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Evaluation & Observabilitytypesafe-ai-benchmark
在共同的应用任务上对照 Jev 与其他结构化输出模型，记录错误、延迟、Token 与估算成本。
GitHub
325
License: MITLanguage: TypeScript最近提交：2026/9/19#evaluation-benchmarks#typed-decisions
JEV 在该架构中的决策位置
把同一任务转换成 Jev 的 Choice/Noul 问题，并把答案映射到统一的结果格式。
核心架构收益
保留对照方法与结果，方便检查模型差异。
固定版本源码审校依据
本站人工核验过该仓库的以下固定 commit 源码文件，确认 Jev 决策逻辑的真实接入方式：
审校说明与基准口径：README 当前描述有限的合成工作负载与独立捕获结果；演示视频并非测量数据，不能推广成所有任务上的排名。本站未复现。
快速克隆仓库
git clone https://github.com/iammrduncan/typesafe-ai-benchmark.git
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JEV 在这里做什么
Jev 对正确性、复杂度、测试和安全等维度评分，程序汇总优先改进项。
↳ 可比较两次检查的评分变化，代码修改仍由主 Agent 负责。
#coding-agents#mcp-integrations#evaluation-benchmarks
10✓ 4 处源码证据
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把 Jev 和 GLiNER 放到同一批分类题上，除了答对率，也检查概率靠不靠谱。
JEV 在这里做什么
对固定文本和标签集合做分类，记录每个标签的概率、耗时和失败。
↳ 能看清模型在哪些任务上适合自动处理，在哪些任务上容易过度自信。
#evaluation-benchmarks#classification-ranking
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MoonBit 与 TypeScript 的 Jev 实验集，覆盖棋类、浏览器、命令风险和小型语言。
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不同实验把候选动作或判断题交给 Jev，再由对应程序执行或记录。
↳ 提供源码、实验记录和部分可离线重放的样例，便于比较决策设计。
#evaluation-benchmarks#games-simulation#browser-automation
✓ 4 处源码证据
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