读地图：交易 Agent、LLM 因子挖掘、市场中的决策模型、表格基础模型——每条标注 AI 视角注释。
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Bud Decision Studio
适用于 macOS、Windows 和 Linux 的桌面应用：自动安装本地引擎，运行 Kev、Laya、Lev 等 11 个开源决策模型，对外提供 TypeSafe 的 /v1/systemone 接口以及 OpenRouter 和 Vercel 网关的路由，并带有试验场、评估、决策历史和训练功能。模型撰写机翻
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Build Your Own JEV Locally: Run a 100% Private AI Agent on Your Machine
标题误导：它并没有在跑 Jev，而是用开源 LLM 加受约束的 next-token 打分，自己搭一个 Jev-like 决策引擎。
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Jev Explained: How to Add Fast, Typed Decisions to an AI Agent
第三方解读文章，给了一张有用的架构草图，还罕见地诚实列出了「不该用决策模型」的场景。
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jev-acento
Jev 听得懂你的口音吗？一项预先注册的、针对 TypeSafe AI Jev 西班牙语表现的审计——准确率、校准与 token 成本。项目自述机翻
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jev-bun1
用 TypeScript SDK 上手 Jev 的第一步（日语）。项目自述机翻
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jev-cyrillic-audit
TypeSafe 的 Jev 在俄语上能保持准确率与校准吗？一项独立的俄英对照审计（ECE、可靠性图）。项目自述机翻
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jev-lab
针对 TypeSafe Jev 模型的 TypeScript 实验、评测与延迟基准。项目自述机翻
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jev-no-enem
在巴西 2025 年 ENEM 标准化考试上评测 TypeSafe AI Jev（System One 范式）的可复现基准。项目自述机翻
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Jeva
来自新加坡国立大学的研究型 System One 模型（Jeva-4B）。编码器分别读取 state 和每个选项，因此选项顺序不影响结果，选项计算可以缓存，并显式给出“无合适选项”的概率。其 Python 方法 `system_one` 接受 Jev 式的 state 以及 Choice、Noul、Score 问题。模型撰写机翻
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laya-php
面向 Laya（开源多语言决策引擎）的 PHP 8.4 和 Laravel SDK：把一个决策写成带枚举的只读类，laya-serve 的 /v1/systemone 接口就会返回填好的类型化对象，每个答案附带置信度。还提供用于测试的假实现、缓存、事件和批量预测。模型撰写机翻
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OpenJev (alanhuangyoo)
开源决策模型（OpenJev-1.7B、4B 和 8B；Python 包 wev-ai），通过本地的 POST /v1/systemone 提供服务，训练方法是在真实网站上蒸馏浏览器智能体的类型化请求。除了 choice、是非题和 score，它还能为浏览器智能体选择下一步操作和元素。作者报告 4B 版本在 153 个真实任务中完成 39 到 41 个。模型撰写机翻
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StartLux-Decision
StartLux 的开源决策模型（0.8B 到 27B，分 Instant 和 AutoThink 两类），以及在 vLLM、llama.cpp 或 MLX 上回答 choice、noul 和 score 的推理引擎与 HTTP 服务器，接口兼容 /v1/systemone。AutoThink 只在最高概率低于门槛时才进行推理。作者报告其在 Decision Index 0.3.2 排行榜上位列第一。模型撰写机翻
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system-one-adapter-rust
官方 system-one-adapter 的 Rust 移植（用 LLM 支撑 system_one 评估）。项目自述机翻
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tinyjevclient
Rust 版的 Jev 集成。机翻
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Tracing Jev calls with Langfuse
目前唯一有 Jev 专用可观测性的平台：一个 OpenInference instrumentor，通过 OpenTelemetry 追踪每次决策调用。
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TypeSafe AI Jev now available on AI Gateway
Vercel 在 AI Gateway 上线 Jev 的公告，附 experimental_evaluate 示例，模型串为 typesafe-ai/jev。
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TypeSafe models in Pydantic AI
Pydantic AI 的一方支持：用 typesafe:jev-latest 这个模型串、配 output_type=bool 建 Agent。
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TypeSafe pass-through on LiteLLM
通过 LiteLLM 代理 Jev，统一密钥与成本追踪，/typesafe/ 下的任意路径都直接透传。
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TypeSafe-compatible API on Vercel AI Gateway
只改一个 baseURL 就能把官方 TypeSafe SDK 指向 Vercel，也可以直接用 cURL 调网关的 systemone 端点。
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typesafe-go
TypeSafe AI System One API（Jev）的非官方 Go SDK。项目自述机翻
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typesafe-sdk-go
TypeSafe AI System One API 的非官方 Go SDK，与官方 JS 和 Python SDK 一一对应，与 TypeSafe AI 无关。项目自述机翻
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typesafe-sdk-kotlin
TypeSafe AI 的 Kotlin SDK，移植自官方 JavaScript SDK，并记录了与原版的差异；针对一段文本提出带类型的问题，得到带类型的答案。机翻
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typesafe-sdk-php
TypeSafe API 的非官方 PHP 库。项目自述机翻
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typesafe-sdk-php
TypeSafe AI System One API 的非官方 PHP SDK，与官方 JS 和 Python SDK 一一对应，与 TypeSafe AI 无关。项目自述机翻
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typesafe_ai
TypeSafe AI 的 Elixir 客户端，提供带类型的响应和有界并发。项目自述机翻
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typesafe_ai
面向 TypeSafe AI 及其 Jev System One 模型的带类型 Elixir 客户端，提供离线测试桩、并发扇出与原子化结果。项目自述机翻
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awesome-jev (yibie)
目前这个领域里 star 数最高的同类目录。
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awesome-jev (heyjunpenn)
覆盖最广的同类目录：数百个项目、六种语言，且它的 README 本身就是被解析的数据源。
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awesome-jev-projects
一个同类目录，主打生态广度：来源锚定到具体 commit、四语 README、以及一个生成式站点。
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A new kind of AI model from a ChatGPT inventor is thrilling developers
唯一一篇引用了开发者一手说法（而非厂商数字）的发布报道，其中还提醒：解释阈值的责任现在落在你自己头上。
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AI model "Jev" to make machines decide faster
重点落在可解释性的缺失 —— 模型不给出语言层面的理由 —— 以及所有已公布基准都出自厂商自己。
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Decision Models
托管 API，接受 Jev 的 POST /v1/systemone 请求格式，用开源模型（s1-fast、s1-pro、quyet-1-large）回答 noul、choice 和 score 问题并返回概率；提供欧盟层级，输入每百万 token 起价 0.019 美元，输出免费。机翻
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Hacker News: Introducing System One Models and Jev
发布讨论帖，也是质疑最集中的地方：RLCD 缺乏支撑材料、延迟对比不对等、以及官方刻意不公开基准。
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Jev (AI model) on Wikipedia
最大价值在于当索引用：它的参考文献列表是找到值得读的报道的最快路径。
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Jev by TypeSafe: A Decision Model for AI Agents
从智能体开发者角度，讲决策模型在智能体技术栈里的位置。
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Jev Cuts AI Decision Costs 100x And Vercel, Cloudflare Rushed To Add It
主流媒体对这次发布、以及各家网关上线速度的报道。
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Jev From TypeSafe is a New Class of AI Model that is FAST and CHEAP - But There is a Caveat!
一篇把限制直接写进标题、而不是藏在正文里的评测。
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Jev in the Wild: A Data-Driven Analysis of the Jev Model's Functionality, Applications and Ecosystem
首个基于数据的 Jev 应用生态综述与分析，研究 2,170 个公开 GitHub 项目，记录早期快速增长、应用领域和决策用途分布。机翻
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Jev: System One models for Prod, not God
唯一的长篇创始人访谈：为什么 RLHF 是错的优化目标、为什么不公开基准、以及全合成数据的路线。
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Jev: TypeSafe's System One Model Explained
对架构、宣称的基准和定价的中立综述，并明确指出当时还没有出现大规模的独立复现。
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jevai.org community app gallery
从社交帖子里策展的 36 个社区作品：浏览器智能体、表格工具、按意图搜邮箱、会判断的广告拦截、游戏与机器人。
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jevai.org community site
一个与官方无关的社区站：有 playground、预设决策 API、MCP 服务、可下载技能，以及一个社区应用展示廊。
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RLCD explained: Reinforcement Learning for Calibrated Decisions
一份独立整理，其最有价值的结论是否定性的：RLCD 没有论文、没有奖励函数、没有数据集说明、也没有可复现的评测。
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TypeSafe AI debuts model for machines that plays Doom
最具怀疑视角的主流报道：它质疑「不会幻觉」的说法 —— 格式正确的答案不等于正确的答案。
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TypeSafe on OpenRouter
OpenRouter 上的 Jev 条目，有自己的模型 id，以及「输入收费、输出免费」这种少见的定价结构。
尚未按模式归类
带代码、但还没有人对照各模式读过的项目和插件：关键词规则匹配不到时也会给出 overview。
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typesafe-ai/skills
Claude Code 插件背后的官方技能仓库，里面的 SKILL.md 教会智能体如何使用 System One API。
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langchain
构建智能体和 LLM 应用的框架。它的 TypeSafe 包把 Jev 封装成 LangChain 的 runnable：一次请求可就文本、JSON 或聊天消息提出 noul、choice 和 score 问题，并返回每个答案的概率和置信度，由代码据此执行、路由或转交人工。模型撰写机翻
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oh-my-pi
深度整合 IDE 的编程智能体。机翻
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Opik TypeSafe tracker
包装同步与异步客户端，把每次 system_one 调用记录成一个可追踪的 span。
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pydantic-ai
端到端类型化的 Python 智能体框架，换模型只需换一个字符串。它的 TypeSafe 模型把 Jev 当作决策模型运行：负责做决定的智能体可以像用其他模型一样用 Jev，其输出类型和工具会被转成 choice、noul 和 score 问题。模型撰写机翻
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eliza
开源的智能体操作系统。项目自述机翻
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Bifrost TypeSafe gateway route
一个 Go 网关 provider，对原生 API 做一比一透传 —— 官方 SDK 只需改 base URL 即可使用。
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laya-mlx
用 MLX 在 Apple Silicon 上原生运行 Laya 的开放权重类型化决策检查点（不是 Jev），无需 PyTorch 或云端 API。choice、score 和 noul 答案来自一次前向传播：按作者的基准，英文短决策中位数 13.4 毫秒，多语言检查点 7.4 毫秒。模型撰写机翻
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ax
DSPy 风格的类型化 LLM 程序框架，以 TypeScript 为主，也编译成 Python、Java、C++、Go 和 Rust 库。它的原生 TypeSafe 客户端把布尔、类别和有序评分签名作为 noul、choice 和 score 问题发给 Jev，并可保留每个答案的概率和置信度。模型撰写机翻
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memsearch
供 Claude Code、Codex 等 AI 编程智能体共用的语义记忆，以 Markdown 文件保存，用 Milvus 建索引。可选的 Jev 重排把查询和全部候选放进一次请求，对每段候选提一个 noul，问它是否陈述了查询要找的信息，再按这些概率排序。模型撰写机翻
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vellum-assistant
个人 AI 助手，拥有八种记忆，可在各种应用和聊天渠道中工作。它的实验性 TypeSafe 提供方把对话作为状态发给 Jev，默认只问一个 noul：最新一条消息是否要求执行某个具体操作，并以 JSON 形式回复答案。模型撰写机翻
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celesto
给 AI 智能体的安全持久化计算环境。机翻
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laya
通过 ONNX Runtime 在 Node.js 和 TypeScript 中运行 Laya（一个沿用 Jev 的 System One 接口的开放权重模型）：一次前向传播回答关于某个状态的 choice、score 和 noul 问题，结果与 Python 参考实现在小数点后四位一致；模型预热后，在 Apple 芯片的 CPU 上三个问题约 140 毫秒。模型撰写机翻
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kody
AI 智能体的云端之家：记忆、密钥、代码和自动化都通过 Cloudflare Workers 上的 MCP 提供。付费方案下，当混合检索返回的候选难分高下时，Jev 按四级相关性评分给每个候选打分，弱匹配被去掉；调用失败或置信度过低时保留原来的混合排序。模型撰写机翻
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jev-chat-windows
微信（Windows）旁挂回复辅助：截图加本地 OCR 读消息，Jev 判断意图，生成候选，发送永远手动。机翻
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distill
面向 Grok、Codex 订阅及任何兼容 OpenAI 协议的模型的编程智能体 harness 和 TUI，目标是少花 token。模型档位的推理力度保持默认的 auto 时，由 Jev 为每次调用挑选推理力度；客户端默认经 OpenRouter 调用 Jev。模型撰写机翻
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aiavatarkit
为应用、电话、导览屏和元宇宙打造语音 AI 虚拟形象的工具包。它的 Jev 话轮结束闸门就转写文本提一个 noul：助手是否应保持沉默、让用户的话轮继续，并把这个概率换算成 0.4 到 2 秒的等待；出错时直接结束话轮。模型撰写机翻
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jev-skill
一个 agent 技能加 CLI：校验三种原语、在产生计费调用前要求明确同意、并禁止在模拟时编造输出。
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req_llm
基于 Req 和 Finch 的 Elixir 库，为各家 LLM 提供统一的请求和响应格式。它的 evaluate/4 把关于文本或 JSON 状态的具名 choice、布尔和 score 问题发给 Jev（直连或经 OpenRouter），并返回每个答案的概率；TypeSafe 不提供聊天。模型撰写机翻
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jev-docs-zh
Jev 官方使用文档的非官方中文翻译。机翻
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jev-chat-jarvis-mac
微信消息意图识别悬浮窗（macOS）：看屏加本地小模型判断意图与风险，再生成回复候选。纯只读。机翻
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smithers
Smithers：用简单 TypeScript 配置定义工作流的智能体工作流框架。项目自述机翻
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jev-experiments
Nader Dabit 的一组 Jev 小实验，每个目录一个：提交审查、shell 防护、发送防护、日志哨兵、即时搜索、重排、语音轮次检测等。机翻
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third-hand
可以聊天的 macOS 助手：用 @ 标记一个应用（如 @Spotify），它会读取该应用的无障碍控件，替你点击和输入。ChatGPT 规划步骤；Jev 用一个 choice 把每一步的标签对应到屏幕上的一个元素（或判定都不是），同一次请求还可以判断任务是否完成以及下一步操作。模型撰写机翻
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typesafe-mcp
最适合刚拿到 API 的人。把 Jev 接进 Claude Code、Claude Desktop、Codex 和 Pi，随时做 Choice / Score / Noul。
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crush-monitor
在本机运行的网页工具，分析你粘贴的与心仪对象的微信聊天记录。对每条消息，Jev 在 12 类情绪和 35 类意图中给出概率，各展示最高的三项，并为好感信号和你自己的回复打分（回复按 SSS 到 D 分档）。也可以改用文本 LLM 代替 Jev。模型撰写机翻
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pi-fabric
为 Pi 编程智能体提供的运行时：用一个可编程工具统一调用工具、MCP 服务器、智能体和工作流，以经检查的 TypeScript 或沙箱化的 Python 运行。它的 Jev 技能加入类型化判断：一个逐轮盯着编码工作并标出阻碍的“工头”，以及工单分诊之类的有界循环。模型撰写机翻
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orchestkit
面向 Claude Code 的插件，含 110 个技能、36 个智能体和 163 个钩子，覆盖审查、测试、安全和记忆。可选让 Jev 作为会话工作类别的第二个分类器：根据 git 分支和第一条提示，在 9 个类别中做一次 choice；所引用的脚本在 150 个留出会话上运行它。模型撰写机翻
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laya-ultrafast
jev-ultrafast（一个浏览器智能体）的移植版：在 Mac 上用开放权重模型 Laya 代替 Jev 做决策，在 M1 Max 上每次决策约 33 毫秒。设置 DECISION_MODEL=typesafe 时沿用原来的 Jev 策略：在一次请求里用一个 choice 选操作，再用一个 choice 选该操作的目标。模型撰写机翻
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awesome-jev (fatwang2)
一个同类目录，提交由 Jev 自己审核，其多语言社区客户端清单相当完整。
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openwhisper
基于 Whisper 的本地语音转写、听写与会议记录。机翻
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djev-spark
容器配方：在 DGX Spark 上通过 vLLM 运行 DiffusionGemma 26B-A4B（不是 Jev），前端的 djev 服务器按 Jev 的接口格式回答 noul、choice 和 score 请求（/v1/systemone）。所引用的探测脚本在越来越长的文档上，测量一次单选和一次是非判断各要多久。模型撰写机翻
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Jevmind
把智能体的决策从它的文字中抽离出来集中管理：带置信度的类型化答案，经过用代码写的关卡，封存进账本，被评分并用于学习。默认在本地规则大脑上离线运行，一个开关即可换成 Jev。机翻
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runline
给智能体的代码模式：内置 204 个插件，把各种 API 和主机功能变成动作，由智能体编写的 JavaScript 在 QuickJS 沙箱中调用。它的 TypeSafe 插件把状态和 choice、score 或 noul 问题发给 Jev，并先检查请求是否超出 Jev 的 token 上限。模型撰写机翻
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webctl
给智能体用的网页搜索 CLI：同时查询 3 个搜索后端，让 Jev 结合查询和目标给每条结果打分（是否切题、来源是否可靠），保留高分结果，再用 MinHash 和 Jev 去重。加 --filter-chunks 时会抓取排名靠前的页面，只保留 Jev 判为相关的段落。模型撰写机翻
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Building with TypeSafe Jev
非官方的 Agent 技能，教编程 Agent 按 Jev 的特点来设计，而不是把它当作聊天模型：类型化问题、基于校准置信度的阈值，以及按形态分类的 150 多个社区项目链接，每类附有代码示例。可安装到 Claude Code、Codex 等工具。模型撰写机翻
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dasheng
英文朗读练习：流式 ASR 模型负责转写，对齐找出念得不一样的词，只把这些词交给 Jev 判：用 noul 判断是不是同一个词，用 choice 判断错误类型，再用 1 到 5 分的 score 判断整句意思是否走样。发音不打分。模型撰写机翻
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Jev
非官方的 Jev 展示与实验室：智能家居演示在一次调用中提 13 个问题、由代码开关灯；演练场可试 choice、score 和 noul 并在代码里写策略；还有成本实验室，以及一个为智能体循环做模型路由和输入筛查的 JS 包。模型撰写机翻
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jevmem
为 Claude Code、Cursor 和 Codex 提供项目记忆：用 Jev 的 noul 判断聊天中的一个决定值不值得保留，保留的写进 JEVMEM.md，相关时再带回来；文件编辑和命令会先对照这些记录检查。作者的测试中，Claude 在 72 次会话里有 66 次遵循了这些决定，不用它时是 28 次，手动维护 CLAUDE.md 时是 67 次。模型撰写机翻
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jev-voice
用语音控制 Mac：whisper.cpp 在本地转写，再由一个约 250 毫秒的 Jev 请求把命令变成一个动作及其参数，参数从代码列出的候选中选出，例如已安装的应用。多步任务会在辅助功能树上跑智能体循环，上限为 40 个动作、80 次 Jev 调用。模型撰写机翻
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jev-foundation-models
让苹果 Foundation Models 框架调用 Jev 及同类模型的 Swift 6 桥接：@Generable 类型中的布尔字段变成 noul，枚举变成 choice，@Guide 的取值范围变成 score，对照应用状态作答并给出概率。默认使用 Jev 的接口，也可选用设备端 Core ML 或自托管的后端。模型撰写机翻
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agent-router
为任务挑选编程智能体、模型和推理强度并在 Herdr 中启动它的命令行工具：先用固定规则按额度和共享账号 40% 的保留量筛选，再由 Jev 给剩下的排序并选定强度；遇到重要任务而把握不足时，交回给你选。支持 Cursor、Claude Code、Codex 或 OpenCode。模型撰写机翻
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stanley-code
检查代码改动的命令行工具：用一次 Jev 的 choice 把每个请求分派给某个工作流或判为 cannot_tell；每个工作流都是代码，针对有限的证据向 Jev 提小问题，例如某个改动块是否属于这项任务、测试是否被削弱。其他请求交给编程智能体，并为这类请求起草一个工作流。模型撰写机翻
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laya-vs-jev
并排对战的 T-Rex 跑酷：Laya（通过 MLX 在 Apple Silicon 本地运行的模型）和经 TypeSafe API 调用的 Jev，各自从物理规划器标出的动作中选择下一步；除非加上 --unassisted，安全检查可以推翻过时或不安全的选择。实时显示延迟、连续存活和撞车回放。模型撰写机翻
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jevchat
把 Jev 变成聊天机器人。项目自述机翻
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jev-leftpad
用 Jev 给字符串做左填充。就是想试试。项目自述机翻
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captaincore
自动化 WordPress 运维的命令行应用。项目自述机翻
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jev-playground
一个从 MoonBit 调用 Jev 的演练场：每种问题类型（score、choice、noul）各有一个命令行入口，并附有哪种组合模式更好的实测报告。机翻
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openthai-systemone
OpenThai-SystemOne：开源的泰语加英语 System One 决策模型。项目自述机翻
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dspy-typesafeify
给 dspy Signature 加一个装饰器，在合适处自动改用 TypeSafe。项目自述机翻
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jev-rules
由 Jev 挑出哪些规则适用于当前提示，让模型只看到相关的那些。项目自述机翻
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jev-mcp
把 TypeSafe Jev 接入 Cursor、Codex 等任意 MCP 客户端编码流程的 MCP 服务器。项目自述机翻
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jeview
非官方的本地可视化工具：实时查看你的代码发出的每一次 Jev 调用。项目自述机翻
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jev-paint
用 Jev 做艺术创作。项目自述机翻
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james_library
R.A.I.N. Lab：一个实验性的科学智能体架构，把快速的本地判断、独立的概率判断与推理分离开来。项目旧自述机翻
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jev-trades
用 Jev 驱动的交易机器人。项目自述机翻
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call-coach-ai
由 Jev 驱动的通话教练。项目自述机翻
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jev-judge-mcp
面向 MCP 智能体的带类型判断工具：把 TypeSafe Jev 模型包装成 verify、screen、find、classify、rerank、decide、compare 等工具。项目自述机翻
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jevocks
用 Jev 看每日股票状态。项目自述机翻
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jevgraph
用类型化 Jev 关系决策构建有证据支撑的知识图谱。项目自述机翻
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jevify
一个 agent 技能：发现适合用 Jev 的场景、设计类型化问题，并从近期社区实验中学习。项目自述机翻
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jev-tree
原生面向 Jev 的概率树与图运行时，用于可验证的多步决策。项目自述机翻
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cultivar
在沙盒里跨环境测试你的 Agent 技能与文档。项目自述机翻
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jev
一个 Jev 的 Claude Code 插件。项目自述机翻
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ask-jev-skill
给 Hermes 及其他智能体用的技能，用来向 Jev 提问。项目自述机翻
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jev-cli
TypeSafe AI Jev 模型的命令行工具：对任意文本提出是非题、多选题和评分题，并得到校准后的答案。项目自述机翻
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jev-spring-boot-starter
给 Spring Boot 4 的简单 Jev starter，基于 Spring MVC 与 RestClient。项目自述机翻
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clash-jev
没有训练策略的皇室战争机器人：每个决策都由 Jev 现场做出。项目自述机翻
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jev-register-tool
Jev 从申请到建密钥的全链路工具，纯 HTTP 无浏览器。项目自述机翻
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st-jeved
SillyTavern 扩展：度量每条回复，并在规则命中时指导叙述者。项目自述机翻
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edgejev
离线可用的本地类型化决策：4 核 CPU 单题 15.6 毫秒，ONNX 加 INT8。项目自述机翻
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is-jeven
它是偶数吗？问 Jev。项目自述机翻
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jev-skill-suggester
用 Jev 做有界的已安装技能推荐，含 Python CLI。项目自述机翻
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DuckDB 扩展：把 Jev 的类型化答案作为真正的 SQL 类型返回。项目自述机翻
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jpp
J++：一门实验性语言，拥有独立源码和 Rust 运行时，可以组合问题与方法。项目自述机翻
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laya-vs-jev-arena
Laya（开源本地）对比 Jev（API）：两个模型比赛贪吃蛇。项目自述机翻
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llm-typesafe
为 LLM 命令行工具访问 Jev 及其他 TypeSafe AI 模型的插件。项目自述机翻
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jevvy
给编程智能体的 Jev 插件集。项目自述机翻
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loki
与你一同演进的智能体。项目自述机翻
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jev-trip
两个大脑，一次旅行。项目旧自述机翻
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typesafe-playground
社区版 TypeSafe AI 演练场：110 个用例、游戏、两难问题和模型挑战，可编辑提示、做 A/B 对比，并适配移动端。项目自述机翻
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jev-recipes
80 多个由 Jev 驱动的可组合 TypeScript 配方，覆盖 AI 智能体、检索、答案校验与对话流程。机翻
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jevloop
决策不再消耗大模型调用的智能体循环：零依赖、可离线运行。项目旧自述机翻
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open-spark-jev
受 Jev 与 System One 启发、基于 Qwen3 的开源本地决策模型。项目自述机翻
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jev-to-answer
答案之书jev
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jev-canvas
用语音加手指指向在 tldraw 画布上作画：由 Jev 决定动作与目标。项目自述机翻
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jev-tetris
让 Jev 实时与其他 AI 模型对战俄罗斯方块。项目自述机翻
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Jev
六个实时并排的演示：Jev 负责决策，LLM 负责写字，代码掌控流程；LLM 一侧可在 Claude 与 Kimi 模型之间切换。机翻
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jev-skill-router
Claude Code 钩子：每条提示都问 Jev 哪个已安装的技能合适。先用一个 choice 给全部技能排序，同时用三个 noul 判断提示本身；再用 choice 和逐个技能的 noul 评判前三名，低于 0.30 就不推荐。影子模式只记日志；作者用了一周，539 次推荐中只有 28 次随后调用了该技能。模型撰写机翻
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jot
第一个面向 Jev 的通用 System One 智能体。项目自述机翻
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jev-vs-ml
Jev 与传统机器学习的对比。项目自述机翻
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switchboard
开源、模型无关的决策路由器，面向 Claude Code 和 Codex。项目旧自述机翻
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jev-chat-windows-deepseek-jev
Windows 微信回复助手：大模型生成话术、Jev 判断排序，支持可取消的三秒自动发送。机翻
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jev-studio
如果你在试用 Jev，从这里开始会更省事。项目自述机翻
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jev_stock
实验性框架：从结构化市场数据预测短期股价方向。项目自述机翻
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jevernetes
由 Jev 驱动的 Kubernetes 实时日志分析、上下文调查与智能体交接。项目自述机翻
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jevthoven
由 Jev 驱动的 AI 音乐（MIDI）生成器。项目自述机翻
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laya-jev-lab
类型化决策模型的独立实测：Jev 对比开源权重的 Laya。项目自述机翻
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typesafe-playground
围绕 Jev 的交互式实验，从工单路由到带真实 AI 决策的 3D 驾驶仿真。项目自述机翻
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awesome-jev
System One / Jev 社区目录：围绕类型化决策的 GitHub 项目与文章。机翻
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Jev_Ontology
尝试把 Jev 与本体论结合起来。项目自述机翻
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jevtown
一个社交网络：真人写帖，一万个 AI 人格来回应。项目自述机翻
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typesafe-skill-router
给 Hermes Agent 的技能路由：在模型调用之前，指出唯一值得加载的那个技能。项目自述机翻
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jev-chat-for-twitch
用 Jev 过滤任意 Twitch 直播聊天的自带密钥 Chrome 扩展。项目自述机翻
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jev-blindspot
一个侧边栏助手，帮你找出提示词中的盲点。适用于 Claude Code 与 Codex CLI。项目旧自述机翻
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pi-quiet-ask
把 Jev 作为 pi 编程智能体的安静决策层。项目自述机翻
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trade-jev
在 NQ 十档盘口数据上回测 Jev 作为买／卖／持有交易者的表现。项目自述机翻
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jev
在命令行里做类型化决策：一个非官方的、只用标准库的 Python CLI 与智能体技能，面向 TypeSafe 的 Jev 模型。项目自述机翻
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jev-realtime-trading
在实时行情上跑的模拟交易智能体，每秒由 Jev 决策。项目旧自述机翻
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jevplayspokemon
让 Jev 通过 Showdown 和真实 ROM 玩第三世代宝可梦。项目自述机翻
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jeq
当 jev 遇上 jq 会怎样？可以用管道串联的“智能”，适合快速实验和脚本。项目自述机翻
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jev_project_context
面向 AI 编程智能体的证据优先长期实验记忆技能，可选接入 Jev 决策。项目自述机翻
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typesafe-chess
双方都是 Jev 的国际象棋：每一步都是一次类型化 Choice。项目自述机翻
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jev-search
通过 OpenRouter 用 Jev 做实验性语义行检索的 Python CLI。项目自述机翻
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soupbase
Jev 版海龟汤。项目自述机翻
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jcm-router
本地代理：逐条消息用 Jev 选择 Claude 模型与推理强度，并路由子智能体。项目自述机翻
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jev-minesweeper
让 Jev 解浏览器扫雷的演示（日语）。项目自述机翻
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secondlayer
把解码后的链上数据放进你自己的数据库，可自托管。项目旧自述机翻
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ai-elo-ranker
由 Jev 驱动的高速递归 AI Elo 锦标赛引擎，采用瑞士轮匹配。项目自述机翻
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cairn-jev-lab
测试你的 AI 应该记住什么：实验性的、感知来源的记忆准入评估器。项目自述机翻
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jev-grand-prix
一个 F1 赛车游戏：Jev 选择赛车线与踏板，并逐条赛道学习。项目自述机翻
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jev-mcp
把 TypeSafe Jev 暴露为带类型、经校准的判断工具的 MCP 服务器：classify、score、check 与批量提问，并以 Claude Code 插件形式发布。项目自述机翻
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jev-t-rex-runner
由 Jev 模型来玩 Chrome 恐龙小游戏。项目自述机翻
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jev-yt-time-saver
Chrome 扩展：用 Jev 遮住让人分心的 YouTube 视频，想看随时可展开。项目自述机翻
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jev_jsonschema
把一份 JSON Schema 丢给 Jev API，拿回 JSON。项目自述机翻
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jevtest
情绪测谎器：嘴上说「好」，心里真的好吗？用 Jev 实时判断并与普通 LLM 对照。项目自述机翻
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mcts-agent
用 System One 原语做判别式蒙特卡洛树搜索。机翻
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rubikjev
用魔方谜题挑战 Jev 的智力。项目自述机翻
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typesafe-ui
shadcn 风格的可复用组件与区块，用于接入 TypeSafe AI。项目自述机翻
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jev-bot
自托管的 Jev 决策工作台与飞书机器人：自动选择、概率与证据。项目自述机翻
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jev-plays-pokemon
用 Jev 玩《宝可梦红》。项目自述机翻
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jev-wingman
基于 Jev 的聊天决策辅助，不挑 App（QQ／微信／飞书皆可），端上返回类型化判断。机翻
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n8n-nodes-jev
TypeSafe Jev 的 n8n 社区节点：用你定义的问题对文本做分类、路由与打分，并得到概率。项目自述机翻
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your-signal
开源的自带密钥 Chrome 扩展：个人化、可撤销的 X 时间线过滤。项目自述机翻
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btc-jev-signal
实验性的多周期 BTC 信号生成器，使用 Jev 概率与交易所数据。项目旧自述机翻
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decisions-judge-mcp
把 AI 智能体的类型化决策做成一个 MCP 工具：是非概率（noul）、choice 和 score，一次快速请求完成。项目自述机翻
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jev-2048
带插桩的 2048 网页实验：每一步都是一次 Jev Choice。项目自述机翻
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jev-arena-nanojev
完全本地的 NanoJev 网格决策游戏实验场，支持中文界面与多关卡。项目自述机翻
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jev-system-one
打磨过的终端界面，输出答案的同时给出透明的决策报告。项目自述机翻
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jevopt
用 Jev 做智能的编译器优化决策。项目自述机翻
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jevtok
Jev 的精确 token 计数与请求成本预测（tiktoken 风格）。项目自述机翻
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alphaoptimizer
由 Jev 驱动的 Codex 输出优化，让庞大的工具结果保持简洁可用。项目自述机翻
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auto-mode-for-paseo
一个 Paseo provider，用 Jev 路由 Codex 的每一轮。机翻
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jeff-cli
jeff：用 Go 写的 Jev 命令行工具。在 shell 脚本里给它 state 和一个固定选项的问题，就能拿回校准概率；支持排序命令和有意义的退出码。机翻
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jev-chat
由类型化 Jev 决策构成的聊天机器人：在 System One 概率上做分层推测解码。项目自述机翻
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jev-connector
TypeSafe Jev 的 WordPress 连接器：带类型、带置信度分数的答案，你的代码可以据此分支。项目旧自述机翻
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jev-grug
帮 Jev 开口说话。项目自述机翻
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jev-x-kit
面向编码智能体的离线决策层：Choice/Score/Noul 原语、置信度守门与超规划，另可接入 TypeSafe 原生提供方。项目自述机翻
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jevseek
DeepSeek 提出下一个 token，由 TypeSafe 的 Jev 来选择：把决策模型用作采样器。项目自述机翻
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jevslop
用 Jev 判定 note 文章是否为 AI 水文的站点。项目自述机翻
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new-api-plugin-typesafe
给 new-api 的 Jev 任务插件：原生 /v1/systemone、同步评估。项目自述机翻
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pydantic-jev-examples
用 Jev 增强 Pydantic AI 能力的小型可运行演示，每个一个文件。项目自述机翻
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rust-sysone
非官方的 System One Rust 客户端。项目自述机翻
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skill-router
用 Jev 告诉 Claude Code 当前会话需要哪个已安装技能。项目自述机翻
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sqlite3-jev
在 SQL 中调用 TypeSafe Jev（或 tensai serve）的 SQLite 扩展。项目自述机翻
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system-one-chess
通过 OpenRouter 与 Jev 下国际象棋。项目自述机翻
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typesafe-ai-playground
围绕 Jev 做实验的 playground。项目自述机翻
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awesome-jev-use-cases
浏览基于 TypeSafe AI Jev 构建的真实用例与项目：内容审核、AI 智能体、模型路由等。项目自述机翻
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dbt_jev
在 dbt 中使用 jev。项目自述机翻
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emoji-jev
跟得上打字速度的 emoji 自动补全。项目自述机翻
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everything-about-jev
关于 Jev 这个类型化决策模型的全面介绍。项目自述机翻
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hermes-jev-curator
为 Hermes Curator 提供带类型的 Jev 关系治理与安全的归档计划。项目自述机翻
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jev-cli
TypeSafe AI Jev 评估模型的命令行工具：输入带类型的问题，输出结构化的 JSON 答案。项目自述机翻
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jev-codex-router-skill
可移植的 Codex 技能：Jev 模型与推理强度路由，含安全安装。项目自述机翻
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jev-freeform
完全由 Jev Choice 驱动的可观测逐字符聊天实验。项目自述机翻
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jev-gomoku
弈瞬：双 Jev 五子棋实验台，逐手查看模型决策，支持对局回放与实时对战。项目自述机翻
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jev-mcp
以评测为先的 TypeSafe Jev MCP 服务器；Jev 是 System One 模型，返回带概率的类型化判断（noul、choice、score），而不是生成文本。项目自述机翻
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jev-mcp
通过 OpenRouter 或 TypeSafe 调用 Jev / System One 做带类型决策的 MCP 服务器。项目自述机翻
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jev-pii-checker
用 Jev 在文本中定位 PII 的 CLI：存在性、敏感度与具体位置。项目自述机翻
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jev-resume-disqualifier
亚 25 毫秒的简历自动淘汰引擎。项目自述机翻
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jev-skills
用 Jev 构建应用的实用智能体技能与示例：API 配置、路由、排序与证据检查。项目自述机翻
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n8n-nodes-typesafe-jev
面向 Jev 结构化 AI 决策的 n8n 社区节点。项目自述机翻
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research_desk
用 Jev 做快速分析的演示。项目自述机翻
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should-ai-kill-us-all
每十分钟问一次 Jev：AI 是否应该毁灭人类。项目自述机翻
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systemone-lite
玩具级的本地 System One 风格决策 API，与官方无关。项目自述机翻
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typesafe-assist
由 Jev 驱动的 Home Assistant 对话智能体。项目自述机翻
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typesafe-jev-mcp
把 Jev 暴露成类型化 evaluate 工具的 MCP server。项目自述机翻
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agent-jev-tetris
用 JEV 玩俄罗斯方块。项目自述机翻
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ailerix
类型安全的模型路由器：Jev 把每个请求归入一条类型化的目录路线。项目自述机翻
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barrunto
Chrome 扩展：在你浏览 X 时用 Jev 分析帖子。项目自述机翻
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bes-kelime-jev
无论你写什么，都只用五个词之一回答的聊天机器人（土耳其语）。项目自述机翻
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codex-jev-preflight
失败时放行的 Codex 钩子，在提交提示时注入 Jev 的任务前路由元数据。项目自述机翻
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git-jev-stage
用一句大白话描述来挑选要暂存的 Git 变更。项目自述机翻
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got-jev
以《权力的游戏》为素材的 Jev 概念验证。项目自述机翻
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ha-conversation-jev
Home Assistant 自定义组件：Jev 快路径加大模型兜底的对话智能体。项目自述机翻
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jev-broadcast-lab
Jev 的测试实验室。项目自述机翻
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jev-ci-selector
为 GitHub Actions 做 CI 任务选择：Jev 加一个纯策略引擎；当前默认实际应用选择，可显式开启影子模式观察。机翻
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jev-cloud-quiz
一个演示：由 TypeSafe AI 的 System One 模型 Jev 带概率地判断某个功能名属于三大云中的哪一家。机翻
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jev-cvss
从漏洞描述快速给出 CVSS 评分。项目自述机翻
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jev-demo
Jev 学习与实测：概念文档、5 个可运行 demo 与可复现压测 —— 实测扇出几乎免费。项目自述机翻
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jev-games
面向多种游戏与模拟器平台的可视化 Jev 实验室。项目自述机翻
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jev-mcp
封装 TypeSafe Jev System One 模型的 MCP 服务器——为 AI 智能体提供类型化的 noul/choice/score 判断。项目自述机翻
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jev-mcp-spring
面向 TypeSafe Jev 的 Java/Spring Boot MCP 服务器。项目自述机翻
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jev-playground
System One 模型能否指挥音乐？Jev 只选方案（纯枚举），由代码渲染乐谱与音频。项目自述机翻
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JevTape
Jev 决策的 Record / Replay 工具：CLI + 本地代理 + JSON 磁带，回放彻底离线。
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magic-jev-ball
一个魔术 8 号球：不随机挑答案，而是去问 Jev。基于 Convex、AI Gateway 与 three.js。项目自述机翻
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pi-agent-foreman
当 Pi 智能体在活没干完时停下，把它赶回去继续。项目自述机翻
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risc-jev
我把 Jev 折腾成了一个 RISC-V CPU。项目自述机翻
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tempo-jev-demo
自然语言任务工作区，横向对比多个 AI 模型的表现。项目自述机翻
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typesafeai-cli
给你的 AI 智能体配一个能访问 TypeSafe AI Jev 的命令行伙伴。项目自述机翻
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在 jev 请求自信地给出错误答案之前，先对请求本身做检查。机翻
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非官方的 Jev MCP server。项目自述机翻
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harden-jev-decides
由 JEV 挑选哪个直播创意成为最小可行产品的决策看板。项目自述机翻
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jev-acp
在任意 ACP（Agent Client Protocol）客户端或 IDE 里使用 Jev 类型化决策。项目自述机翻
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jev-demo
TypeSafe Jev（System One 决策模型）零依赖网页体验台：浏览器操作 / 意图识别 / Agent 上下文裁剪三大预设场景，发送状态与类型化问题，拿到带校准概率的结构化答案
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给 Jev 装上眼睛 —— 为纯文本的 System One 模型提供诚实的本地图像感知。项目自述机翻
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在多个场景上实测 Jev 线上 API 的成本、延迟与原始输出。项目旧自述机翻
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小而可复现的 MuJoCo 试点：对比 Jev、某轻量 LLM 与反应式规则的抓取表现。项目自述机翻
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一个用来试验 TypeSafe AI Jev 模型（System One）的小型 Next.js 应用。项目自述机翻
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jev-practice-speed
WebGL 演示：与一个大脑是 Jev 的 CPU 玩快速纸牌。项目自述机翻
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实验性贪吃蛇环境：游戏引擎掌管确定性规则，Jev 负责决策。项目自述机翻
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让 Jev 解 2048。项目自述机翻
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TypeSafe Jev 的本地评估工作台。项目自述机翻
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JevCode — Jev (TypeSafe System One) 技术解决方案与最佳实践 · https://www.jevcode.ai
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Jevometry
面向任意 System One（Jev 及类 Jev）智能体系统的信息几何分析工具包。项目自述机翻
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某助手产品的开源实现。项目自述机翻
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面向 AI 智能体的持久化治理——用 R2R 把 Jev 的判断变成可回放的关系状态。项目自述机翻
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从 System One 模型（Laya，以及你自带的类型化决策服务）学习带类型概率决策的基础设施。项目自述机翻
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Jev 的实战示例，今天就能通过 OpenRouter 跑起来。项目自述机翻
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一个 Claude Code 钩子：判断你正在写的这个决策到底需不需要模型。附带一份实测的 149 行对比。项目自述机翻
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aegis: TypeSafe as a first-class provider
一个个人 Rust AI 网关，内置 TypeSafe provider，用真实响应体测试了用量提取与别名解析。
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TypeSafe System One API（Jev）的 MCP 服务器：带校准概率的类型化 choice/noul/score 判断。项目自述机翻
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来试试能不能赢过 Jev。项目自述机翻
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CartShield：中小商户结账反欺诈判定。项目自述机翻
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审判你的代码注释，由 Jev 主持。项目自述机翻
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由 Jev 驱动的赛博朋克竞技场战斗游戏。项目自述机翻
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Numerous ApS 的决策图协议（DGP）：面向决策型 AI 智能体的开源契约，由 TypeSafe Jev 编排。项目自述机翻
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十二个成员、零资质：一个带动画投票的趣味 AI 议会。项目自述机翻
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用 Jev 测试它预测金融市场的能力。项目自述机翻
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灵活可配置的 CLI 模型路由器。项目自述机翻
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某移动应用的 Cloudflare Workers 后端。项目自述机翻
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Jev 与两个大模型在结构化句子标注上的对比（葡萄牙语）。项目自述机翻
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对 Jev 的对抗性评测：九个实验与 28 条预测。项目自述机翻
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由 Jev 裁判的擂台式动物锦标赛，本地游戏。项目自述机翻
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用于实验、研究与调查的小型独立项目集。项目自述机翻
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用两段式流程把用户目标匹配到 MCP 目录。项目自述机翻
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用有界反馈循环把 AI 草稿改写成你自己的语气。项目自述机翻
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用于 n8n 的 TypeSafe AI 节点。项目自述机翻
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把类 Jev 的 System One API（本地托管或 TypeSafe Jev）接入 Codex 和 Claude Code 的 MCP 插件，用于决策任务。项目自述机翻
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基于 TypeSafe AI System One API（Jev）构建的 Pi 编码智能体扩展。项目自述机翻
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让 Jev 玩雅达利乒乓：每帧一个类型化 Choice 问题，不发送坐标。项目自述机翻
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Python 写的河流射击游戏，由 AI 飞行员驾驶。项目自述机翻
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由 Jev 驱动的诈骗短信过滤器。项目自述机翻
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基于 Jev 的试验项目，目标是给博客做搜索功能。项目自述机翻
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用若干启发式规则评估代码注释的小型 Python 包。项目自述机翻
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对 Jev 下棋能力的评测 —— 结论是它下得并不好。项目自述机翻