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해결하는 문제

Jev는 자유 형식 텍스트 생성이 아닌 분류, 라우팅, 점수 매기기, 순위 지정, 검증 및 가드레일과 같은 빠르고 타입이 지정된 확률적 결정을 위해 설계된 모델입니다. 이 목록은 Jev를 기반으로 구축하거나 통합하는 프로젝트를 수집하여 개발자가 이러한 결정 기능을 자체 애플리케이션에 통합할 수 있는 기성 도구, SDK 및 프레임워크를 찾는 데 도움을 줍니다.

작동 방식

이 목록은 선별되고 출처가 명시되어 있으며 공개 코드, 구체적인 Jev 사용, 명확한 제한 사항 및 재현 가능한 증거가 있는 프로젝트를 우선시합니다. 항목은 공식 리소스, 공급자 통합, 프레임워크 통합, SDK 및 개발자 도구, 에이전트 및 가드레일, 컨텍스트 및 압축, 브라우저 및 컴퓨터 사용, 라우팅 및 워크플로, 게임 및 로봇 공학, 미디어 및 창의적 도구, 오픈 재현, 평가 및 보정, 가이드와 같은 범주로 구성됩니다. 각 항목에는 일반적으로 저장소 링크와 기능에 대한 간단한 설명이 포함됩니다. README는 또한 스키마 유효 출력이 올바른 결정과 동일하지 않다고 경고하고 자체 데이터로 검증하고 영향력이 큰 작업을 결정적 검사 뒤에 유지하도록 조언합니다.

대상 사용자

애플리케이션에서 Jev(또는 유사한 System One 결정 모델)를 사용하는 데 관심이 있고 실제 통합 예제, 공식 SDK, 공급자 게이트웨이, 프레임워크 어댑터 및 다양한 프로그래밍 언어와 생태계에 걸친 커뮤니티 구축 도구를 보고 싶어하는 개발자와 팀.

주요 내용

• 155개의 출처 검토된 통합, 프로젝트 및 연구 카탈로그
• 공식 리소스: TypeSafe AI 문서, JS/Python SDK, system-one 어댑터, 스킬, 모델 별칭, 신뢰도 지침 및 알려진 제한 사항
• 공급자 통합: Cloudflare AI, Netlify AI Gateway, OpenRouter, Vercel AI Gateway
• 프레임워크 통합: LangChain, LangChain.js, LiteLLM, Pydantic AI, Rig, TanStack AI, Effect, BAML, Ax, Composio 등
• 커뮤니티 개발자 도구: hunch (Ruby/TS/Python), jev-mcp 서버, jegrep/jgrep 의미론적 grep, jev.nvim, pytest-jev, 다양한 언어 SDK(Go, Java, Elixir, Rust, Kotlin 등)
• 에이전트 중심 도구: 코딩 에이전트 라우터, 가드레일, 악성 코드 스캐너, 증거 원장 시스템
• 오픈 재현 및 연구, 평가 및 보정 가이드