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面向 Erlang 目标的 TypeSafe AI(Jev)API 非官方 Gleam 客户端。

基础设施 / SDK / 集成0.97次选分类: Agent 决策
README 自动摘要

根据 README 自动整理于 2026年11月10日,不是本站运行记录。运行步骤和作者声称的效果仍需核验。

这是什么

一个面向 Erlang 目标的 TypeSafe AI API 非官方 Gleam 客户端,让 Gleam 开发者能在代码中调用 TypeSafe 的 System One 模型。TypeSafe 不维护也不背书此包,且未发布到 Hex。

它怎么用 Jev

客户端调用 typesafe.system_one,请求由 content String 和一组带名字的问题构成。示例中一个 Noul 问题询问输入是否与账单有关;返回的 answers 字典按键读取。README 只展示了这一个 Noul 示例。

用到的原语:noul

值得抄的做法

把每个类型化问题包进带名字的元组,以便在结果字典中按键查找答案。

怎么试

在 gleam.toml 中作为固定提交的 Git 依赖添加,运行 gleam deps download;实时测试需要 TYPESAFE_API_KEY。

去 GitHub 看

开始使用 Jev:API key 与第一个请求 →

README 片段的模型判断

项目信号使用仓库元信息、已有摘要与 README 前 700 个字符;没有通读完整项目。“未检出”仅表示这些材料中未检出,并不证明项目没有该能力。这里保留原始判断与实际记录的模型、日期,不是源码审计或运行验收。

模型与判定日期

收录门禁
jev-1.14.0
项目信号
jev-1.14.0
项目分类
jev-1.14.0
模式标签
jev-1.14.0

证据

这些信号只读取仓库元信息、已有摘要与清理后的 README 前 700 字符。≥ 0.60 表示片段中有提及,≤ 0.40 表示未检出,中间为未判定;都不是源码审查或运行结果。「可运行工具」题排除了研究实验,「推荐」题筛的是学习案例 Top 10,不是内容质量合格与否。

  • Jev 是项目的核心片段中未检出0.37
  • 展示了 System One 用法片段中未检出0.05
  • 写了怎么处理不确定片段中未检出0.03
  • 给出了实测数字片段中未检出0.02
  • 是能跑起来的工具在材料中检出0.97
  • 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.17
  • 是模型本身的复刻片段中未检出0.03
  • 解决的问题够普遍(0–2)按 0–2 打分1.01 / 2
  • 与 Jev 相关在材料中检出0.83
信号
Jev 是项目的核心0.37展示了 System One 用法0.05写了怎么处理不确定0.03给出了实测数字0.02是能跑起来的工具0.97学习案例 Top 10 候选信号0.17是模型本身的复刻0.0300.51解决的问题够普遍(0–2)1.01 / 2012

无判定区(0.40–0.60)

设计模式
预问0.49问卷0.44常开常闭0.2600.51

无判定区(0.40–0.60)

各阶段的 Jev 模型与判定日期见上方记录。简介由 DeepSeek V4.1 Flash 于 2026年11月10日 读 README 写成。