हम Jev AI एक्सट्रा के लिए समुदाय साइट हैं — विजेट, वर्कफ़्लो और विचार जिन्हें आप ब्राउज़र में आज़मा और साझा कर सकते हैं। आधिकारिक दस्तावेज़ और API TypeSafe AI पर हैं; हम उस पर ध्यान देते हैं जो आप आज बना और आज़मा सकते हैं।
कुछ चुनकर आज़माएँ, जब हम होस्ट करें तो ऑनलाइन चलाएँ, फिर विचार fork करें या अपना लेख भेजें। ज़्यादातर डेमो के लिए इंस्टॉल की ज़रूरत नहीं।
अन्य बिल्डरों के प्लेबुक, mini-टूल और फ़ीचर नोट्स खोजें — पहले ऑनलाइन आज़माने योग्य चीज़ों से क्रमबद्ध।
जब उपलब्ध हो तो एक क्लिक में होस्टेड डेमो खोलें। इनपुट बदलें, संरचित Jev-स्टाइल आउटपुट देखें, करके सीखें।
अपना variant प्रकाशित करें, ट्रिक लिखें, या होस्टेड डेमो माँगें। कैटलॉग उपयोगी रहता है क्योंकि लोग योगदान देते हैं।
import typesafe client = typesafe.Client(api_key="jev_...") decision = client.decide( model="jev-1", state=support_ticket_text, # कम्युनिटी playbook से उदाहरण snippet questions={ "intent": ["refund", "bug", "billing", "other"], "needs_human": bool, "urgency": ("score", 1, 5), }, ) # → {"intent": ("refund", p=0.94), "needs_human": (false, p=0.88), # "urgency": (4, confidence=0.91)} · ~120ms end to end
TypeSafe AI मॉडल, कोर इन्फ्रास्ट्रक्चर और नेटिव API देती है। JevAI Community परिधीय फ़ीचर, curated API endpoint सिफ़ारिशें, mode-चालित recipes और कम्युनिटी play patterns इकट्ठा करती है — जहाँ संभव हो live ऑनलाइन टेस्टिंग और तैयार API implementations के साथ।
| आधिकारिक Jev / TypeSafe | JevAI Community | |
|---|---|---|
| फ़ोकस | मॉडल, इन्फ्रास्ट्रक्चर और native API execution। | परिधीय टूल, API endpoint सिफ़ारिशें और shared playbooks। |
| सामग्री | Docs, pricing, SDK references और enterprise access। | कम्युनिटी write-ups, mode-wise API recipes (compaction, router, आदि) और live demos। |
| अनुभव | अपने stack में production-ready API integrate करें। | ब्राउज़ करें, API snippets कॉपी करें, browser में अलग modes टेस्ट करें। |
| योगदान | Product roadmap और core engine updates। | User-submitted API use cases, community plugins और featured workflows। |
सामग्री कम्युनिटी योगदान और curation से आती है। हम API endpoint सिफ़ारिशें, डेवलपर workflows और टूल निम्न श्रेणियों में व्यवस्थित करते हैं:
बिना कोड लिखे browser में Jev-powered flows टेस्ट करने के छोटे interactive UI — classifiers, scorers, routers millisecond latency के साथ।
Step-by-step patterns: typed schemas से input states define करें, अलग mode parameters use करें, structured results apps/workflows से जोड़ना सीखें।
fast-jev-compaction (Claude Code), webhooks, dashboards आदि — official API के साथ community plugins और helpers।
रचनात्मक community demos (real-time workflows से playful UX तक) latency optimization, prompt design और structured JSON outputs पर notes के साथ।
battle-tested prompts और typed schemas (TypeScript / JSON Schema) का community repository — classification, extraction, routing के लिए copy-paste templates।
कम्युनिटी और OSS ecosystem में आगे क्या है। अपने playbooks submit करें, fast-jev-compaction जैसे plugins contribute करें, या feature requests में भाग लें।
कोडिंग agents से real-time AI और visual inference तक — डेवलपर Jev Model से तेज़, structured decision-making के नए तरीके खोज रहे हैं।
lossy summaries की जगह Jev-संचालित निर्णय।
Claude Code plugin जो Jev से तय करता है कौन-से tool calls और results अभी प्रासंगिक हैं। पुराना context हट या truncate हो सकता है; जो रखा जाए verbatim रहता है — लंबी coding sessions में महत्वपूर्ण विवरण बचे रहते हैं।
tamaratran/fast-jev-compaction
कम्युनिटी Claude Code plugin — fork करें, कोड देखें, अपनी Jev API key जोड़ें।
GitHub पर देखेंअसंरचित input को structured decisions में बदलें।
Jev से user intent पहचानें और महत्वपूर्ण signals पर requests route करें। लंबा जवाब बनाने के बजाय Jev सीधे वह decision दे सकता है जो आपके ऐप को चाहिए।
real-time AI interactions को और actionable बनाएँ।
Jev और GPT Live मिलाकर live conversations में तेज़ decisions — relevant products पहचानना और आगे क्या दिखाना/सुझाना है recommend करना।
चंद सेकंड में invoices review और classify करें।
Jev से बड़ी संख्या में invoices process कर structured accounting decisions निकालें — categorization और financial workflow routing automate करने में मदद।
visual tasks में Jev-style decision making।
Apple Silicon पर educational visual inference experiment: shared context, direct candidate scoring, local visual demos — तीन रंगों में product sorting सहित।
vinnylarouge/jevlike
Visual scoring demos और Apple Silicon पर locally चलने वाला Jev-like starter।
GitHub पर देखेंबताएँ आपने Jev के आसपास क्या बनाया — डेमो, इंटीग्रेशन या clever वर्कफ़्लो। सबसे अच्छे हम ऑनलाइन दिखाएँगे।
अपना विचार भेजें