Jev AI の周辺 — ウィジェット、ワークフロー、アイデアをブラウザで試して共有できるコミュニティサイトです。公式ドキュメントと API は TypeSafe AI が提供します。私たちは、今日から作って遊べるものに焦点を当てています。
試したいものを選び、ホストされているものはオンラインで実行し、フォークするか自分の記事を投稿します。多くの demo はインストール不要です。
他のビルダーのプレイブック、ミニツール、機能メモを探索 — オンラインで試せるものを優先表示。
ホストされた demo をワンクリックで起動（利用可能な場合）。入力を調整し、Jev 式の構造化出力を見て、実践で学ぶ。
自分のバリアントを公開、コツを書く、またはホスト demo をリクエスト。みんなの投稿でカタログが有用なまま保たれる。
import typesafe client = typesafe.Client(api_key="jev_...") decision = client.decide( model="jev-1", state=support_ticket_text, # コミュニティ playbook からの例 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 がモデル、コアインフラ、ネイティブ API を提供します。JevAI Community は周辺機能、厳選 API エンドポイント推薦、モード駆動レシピ、コミュニティのプレイパターンを集約 —— 可能な限りオンライン試用とすぐ使える API 実装も用意します。
| 公式 Jev / TypeSafe | JevAI Community | |
|---|---|---|
| 焦点 | モデル、インフラ、ネイティブ API 実行。 | 周辺ツール、API 推薦、共有プレイブック。 |
| コンテンツ | ドキュメント、料金、SDK リファレンス、エンタープライズアクセス。 | コミュニティ記事、mode 別 API レシピ（compaction、router 等）とライブ demo。 |
| 体験 | 本番向け API をスタックに統合。 | ブラウザで閲覧、API スニペットをコピー、各 mode を試す。 |
| 貢献 | プロダクトロードマップとコアエンジン更新。 | ユーザー投稿の API ユースケース、コミュニティプラグイン、注目ワークフロー。 |
コンテンツはコミュニティが投稿・整理しています。API エンドポイント推薦、開発者ワークフロー、ツールを次のカテゴリに分類しています：
コード不要でブラウザから Jev フローを試せる対話 UI —— 分類、スコアリング、ルーティングをミリ秒 latency で体験。
型付き schema で入力状態を定義し、各 mode パラメータを活用、構造化結果をアプリやワークフローに接続する手順。
fast-jev-compaction（Claude Code）、Webhook、ダッシュボードなど、公式 API の横で使えるコミュニティ製プラグインとヘルパー。
リアルタイムから遊び心ある UX まで —— latency 最適化、プロンプト設計、構造化 JSON 出力の解説付き。
実戦済みプロンプトと型定義（TypeScript / JSON Schema）のコミュニティ repo。分類・抽出・ルーティング向けコピペ模板。
コミュニティと OSS の次の一手。プレイブック投稿、fast-jev-compaction などのプラグイン貢献、機能リクエストへの参加。
コーディングエージェントからリアルタイム AI、視覚推論まで —— 開発者は Jev Model で高速かつ構造化された意思決定を実現しています。
劣化しやすい要約を Jev による判断に置き換える。
Jev でどのツール呼び出しと結果がまだ有効かを判断する Claude Code プラグイン。古いコンテキストは削除・短縮でき、残す部分は原文のまま —— 長いコーディングセッションでも重要な詳細を保持します。
tamaratran/fast-jev-compaction
コミュニティ製 Claude Code プラグイン —— fork、コード確認、自分の Jev API キーを接続。
GitHub で見る非構造化入力を構造化された判断へ。
Jev でユーザー意図を識別し、重要なシグナルに基づいてリクエストをルーティング。長文を生成せず、アプリが必要とする判断を直接返せます。
リアルタイム AI 対話をより actionable に。
Jev と GPT Live を組み合わせ、ライブ会話中に高速判断 —— 関連商品の特定や、次に表示・提案する内容のレコメンド。
請求書を数秒でレビュー・分類。
Jev で大量の請求書を処理し、構造化された会計判断を出力。分類や財務ワークフローのルーティングなどを自動化。
視覚タスクに Jev 式の意思決定を。
Apple Silicon 上の視覚推論学習実験：共有コンテキスト、直接候補スコアリング、ローカル visual demo —— 3 色商品仕分けを含む。
vinnylarouge/jevlike
ビジュアルスコアリング demo と Apple Silicon でローカル実行できる Jev-like スターター。
GitHub で見る