Building with TypeSafe Jev

Jev 编程智能体的类型化决策技能（社区版）

技能简介

Building with TypeSafe Jev 是由社区开发者 aaddrick 维护的非官方 Claude Code / Codex 技能，专门教编程智能体如何正确使用 TypeSafe AI 推出的 Jev 模型——一种不生成文本、只对结构化问题返回带置信度的答案的 System One 模型。技能可在写 Jev 代码时自动加载，让模型从「把它当成聊天模型」转变为「为它做设计：类型化的问题、校准过的置信度、150 多个社区项目的形态参考」。该技能是 TypeSafe 官方 typesafe-ai/skills 的社区补充，专注覆盖官方未涉及的 150+ 社区项目形态索引、跨平台安装和 API 自动校验三大方向。

核心能力

Jev 三类问题的结构化输出

Jev 不生成文本，只对一组类型化问题各返回一个值和一个校准过的概率，通常 100–200ms 完成。三类问题：

• Choice：从列表中选一个选项。例如把工单分派到账单、物流或客服
• Score：把内容放到你描述的刻度上。例如给 PR 打分"忽略规格"到"符合规格"
• Noul：给出一个是/否陈述为真的概率。例如"这条 shell 命令会删除项目外文件"

150+ 社区项目形态索引

技能内置按工作方式分类的 150 多个社区项目链接，每种模式都附一个代码草图。当模型面对新的 Jev 集成需求时，可直接参考已有项目中最相近的设计范式，而不必从零开始设计。

可选真实 API 校验

设置 TYPESAFE_API_KEY 环境变量后，智能体可在代码进入项目前用真实 API 检查设计，发现写错的字段名、Jev 理解与本意不同的问题。每次调用费用不到一美分。

跨 Agent 通用支持

兼容 Claude Code、Codex、Antigravity CLI（gemini-cli 替代）、Muse 与 Muse Code 五种主流 Agent，覆盖终端型与桌面型两种工作流。

安装配置

Claude Code

claude plugin marketplace add aaddrick/building-with-typesafe-jev
claude plugin install building-with-typesafe-jev@building-with-typesafe-jev

Codex

codex plugin marketplace add aaddrick/building-with-typesafe-jev
codex plugin add building-with-typesafe-jev@building-with-typesafe-jev

Antigravity CLI

agy plugin install https://github.com/aaddrick/building-with-typesafe-jev
agy plugin list

通用 SKILL.md 安装

把 skills/building-with-typesafe-jev/ 文件夹复制到任意能读 SKILL.md 的智能体目录即可；SKILL.md 会自动链接到它旁边的所有文件。

可选 API Key 配置

登录 console.typesafe.ai 创建 API Key，导出为 TYPESAFE_API_KEY 环境变量。没有密钥技能也能用，只是少了实时校验。

使用步骤

1. 安装插件后，在 Claude Code 输入 /building-with-typesafe-jev:building-with-typesafe-jev 手动加载
2. 写 Jev 代码时智能体会自动加载技能，模型自动按 Jev 模式设计调用
3. 在 PR 审查/工单分流/数据分类场景中，技能会自动检查 Choice/Score/Noul 字段命名是否符合规范
4. 需要更严格校验时，把 TYPESAFE_API_KEY 导出到 shell，每次写完代码让模型自检一次
5. 配合 150+ 项目索引，可直接让模型「参考 project_X 的形态，写一个新的 Jev 集成」

适用场景

• 工单路由：用 Choice 模式把客户请求自动分派到账单、物流或客服
• 代码评审打分：用 Score 模式给 PR 在"忽略规格"到"符合规格"区间打分
• 命令安全审计：用 Noul 模式预判 shell 命令是否会删除项目外文件
• 内容分类：对批量文本做 GDPR/CCPA 数据类别分类
• 置信度评估：在 LLM 输出后追加 Jev 校准概率用于决策阈值

适用人群

• 在 Claude Code/Codex/Antigravity CLI 中编写 Jev 集成的开发者
• 负责数据分类、文本审核、置信度评估的 ML/AI 工程师
• 需要把概率信号接入自动化决策链的产品团队
• 希望给编程助手补充 Jev 类型化决策能力的 Agent 框架作者

工作原理

技能的核心是 skills/building-with-typesafe-jev/SKILL.md——一份引导智能体理解 Jev 模型的系统提示词。加载后模型不再把 Jev 当成聊天模型调用，而是按 Choice/Score/Noul 三种类型设计调用模式，配合 150+ 项目索引选择最匹配的代码形态。可选地，技能会通过 TYPESAFE_API_KEY 调用真实 Jev API 对草稿进行字段校验。

官方链接

• GitHub 仓库：https://github.com/aaddrick/building-with-typesafe-jev
• TypeSafe 官方文档：https://docs.typesafe.ai/introduction
• TypeSafe 官方 Skill：https://github.com/typesafe-ai/skills
• System One 概念：https://docs.typesafe.ai/concepts/system-one