Awesome Jev / 行业应用
行业应用
针对金融量化、医疗法律、电商物流等垂直业务流的严谨状态分类与自动化分诊决策。
irfndi
Prism
观察 Solana 流动性池的 Agent，Jev 提供影子判断与规则结果对照。
评估入池分布、毒性交易流、持有及压力信号，记录用于校准。
↳ 为确定性交易规则提供可比较的旁路信号，不承诺收益。
zadescoxp
Jev-Trades
用实时加密货币行情练习模拟交易。Jev 给出交易判断，面板展示虚拟仓位和技术指标，不连真实下单接口。
读取已完成的分钟 K 线与技术指标，对启用的资产返回结构化交易判断；Python 按置信度和仓位限制更新模拟账户。
↳ 把行情、模型信号和模拟持仓放在一起观察，便于检查决策过程。
AboveColin
HA-Jev
把 Jev 的判断变成 Home Assistant 传感器，例如检查衣服是否洗完后一直没取。
读取选定设备与实体状态，返回概率、选项或分数，再由配置阈值触发自动化。
↳ 把自然语言条件接入已有的传感器、通知和场景。
Foadsf
jev-for-engineers
机械与电气工程的八组 Jev 小实验：分派设计任务、检查仿真日志、匹配零件，再由 Python 规则决定怎么处理。
对工程文本做分类、候选选择与风险判断；尺寸计算和最终处置仍交给普通代码。
↳ 用合成样例看清工程判断如何接入程序；示例阈值需要用自己的数据重测。
aowang-ai
jev-trade
一个 Hyperliquid 交易机器人实验，用 Jev 判断做多、做空，以及开仓、平仓或等待。
每个资产账户读取行情后单独调用 Jev，执行器按选择提交或撤销订单。
↳ 把模型决策、订单执行与看板状态分开记录。
unownone
jevsume
给简历做一次结构化体检。既检查措辞、结构和机器可读性，也能对照具体职位描述，看这份简历是否匹配。
对提取出的简历文本与职位要求逐项判断和打分，再由 Worker 汇总成页面里的评审结果。
↳ 能保存输入、问题与输出，方便回看每次评审；没有 API key 时运行的是模拟结果。
Waxmell114514
jev-trade
把 BTC、ETH 的行情变成文字状态，让 Jev 给交易判断，再放进含延迟和费用的模拟撮合里观察。
代码先计算市场特征；Jev 回答有限的方向与风险问题，本地策略决定模拟仓位。
↳ 把判断、延迟和执行成本放到同一实验记录里比较。
jevbook
jevscan
读取 EVM Token 市场特征，输出关注或回避等风险判断，提供库、CLI 和 MCP 接口。
默认用本地规则计算；配置 TypeSafe key 后才把特征送给 Jev 做结构化判断。
↳ 把行情特征、判断来源和分数放在一起，便于检查风险信号。
virattt
ai-hedge-fund
一个教育用途的 AI 对冲基金原型，其中可选 Jev 适配器把结构化判断接到基金决策流程。
把策略问题转为 System One 请求，再把原生答案转换成项目统一的结果格式。
↳ 在同一研究流程里选择使用 Jev 或其他模型后端。
jarrodwatts
jev-trader
在 Monad 的 Kuru MON-USDC 订单簿上尝试做市，Jev 可按新区块选择买卖方向。
开启 Jev 模式后读取订单簿并选择方向，代码模拟成交或按配置提交 post-only 限价单。
↳ 默认 mock 模型；无私钥时为 dry run，模拟结果不证明可获利。
sumitrevolt
leadgenrationaivoiceagent
营销与语音平台中的 TypeSafe 实验模块，用 Jev 为预设 Agent 角色选择专长标签。
把角色资料与有限专长候选交给 Choice，代码再映射为能力标签。
↳ 提供一个业务角色分类接入示例。
AkashPriyadarshii
jev-seo
Rust SEO/GEO 命令行与 MCP 实验工具，结合网页检查、DuckDuckGo 查询和可选 Jev 评分。
给搜索意图、内容直接性和内容缺口分类，并按自定义 rubric 估计可引用性。
↳ 把本地检查、搜索结果和模型评分整理成可查看的报告。
choxos
jev-reviewer
为系统综述从论文与补充材料中挑出原文证据，供研究者逐条核对并导出提取表。
Jev 选择能回答问题的候选行号，代码复制原文并保留文件和页码等位置。
↳ 把引用、来源位置和人工确认状态对应起来，方便回查。
kyotofin
tax-doc-classifier
税务文档页面分类器，用 Jev 从预先定义的 IRS 表格与页面类型中选择类别。
提取 PDF 页面的文本后发送给 Jev，返回表格类型、页面类型及置信度。
↳ 将固定表格目录与每页分类结果连接起来，供后续文档流程使用。
hqman
JevScout
供编程 Agent 调用的求职检索演示 Skill，通过 Chrome 浏览公司招聘页，用 Jev 筛选 AI 与软件工程职位并保存结果。
Jev 用 Choice 识别页面类型，用 Noul 评估招聘链接、职位相关性、筛选控件和候选人匹配度；本地阈值决定导航、打开职位与保存。
↳ 把招聘入口、职位筛选和详情匹配连成一次 CLI 流程，输出本地 JSON 与 Markdown 报告。
morcoan
JevSeek
本地编码桌面与 CLI 智能体，将 Jev 的动作路由与 DeepSeek 的代码参数生成分层解耦协同。
由 Jev 根据当前工作区状态与用户意图快速判定下一步工具类型，再交由大语言模型补全具体参数。
↳ 结合了 Jev 的毫秒级离散路由能力与生成模型的强代码生成能力，降低端到端思考延迟并节省 Token 消耗。
BunsDev
typesafe-ai-playground
TypeSafe AI Jev 社区试验场，内置 110 个分类、对话路由、提取与决策实验用例，支持移动端交互与 A/B 对比。
在 Next.js 服务端路由中向 Jev 发起状态与提问负载，实时展示离散判定分布、推理耗时与置信度。
↳ 提供开箱即用的 Web 可视化界面，方便开发者直观调试 Jev 提示词、观察决策原语边界并对比不同模型表现。
vinilana
jev-eval-agent
智能体工具选择基准测试平台，在包含 100 个模拟工具的个人助理环境下对比大模型直接选工具与 Jev 路由的效率。
利用 Jev 对上百个工具元数据进行两级离散筛选和相关性判定，把候选工具集从百级快速裁剪至少量候选。
↳ 解决了多工具智能体因长提示词导致的上下文膨胀与选择幻觉问题，显著降低了大模型的规划耗时。
socai-io
jev-social
该项目由 Jev 逐步选择 Instagram、TikTok 和 LinkedIn 的搜索、打开主页或帖子、读取评论及下载视频等操作，并由 socai 在真实浏览器中执行后整理成带引用的报告。
Jev 在每一步从具体只读操作候选中选择平台路由和下一个要执行的搜索/打开/读取/下载或结束操作。
↳ 把语义判断接到已有的命令行工作流。
grmkris
robo-harness
SO-101 机械臂具身智能控制工作台：整合 Bun/Effect 与 Python 驱动，利用 Jev 做关节动作边界决策与预算控制。
在每一步机器人运动规划中，评估空间坐标与传感器状态，由 Jev 在候选安全区间选择执行步骤。
↳ 将 TypeSafe Jev 的低时延离散决策优势拓展至物理世界机械臂实时控制场景。
mattn
sqlite3-jev
将 TypeSafe Jev 判断能力下沉为 SQLite 自定义 SQL 函数的 C 语言扩展：直接在 SQL 查询中实现语义打分与选择。
在 SQLite 执行引擎中注册 jev_choice、jev_score 等自定义函数，在查询扫描行时直接调用 Jev API。
↳ 无需额外编写业务胶水代码，即可在大规模结构化关系型数据上执行行级语义分类与推理。
Patrick-SCH03
jev-issue-radar
Jev Issue Radar 是一个只读的 GitHub 重复问题分类看板，它检索候选问题并用 Jev 的 Choice 将每对问题判为重复、相关、不同或信息不足，同时并排展示双方原始报告中的选中段落供维护者审查。
对每对原始问题与候选问题判定重复、相关、不同或信息不足，并选择原因类别与双方原文证据行ID。
↳ 把语义判断接到已有的命令行工作流。