Как использовать Jev API: 20 проектов, которые можно скопировать

Что такое Jev и почему это меняет то, как выглядит «проект»

TypeSafe выпустила Jev 15 сентября 2026 как первую «модель System One». Заход — по Канеману: сегодняшние LLM — это медленная, рассуждающая система, а Jev — быстрая, только «интуиция» здесь — это калиброванное распределение вероятностей по вариантам, которые вы определили, а не проза.

Именно этот единственный дизайнерский выбор объясняет, почему проекты ниже выглядят совсем не как обычный список «AI-обёрток»:

• Вывод типизирован. Вы объявляете Choice (выбрать один из ваших вариантов), Score (оценить по уровням, которые вы называете) или Noul (вероятность того, что утверждение да/нет истинно). Парсить нечего и не нужно надеяться на схему.
• Каждый вопрос получает ответ за один проход. Состояние поглощается один раз, и все вопросы оцениваются против него вместе, поэтому задать тридцать вопросов стоит едва ли больше, чем задать один.
• Вывод бесплатен, потому что вывода нет. Никаких строк на стороне ответа, никакой последовательной структуры, никаких выходных токенов — именно поэтому цена только за вход.
• Модель не действует. Она судит. Всё, что имеет побочный эффект — клики, полёты, заказы, удаления — остаётся в обычном коде, управляемом порогом вероятности.

Как только вы видите эту форму, пространство проектов пишет себя само: ставьте вызов Jev везде, где ваша программа собирается принять небольшое, высокочастотное решение, которое трудно выразить через if.

20 проектов одним взглядом

Количество звёзд проверено 22 сентября 2026.

#	Проект	★	Язык	Что делает
1	browser-use/jev-ultrafast	16,972	Python	Браузерный агент, где Jev выбирает операцию и элемент; LLM пишет текст только когда действие — TYPE_TEXT
2	tamaratran/fast-jev-compaction	6,122	TypeScript	Плагин для Claude Code, который заменяет сводку компакции удалениями Jev — ничего никогда не переписывается
3	vercel-labs/json-render	18,005	TypeScript	Фреймворк генеративного UI. Не Jev-native
4	itsmostafa/typesafe-mcp	238	Go	MCP-сервер evaluate для Claude Code, Claude Desktop, Codex и pi
5	jkudish/jev-mcp	257	JavaScript	Десять типизированных инструментов суждения, доступных через MCP
6	sharziki/semdecide	32	Python	«grep для смысла, jq для суждения» — типизированные решения как Unix-фильтр с настоящими кодами выхода
7	0xNatoshi/jev-codex-router	189	JavaScript	Маршрутизация модели и thinking-effort на каждый вызов для Codex, управляемая Jev
8	GhalebDweikat/winnow	60	Python	Сито контекста для Claude Code: заглушить вывод инструментов, которые, по мнению Jev, вам не нужны
9	devagrawal09/jev-review	516	TypeScript	Поэтапный workflow код-ревью с локальным дашбордом
10	ellipsis-dev/blink	56	TypeScript	Поиск по кодовой базе через ансамбль Jev-управляемых обходчиков
11	lahfir/agent-desktop	1,454	Rust	Использование десктопа через деревья доступности ОС. Не Jev-native
12	fhshaik/typesafe-mario	343	Python	Jev играет в Super Mario Bros. по RAM эмулятора, никогда по скриншотам
13	RomanSlack/jev-drone	122	Python	Квадрокоптер пролетает полосу препятствий в MuJoCo; Jev читает ситуацию на ~2.5 Гц
14	emrickgarrett/OneVOneJev	20	TypeScript	Серверно-авторитетный браузерный FPS, где вы сражаетесь с Jev, до 5 убийств
15	jarrodwatts/jev-trader	1,929	TypeScript	Одно решение купить-или-продать на каждый блок Monad в книге Kuru MON-USDC
16	irfndi/prism-liquidity-agent	71	TypeScript	Агент ликвидности Solana Meteora DLMM. Не Jev-native
17	jexp/neo4jev	84	Python	Навигация по графу по одному переходу за раз, с проверкой цели в том же вызове
18	AkashPriyadarshii/jev-curate	23	Rust	Просеиватель датасетов для корпусов JSONL и Parquet
19	qkal/Canny	32	JavaScript	Страж, который не даст кодинг-агенту завершиться на голословном заявлении
20	monteduro/killmyidea	82	TypeScript	Восемь оценённых вопросов, взвешенных в KILL / FIX / SHIP

Группа 1 — агенты, которые решают, а не генерируют

browser-use/jev-ultrafast (★16,972) — эталонная реализация и то, что стоит прочитать первым. Браузерный агент обычно просит модель выдать JSON-действие, а это значит платить за токены на каждом шаге. Ultrafast разделяет работу: Jev выбирает операцию и элемент из индексированного пространства действий, а небольшая LLM вызывается только когда выбранная операция — TYPE_TEXT, единственный случай, требующий сгенерированных символов. Главное демо из README — реальный поиск Цюрих → Лондон на Google Flights — завершается за 7.1 секунды, включая генерацию текста и загрузку страниц. Если вы хотите понять, зачем вообще нужна модель решений, этот репозиторий — аргумент.

lahfir/agent-desktop (★1,454) — десктопный аналог, и он не Jev. Это Rust CLI и библиотека с C-ABI, которая читает реальную структуру UI приложения через дерево доступности ОС вместо угадывания по пикселям, с 54 операционными командами и ссылками на снапшоты, которые остаются стабильными между вызовами. Его собственный README заявляет сокращение токенов на 78–96% на плотных приложениях за счёт обхода скелета. Он был создан в феврале 2026, задолго до Jev, и не зависит от него. Он заслуживает места здесь по одной причине: если вы строите десктопную версию Ultrafast, это тот слой восприятия, поверх которого вы бы поставили вызов Jev.

Группа 2 — инфраструктура для кодинг-агентов

Здесь экосистема плотнее всего, потому что кодинг-агенты производят две вещи, которые Jev судит лучше всего: это всё ещё релевантно? и это действительно сделано?

fast-jev-compaction (★6,122) берёт самый распространённый паттерн — суммировать старый контекст с помощью LLM — и отвергает его. Сводка лоссовая; путь к файлу или точная ошибка могут исчезнуть. Этот плагин никогда ничего не переписывает. Он показывает Jev весь разговор, спрашивает, какие вызовы инструментов и результаты больше не нужны, и удаляет только их. Текст пользователя и ассистента остаётся дословным и по порядку.

winnow (★60) применяет ту же идею к отдельным результатам, а не к истории. Каждый крупный вывод Read, Bash или Grep оценивается до того, как попасть в контекст; блоки, которые, по мнению Jev, вам не нужны, заменяются трёхстрочной заглушкой с дешёвой сводкой от модели и ключом, который восстанавливает полный текст по требованию. Ничего не теряется, просто перестаёт стоить токенов, пока вы не попросите. Winnow также — самый чистый пример изящного фолбэка: его адаптер может отвечать на те же вопросы с помощью Claude Haiku 4.5, когда Jev недоступен — некалиброванно, но пайплайн продолжает работать.

Canny (★32) атакует противоположный сбой. Агенты заявляют об успехе. Canny встраивается в Claude Code и Codex CLI, ведёт реестр того, что агент на самом деле сделал, и отказывается дать ему завершиться на голословном заявлении — судя вывод инструментов, диффы и результаты тестов против утверждения о завершении.

jev-review (★516) запускается до того, как дифф увидит человек: сначала матрица рисков Noul, затем вызовы Choice и Score для профилей файлов, отбора доказательств, классификации механизмов и серьёзности, с маршрутизацией ревьюеров, решаемой условным Choice. Пороги и политика остаются в коде, а результаты попадают в локальный дашборд.

blink (★56) использует Jev как навигатор по кодовой базе: обходчики спускаются по дереву файлов и на каждом уровне спрашивают, какие файлы важны для запроса. Обратите внимание на лицензию — в репозитории нет файла лицензии, что важно, если вы планируете его поставлять.

jev-codex-router (★189) — тот, что касается вашего счёта. Он встраивает форк Codex Router и позволяет Jev выбирать модель и thinking effort для каждого вызова модели, включая продолжения после инструментов. README сообщает об исторической симуляции примерно −60% против запуска полного Astra на 237 ходах — и аккуратно оговаривает, что это не измеренная экономия квоты Codex и не описывает текущую политику. Относитесь к этому как к методу, а не гарантии.

Группа 3 — MCP-серверы, если вам просто нужны инструменты

jkudish/jev-mcp (★257) регистрирует десять суждений как инструменты MCP: jev_verify (утверждения против доказательств), jev_screen (контент до того, как он попадёт в контекст), jev_find и jev_rerank (выбор и сортировка кандидатов), jev_classify, jev_decide, jev_compare, jev_extract, jev_review и другие. Любой MCP-клиент может их вызывать.

itsmostafa/typesafe-mcp (★238) — меньший, более категоричный вариант: единственный сервер evaluate на Go, с настройкой одной командой — evaluate setup mcp подключает его к Claude Code, Claude Desktop и Codex, если находит их, а evaluate setup pi покрывает pi. Начните здесь, если хотите рабочий инструмент за пять минут, а не набор инструментов для настройки.

TypeSafe не поставляет собственный MCP-сервер; оба этих — работа сообщества.

Группа 4 — shell, CI и пайплайны данных

semdecide (★32) — самый Unix-образный проект в наборе, и описание точное: grep для смысла, jq для суждения. Подайте текст или JSONL на вход, получите предикат, маршрут, оценку, отфильтрованный поток и настоящий код выхода процесса — без написания клея для промптов, парсинга, ретраев и обработки уверенности. Пример из его README спрашивает, описывает ли вход из новой страны, за которым следуют изменения выплат, «правдоподобный захват аккаунта», и получает обратно TRUE probability=0.860 threshold=0.700. Это то, что можно положить в shell-скрипт, GitHub Action или cron-задачу уже сегодня.

jev-curate (★23) — пакетная версия для обучающих данных: потоковые корпуса JSONL и Parquet через типизированные решения Choice / Score / Noul со спекулятивным fan-out. README нацеливается на 1,500+ записей в секунду; это проектная цель, а не независимо воспроизведённое число, поэтому бенчмаркайте на своих данных, прежде чем доверять пропускной способности.

Группа 5 — системы реального времени, физические и состязательные

Это демо, и они — лучшее доказательство того, что архитектура держится: в каждом из них сложный, критичный для безопасности цикл остаётся в обычном коде, а Jev отвечает лишь на небольшой вопрос.

typesafe-mario (★343) никогда не показывает Jev скриншот. Обвязка преобразует телеметрию эмулятора и RAM в компактный JSON — движение, траекторию прыжка, приближающихся врагов, рельеф, измеренную задержку ввода, недавние результаты управления — и Jev выбирает из небольшого набора допустимых действий (noop, right, right_jump, right_run, right_run_jump, jump).

jev-drone (★122) пролетает модель реального летательного аппарата (Skydio X2 из MuJoCo Menagerie) по полосе препятствий из пяти станций, используя только свою бортовую камеру. Слои явные: геометрический контроллер на 500 Гц управляет полётом, слой наведения на 50 Гц всегда владеет безопасностью, а Jev сидит примерно на 2.5 Гц, решая, что означает ситуация. README говорит прямо — Jev не является моделью зрения и не может работать на частоте управления.

OneVOneJev (★20) — серверно-авторитетный браузерный FPS, где Jev — противник: встаньте в очередь, сразитесь с ним на индустриальном дворе в стиле Rust, до 5 убийств, зрители смотрят со стороны. Каждый тик решений должен отвечать на движение, прицеливание, огонь и прыжок.

jev-trader (★1,929) размещает один post-only лимитный ордер на каждый блок Monad в книге Kuru MON-USDC, на один тик внутри касания, заменяя предыдущий. Без PRIVATE_KEY он работает в dry-run против реальной книги с симулированными исполнениями — и обратите внимание, что модель по умолчанию — mock, моментный эвристический заменитель, так что бот работает ещё до того, как у вас вообще появится ключ.

prism-liquidity-agent (★71) — третий не-Jev-native проект: агент на правилах, который ребалансирует позиции концентрированной ликвидности на Solana Meteora DLMM каждые десять минут через цикл recall → observe → reason → simulate → decide. Он был создан в июне 2026 и не использует Jev. Он включён, потому что это самый ясный опубликованный пример формы — детерминированный цикл, ограниченное решение в конце — в которую встал бы вызов Jev.

Группа 6 — графы, структура и идеи

neo4jev (★84) навигирует по графу Neo4j по одному переходу за раз. На каждом узле исходящие связи становятся вариантами Choice со своими свойствами, а вопрос Noul — «цель достигнута?» — едет в том же вызове systemone, так что каждый переход стоит ровно один round-trip, сколько бы вопросов вы ни задали. Выбор top-k по возвращённым вероятностям превращает это в beam search, ранжированный по сумме логарифмов вероятностей. Если хотите увидеть параллельные вопросы в хорошем применении, прочитайте этот.

json-render (★18,005) — самый большой репозиторий в таблице и наименее связанный: фреймворк генеративного UI от Vercel Labs, созданный в январе 2026, который рендерит динамические интерфейсы из предопределённых компонентов и действий вместо сырого JSON. Он не Jev-native. Связь концептуальная — заход в том, чтобы «позволить модели выбирать среди безопасных, предопределённых вариантов, а не выдавать свободный вывод», что есть заход Jev, применённый к UI. Он появляется во многих подборках по Jev по этой причине; не ожидайте зависимости от TypeSafe в package.json.

killmyidea (★82) — самый маленький законченный продукт здесь: опишите стартап-идею, и Jev отвечает на восемь вопросов инди-хакера с оценкой 0–4 плюс категория и ясность в одном параллельном запросе. Каждая оценка умножается на 25, взвешивается в среднее, проходит через гейт ясности и возвращается как KILL IT, FIX IT или SHIP IT. Никакой генеративной LLM нигде в цикле.

Ваш первый запрос

Получите ключ, затем вызывайте нативный контракт — не Chat Completions:

curl -X POST "https://apimaster.ai/v1/systemone" \
  -H "Authorization: Bearer $APIMASTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "state": "Help! My payouts have been failing for 3 days.",
    "model": "jev-latest",
    "questions": {
      "is_urgent": { "type": "noul", "instructions": "Does this convey urgency?" },
      "category":  { "type": "choice", "options": ["billing", "technical", "other"],
                     "instructions": "Which team should handle this?" }
    }
  }'

Затем выберите проект из таблицы, прочитайте его README и начните с самой маленькой интеграции в списке — semdecide, если вы живёте в терминале, jev-mcp, если вы живёте в агенте. Держите пороги и побочные эффекты в своём коде и относитесь к возвращённой вероятности как к тому, по чему вы ставите гейт, а не как к тому, чему вы подчиняетесь.

Прежде чем устанавливать что-либо из этого

• Риск — это возраст, а не идея. Пятнадцать из двадцати репозиториев были созданы между 16 и 18 сентября 2026. Им дни, в основном один автор, и некоторые не трогали с дня публикации.
• Звёзды измеряют внимание. Репозиторий с 16,972 звёздами, созданный шесть дней назад, получил огромную видимость и почти никакого продакшн-опыта. Прочитайте код, прежде чем он коснётся кошелька, репозитория, который вам дорог, или клиента.
• Три не Jev-native. json-render (январь 2026), agent-desktop (февраль 2026) и prism-liquidity-agent (июнь 2026) все появились до Jev и работают без него.
• Проверяйте лицензии. Большинство — MIT, json-render и agent-desktop — Apache-2.0, а у blink вообще нет файла лицензии.
• Ничто здесь не официально. Единственная опубликованная TypeSafe интеграция — это агентный скилл typesafe-ai/skills. Каждый проект в этом списке — работа сообщества.
• Финансовые и физические демо — это демо. jev-trader по умолчанию использует mock-модель и dry-run исполнения; jev-drone — симуляция. Не читайте ни то, ни другое как сигнал о живой производительности.

Что из этого вам действительно стоит попробовать

Если вы хотите…	Начните с	Почему
Понять, для чего нужна модель решений	jev-ultrafast	Демо Google Flights за 7.1 секунды делает разделение очевидным
Сократить стоимость контекста агента уже сегодня	fast-jev-compaction или winnow	Установить-и-измерить, без изменения архитектуры
Завести Jev в своего агента за пять минут	typesafe-mcp	Одна команда подключает три клиента
Использовать Jev из shell или CI	semdecide	Настоящие коды выхода, без клея
Остановить агентов, врущих о завершении	Canny	Реестр плюс отказ принимать заявление
Контролировать расход на модель за ход	jev-codex-router	Маршрутизация — то, где Jev окупает себя
Увидеть параллельные вопросы в правильном применении	neo4jev	Choice и Noul в одном вызове, один round-trip на переход

FAQ

Что такое Jev API? Jev — это модель System One от TypeSafe AI. API — это один эндпоинт POST /v1/systemone: отправьте state плюс карту типизированных вопросов и получите обратно калиброванные вероятности в виде ответов Choice, Score и Noul. Он никогда не генерирует текст.

Каков ID модели Jev и цена? jev-1.13.0, с jev-latest и jev-preview в качестве алиасов. Цена — $42 за миллиард входных токенов — $0.042 за 1M — а вывод бесплатен, потому что выходных токенов нет.

Эти проекты — официальные проекты TypeSafe? Нет. Все двадцать — работа сообщества. Единственная официально опубликованная интеграция — агентный скилл TypeSafe typesafe-ai/skills.

Какие из них можно использовать без ключа Jev? json-render, agent-desktop и prism-liquidity-agent, потому что они не Jev-native. jev-trader также работает без ключа в режиме dry-run со своей mock-моделью по умолчанию.

Можно ли использовать Jev с Claude Code или Codex в качестве модели? Нет. Оба CLI говорят на проводном формате своего вендора, а у Jev нет OpenAI-совместимого или Anthropic-совместимого эндпоинта. Что работает — это поместить Jev внутрь агента — как MCP-инструмент, хук или роутер — что и делают проекты из групп 2 и 3.

Сколько на самом деле стоит вызов Jev? Биллинг только за вход по $0.042 за 1M токенов, и каждый вопрос в запросе оценивается против одного и того же состояния за один проход. Задать тридцать вопросов стоит немного больше, чем задать один, а не в тридцать раз больше — это соотношение и есть весь смысл архитектуры.

Доступен ли Jev на APIMaster? Да, как jev-latest, на нативном контракте POST https://apimaster.ai/v1/systemone по $0.042 за 1M входных токенов с бесплатным выводом (один активный маршрут, проверено 22 сентября 2026). Спарьте его с текстовой моделью на том же ключе, когда шагу нужен сгенерированный текст.

Источники и проверка

• Метаданные репозиториев, количество звёзд, языки и лицензии для всех двадцати проектов — GitHub API и README репозиториев, проверено 22 сентября 2026
• TypeSafe — Models — ID модели, алиасы, цена $42/Btok, лимиты и бюджет контекста
• TypeSafe — API reference и Quick start — эндпоинт, формы запроса и ответа
• TypeSafe — Jev 1.13 scope — области, которые TypeSafe сама выносит за скобки, с рекомендуемым паттерном для каждой
• typesafe-ai/skills — единственная официально опубликованная интеграция

Маршрут jev-latest на APIMaster и цены сопутствующих текстовых моделей были проверены 22 сентября 2026. Статус проектов, количество звёзд и цены меняются — проверяйте на живой карточке и в репозитории, прежде чем запускать рабочую нагрузку.

Начните с ключа

Создайте аккаунт APIMaster, добавьте кредит с оплатой по мере использования от $1 и создайте ключ в консоли. Направьте свой клиент на https://apimaster.ai/v1 и отправьте первый запрос на POST https://apimaster.ai/v1/systemone с моделью jev-latest — $0.042 за 1M входных токенов, бесплатный вывод, и тот же ключ покрывает тарифы GPT, Claude, GLM, DeepSeek и Gemini, с которыми вы его спарите. Проверьте карточку Jev на живую доступность перед продакшн-трафиком и используйте тестер моделей, чтобы убедиться, что маршрут ведёт себя как ожидается.