@yibie：awesome-jev 定期巡检：本轮新增 3 条条目（555 → 558）：1. llama.cpp 的决策模型支持（基础设施）……

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摘要

awesome-jev 的定期巡检新增 3 条条目（555 → 558）：llama.cpp 新增 System One 决策模型运行时支持、Databricks 推出 ai_decide AI Function 作为结构化决策 API，以及一个基于 Jev 官方文档的实际 RAG 测试案例。

📋 awesome-jev 定期巡检 本轮新增 3 条条目（555 → 558）： 1. llama.cpp 的决策模型支持（基础设施）：主流本地推理运行时新增 /v1/systemone 端点——输入状态 + 问题 + 候选答案，直接返回选择结果及各选项的概率，且直接使用 Jev 的行格式。官方测试覆盖 144M 到 27B 的模型。目录中已有的 llama.cpp 条目只是 GGUF 模型文件，运行时支持属于新增内容。 2. Databricks AI Decide（基础设施）：Databricks 推出 ai_decide——一款面向受治理数据的 AI Function，支持分类、打分与选择。官方博客明确表示：它源于 Jev 发布后对「快速、低成本的结构化决策 API」的需求。这表明一个大型平台正在响应这一品类，而非针对某个具体模型。 3. Jev 在 RAG 中的实际角色测试（讨论）：一条中文推文避免了在 X 上重复那些缺乏数据支撑的说法，转而基于官方 42 页文档构建了一个小型 RAG——在 20 道有答案的问题中，「答案排在第一位」的比例从 7 提升到 17，且所有无法回答的问题都没有被强行交给模型作答。 📂 http://github.com/yibie/awesome-jev… 📊 558 条条目
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缓存时间: 2026/10/04 05:08

📋 awesome-jev 周期巡检

本轮新增 3 个条目（555 → 558）：

  1. llama.cpp 的决策模型支持（基础设施）：标准本地推理运行时新增 /v1/systemone 接口——输入状态 + 问题 + 候选答案，直接返回选择结果及各选项概率，直接采用 Jev 的行格式。官方测试覆盖 144M 到 27B 的模型。目录中已有的 llama.cpp 条目只是 GGUF 模型文件，运行时支持属于新增内容。
  2. Databricks AI Decide（基础设施）：Databricks 推出 ai_decide——一个在受治理数据上用于分类、评分和选择的 AI Function。官方博客明确表示：其开发动机源于 Jev 发布后对“快速、低成本的结构化决策 API“的需求。这表明一个主流平台是在响应这一品类，而非某个特定模型。
  3. 对 Jev 在 RAG 中作用的实测（讨论）：一条中文推文没有重复 X 上那些缺乏数据支撑的说法，而是基于官方 42 页文档搭建了一个小型 RAG——在 20 个有答案的问题中，“答案排名第一“的数量从 7 个提升到 17 个，且所有无法回答的问题都没有被强行交给模型作答。

📂 http://github.com/yibie/awesome-jev…

📊 558 个条目

yibie/awesome-jev

来源：https://github.com/yibie/awesome-jev

awesome-jev

一个精选的 awesome 列表，收录基于 Jev（https://typesafe.ai/blog/introducing-system-one-models-and-jev）构建的公开项目与实践。Jev 是 TypeSafe AI 面向类型化决策的 System One 模型。本 README 是当前各分类文件的主页汇总，无需深入子页面即可看到最新收录的条目。

Jev 不是聊天模型。它接收非结构化状态加一个类型化问题，返回一个类型化决策——一个选择、一个分数或一个布尔值，每项都附带置信度。这使它成为软件中可即插即用的决策层：分类、路由、评分标准打分、校验以及智能体护栏。

本列表追踪的是真正在用 Jev 构建的人，以及哪些模式可以跨行业迁移。仓库对所有分类一视同仁——每个条目只属于一个分类，依据其直接的 Jev 应用领域归类。专门的 相关实践 / 讨论 分类收录可信的公开实践信号——X 帖子、Reddit 讨论和访谈——即使尚无独立的强案例页面，也能体现真实的 Jev 使用情况。

收录不等于背书。 本项目仅适用收录规则——公开、可引用、确实使用 Jev 做类型化决策、一句话摘要。不审查代码质量、安全性、成熟度，也不验证项目是否真的能运行。

请特别谨慎对待同日批量提交。 同一作者同时发布的多个仓库、共用同一套脚手架且提交历史很浅的情况，可能满足所有收录规则，但仍未被验证。数量不是质量的证明。在采用任何条目前，请先查看 收录不是背书 中的清单。

为什么要有这个列表

关于 Jev 的大多数讨论散落在发布帖、模型网关列表和一次性原型中。本列表快速回答两个实际问题：

  • Jev 目前在哪些生产工作流中正在做出真实决策？
  • 哪些决策模式可以跨行业迁移？

这不是一个全面的数据库，而是一份高信号、快速浏览的领域指南。

收录标准

一个条目应同时满足以下条件：

  • 来源公开且可引用。
  • 该示例使用 Jev（或有据可查的 Jev 移植版/衍生版）完成具体决策任务——而不是一个与 Jev 毫无关系的通用分类器、路由器或 LLM 评判器。
  • 来源明确提及 Jev/jev，或引用 TypeSafe AI 的 System One 模型，或展示了一个类型化决策闭环（类型化问题 → 带置信度的类型化回答 → 接受/拒绝/升级）。
  • 摘要用一句话说明场景、方法和价值。

我们不收录：

  • 仅仅形似该模式但并未使用 Jev 的通用分类器、路由器或研究智能体。
  • 没有具体实践支撑的纯理论或观点。
  • 没有可用产物或可复现结果的发布炒作评论。
  • 列表内篇幅冗长的长文。
  • 来源私有、不可访问或过于含糊而无法归类的项目。

收录不是背书

收录只意味着一件事：该条目满足上述收录规则。这不是质量评审、安全审计或推荐。我们不验证项目能否编译、测试是否通过、公布的数字能否复现，或许可证是否允许你使用。

对于批量到来的项目，这一点尤其重要。当同一作者在同一天发布多个仓库时，它们通常共用同一套脚手架——相同的 AGENTS.md、CLAUDE.md、STATE.md 和 CHANGELOG.md——每个仓库只有一两个提交，且文字描述可能远多于代码。此类项目完全可能是合法的，只是未经验证。请把它们当作线索，而不是已验证的工具。

采用某个条目前，请自行核查：

核查项重要性
代码是否真的调用了 Jev API？仅凭 README 就能读得很漂亮。要找到真正携带类型化问题的请求，以及被解析回来的回答。
是否有可运行的验证？一个测试、一个带预期输出的示例，或一个公开演示。没有验证就意味着没有它能工作的证据。
数据是否有来源？任何准确率、延迟、成本或数量指标都应可追溯到所链接的页面。我们会删除无法验证的声明，但项目页面本身可能仍带有这些声明。
仓库中代码占多大比重？有些项目主要是提示词文档。这可能没问题——只是要知道你拿到的是什么。
是否有许可证？少数条目没有许可证，这会限制复用和再分发。

发现错误？请提交 issue 或 pull request——移除与添加同样是有效的贡献。 关于 AI 辅助工作的规则、项目深度和提交频率的要求，见 CONTRIBUTING.md。

当前覆盖范围

仍在建设中的开放分类

每个条目只属于一个分类。当一个项目可能适合多个分类时，我们选择最接近其直接应用领域的那个。

按分类浏览

按编码智能体查找

条目上的可选标签会标明它所针对的编码智能体以及集成类型。大多数条目没有标签——只有当来源本身支持该分类时才会添加。

  • Multi（21）— jev-router (https://github.com/gargpratyush/jev-router) · Harness Router (https://github.com/Protocol-Lattice/harness-router) · Switchboard (https://github.com/ruban-24/switchboard) · JevRouter (https://github.com/BillionsBobby/JevRouter) · jev-guard (leepokai) (https://github.com/leepokai/jev-guard) · jev-axi (https://github.com/shiftynick/jev-axi) · jev-harness (https://github.com/ismaelsoilet/jev-harness) · Canny (https://github.com/qkal/Canny) · jev-lint (https://github.com/ckorhonen/jev-lint) · Perch (https://github.com/lakeday-org/perch) · Jev-Code-Reviewer (https://github.com/egma-ai/jev-code-reviewer) · yoshi (https://github.com/compozy/yoshi) · public-browser (https://github.com/Silbercue/public-browser) · jev-agent-skill (https://github.com/yuyang2230/jev-agent-skill) · hermes-jev-skills (https://github.com/kerpopule/hermes-jev-skills) · Jevbridge (https://github.com/tacticocc/Jevbridge) · jev-use (https://github.com/shitianfang/jev-use) · jev-mcp (burnigtm) (https://github.com/burnigtm/jev-mcp) · typesafe-mcp (https://github.com/itsmostafa/typesafe-mcp) · jev-style (https://github.com/lawrence3699/jev-style) · Building with TypeSafe Jev (https://github.com/aaddrick/building-with-typesafe-jev)

  • Claude Code（15）— jev-skill-router (https://github.com/shimo4228/jev-skill-router) · spending-effort-with-jev (https://github.com/Yaxin9Luo/spending-effort-with-jev) · sortwell (https://github.com/dharun-cohere/jev-sortwell) · jev-seo (https://github.com/AgriciDaniel/jev-seo) · Sniff Test (https://github.com/DanRWilloughby/snifftest) · claude-code-templates (https://github.com/davila7/claude-code-templates) · jev-secret-guard (https://github.com/BasmaAbouzied0/jev-secret-guard) · jev-retrieval (https://github.com/romeromarcelo/jev-retrieval) · fast-jev-compaction (https://github.com/tamaratran/fast-jev-compaction) · jev-belay (https://github.com/valentynkit/jev-belay) · jev-pruner (https://github.com/tamaratran/jev-pruner) · SkillRanker (https://github.com/Dicklesworthstone/skillranker) · oh-my-claudecode (https://github.com/Yeachan-Heo/oh-my-claudecode) · jev-opus (https://github.com/WXK-AI/jev-opus) · jev-auto-approve (https://github.com/BasmaAbouzied0/jev-auto-approve)

  • Pi（14）— pi-jev-router (https://github.com/mejiasd3v/pi-jev-router) · pi-jev-skill-picker (https://github.com/safzanpirani/pi-jev-skill-picker) · pi-jev (https://github.com/y0usaf/pi-jev) · pi-heed (https://github.com/Nyarlathoteppppp/pi-heed) · pi-verdict (https://github.com/jesset/pi-verdict) · Reflex (https://github.com/kaustav1996/reflex) · pi-subagent-jev (https://github.com/G0-0000/pi-subagent-jev) · Jev Deep Research (https://github.com/sunyasheng/JevDeepResearch) · pi-typesafe-jev (https://github.com/legacybridge-tech/pi-typesafe-jev) · pi-jev (TheoOliveira) (https://github.com/TheoOliveira/pi-jev) · pi-quiet-ask (https://github.com/HyunjunJeon/pi-quiet-ask) · pi-fast-jev-compaction (https://github.com/joelhooks/pi-fast-jev-compaction) · pi-typesafe-router (https://github.com/jekozyra/pi-typesafe-router) · Testing Jev for Pi extensions (r/PiCodingAgent) (https://reddit.com/r/PiCodingAgent/comments/1whsav6/anyone_else_testing_out_typesafe_ais_new_system/)

  • Codex（6）— Codex Jev Router (https://github.com/suenot/codex-jev-router) · Jev Auto Router (https://github.com/miniLV/Jev-Auto-Router) · Foreman (https://github.com/thruwire/foreman) · fast-dev-compaction (https://github.com/leonaaardob/fast-dev-compaction) · jev-desktop (https://github.com/yikangy873-gif/jev-desktop) · jev-browser-use (https://github.com/wy-coliney/jev-browser-use)

  • DeepSeek Harness（3）— dsh-jev-interceptor (https://github.com/AskTheWay/dsh-jev-interceptor) · dsh-auto-mode (https://git.allen-software.com/allenh1/dsh-auto-mode) · dsh-jev-decide (https://github.com/nanami-0713/dsh-jev-decide)

  • OpenClaw（2）— openclaw-jev-leakguard (https://github.com/yousan/openclaw-jev-leakguard) · openclaw-jev-trigger (https://github.com/yousan/openclaw-jev-trigger)

  • Cline（1）— Cline plugins (https://github.com/cline/plugins)

完整列表

分类与路由

源文件：categories/classification-routing.md

  • JEV Book Tags (https://github.com/iamjonatha/jev-book-tags) 类型：插件 stars
    • 图书馆编目：一个 calibre 插件就书籍类型和主题向 Jev 提出 Noul 问题，应用可配置的逐标签概率阈值，保留现有标签并将不确定的结果留给人工复核。
  • Diffusion Jev (https://github.com/Hangzhi/diffusion-jev-sglang) stars
    • 视觉分类：独立的 Jev 风格 DiffusionGemma/SGLang 服务器，通过类型化 Choice 问题从图像像素中选择涂鸦和花卉标签，并在绘画演示区展示候选分数，附公开评估产物和未校准的概率。
  • Notra (https://github.com/usenotra/notra) stars
    • 营销分析：生产级 GEO 平台，其 NOTRA_JEV_CLASSIFIERS 标志将品牌可见性分类器从 LLM 切换到 Jev Boolean 决策，阈值为 0.5，目标 p50 延迟 300 毫秒。
  • jev-router (https://github.com/gargpratyush/jev-router) agent：Multi stars
    • 开发者工具：让 Jev 在候选模型中选择，将 Claude Code 任务路由到最具能力且成本最低的模型。
  • jev-router (prismhq) (https://github.com/prismhq/jev-router) stars
    • LLM 基础设施：基于开源 LiteLLM 的路由器，由 Jev 决策来挑选哪个模型服务每个请求。
  • pi-jev-router (https://github.com/mejiasd3v/pi-jev-router) agent：Pi stars
    • 编码智能体：通过 Vercel AI Gateway 上的 Jev 决策，为 Pi 编码智能体添加按请求自动路由模型的能力。
  • jcm-router (https://github.com/adarshmishra07/jcm-router) stars
    • 编码智能体：本地代理，用 Jev 决策挑选每条消息的 Claude 模型和推理力度，同时保持缓存的主对话不受影响。
  • Codex Jev Router (https://github.com/suenot/codex-jev-router) agent：Codex stars
    • 编码智能体：就一段简短任务摘要向 Jev 提出 Choice 和 Noul 问题，以选择 Codex 子智能体模型和推理力度，设有置信度阈值，并以 Sol 作为兜底。
  • Jev Auto Router (https://github.com/miniLV/Jev-Auto-Router) agent：Codex 类型：代理 stars
    • 编码智能体：按调用粒度路由 Codex GPT，Jev 在宿主可用的（模型，力度）组合上做一次类型化 Choice；本地 Responses 代理保持工具调用循环连续，随后独立校验与 Router Compass 记录任务是否仍然通过（原型）。
  • Harness Router (https://github.com/Protocol-Lattice/harness-router) agent：Multi stars
    • 编码智能体：框架无关的工具路由器，将明显可走的调用保留在快速路径上，由 Jev 在……

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