JevCodesuperagents-lab/jev-search
Sucht das Web durch, wobei Jev Quellen und Zeiträume auswählt und die zurückgegebenen Links bewertet.
Was Jev hier leistet
Richter suchen Absicht, Quelle und Zeit Einstellungen, sowie die Relevanz der einzelnen Ergebnisse.
Eckdaten
- Kategorie
- Integrationen & Brücken
- Stars
- 550
- Forks
- 69
- Sprache
- —
- Lizenz
- MIT
- Themen
- search-retrievalclassification-ranking
Im Jev-Community-Ökosystemverzeichnis gelistet, Datenstand 2026-11-02.
Häufige Fragen
Was ist superagents-lab/jev-search?
superagents-lab/jev-search ist ein Projekt der Kategorie „Integrationen & Brücken" im Jev-Ökosystem. Sucht das Web durch, wobei Jev Quellen und Zeiträume auswählt und die zurückgegebenen Links bewertet.
Ist superagents-lab/jev-search Open Source, und unter welcher Lizenz?
superagents-lab/jev-search steht unter der MIT-Lizenz; Ansicht, Änderung und Weitergabe richten sich nach deren Bedingungen.
In welcher Sprache ist superagents-lab/jev-search geschrieben?
Die Hauptsprache von superagents-lab/jev-search wurde noch nicht erfasst — siehe Upstream-Repository.
Wie beliebt ist superagents-lab/jev-search?
Stand 2026-11-02 hat superagents-lab/jev-search auf GitHub 550 Stars und 69 Forks.
Welche Alternativen gibt es zu superagents-lab/jev-search?
Weitere Projekte der Kategorie „Integrationen & Brücken" sind: agentgateway/agentgateway, typesafe-ai/skills, vellum-ai/vellum-assistant, realZachi/pg-jev, kentcdodds/kody.
Weitere Projekte dieser Kategorie
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Test, Doku, Fälle und Preise verlinken einander. Die nächste Seite liegt auf dieser Site.
Mehr auf dieser Site
- Site-VerzeichnisDie vollständige Liste der Seiten oben.
- ÖkosystemCommunity-Projekte nach Kategorie.
- Jev-CoverageJeder Eintrag nennt Entscheidung und Beleg.
- Tägliche FälleJeden Tag die nächste Gruppe aus dem Korpus.
- CommunityÖffentliche Beiträge, jeder mit Quelle.
- BuildsNotizen zu Modell- und Site-Updates.
- PrimitiveChoice, Noul und Score zusammen.
- MusterRouting, Fan-out und zusammengesetztes Scoring.
- SDKsHTTP, Python und JavaScript.
clavue-jev nutzen
- Ein Urteil versuchenSchreibe einen Zustand und lies die Antwort.
- LiveTetris, sechs schnelle Urteile und eine Sortierung. Kopiere den Aufruf und führe ihn erneut aus.
- LaborSupport-Triage, Release-Review und mehr — bearbeiten und sofort ausführen.
- Vergleichclavue-jev und jev-1.13.0 beantworten dieselbe Frage.
- DemosUrteil-Beispiele, die du bearbeiten kannst.
- PreiseEingabe kostet $0.042 pro Million Token. Ausgabe ist kostenlos.
- APIRufe POST /v1/judge mit einem Key auf.
Doku
- EinführungWofür dieses Modell da ist.
- SchnellstartDas kleinste lauffähige Beispiel.
- System OneHier geschrieben: ein Zustand plus eine typisierte Frage. Das Modell ist clavue-jev.
- ZustandDer Text, den du sendest.
- KonfidenzWie sicher die Antwort ist und wann man darauf handelt.
- ChoiceWähle eine von mehreren sich ausschließenden Optionen.
- NoulEine Ja/Nein-Frage, zurückgegeben als Wahrscheinlichkeit für Ja.
- ScoreEntlang einer Skala bewerten.
- Absichts-RoutingEin Choice-Aufruf leitet die Anfrage weiter.
- Konfidenz-RoutingBei hoher Konfidenz handeln, bei niedriger übergeben.
- Fan-outMehrere Fragen zu einem Zustand.
- Zusammengesetztes ScoringMehrere Scores zu einem Ranking verrechnen.
- HTTP APIDie Anfrageform ohne SDK.
- Python SDKEin Urteil aus Python aufrufen.
- JavaScript SDKEin Urteil aus JavaScript aufrufen.
Fälle
- AnwendungslandkarteWelche Primitive wofür genutzt werden.
- LeitplankenEine Ja/Nein-Prüfung, bevor eine Aktion läuft.
- FunktionsaufrufPer Urteil entscheiden, welche Funktion aufgerufen wird.
- Klassifizieren mit KonfidenzNicht handeln, wenn die Klasse unsicher ist.
- Semantische SucheDie passenden Passagen finden.
- Parallele FragenDen ganzen Satz in einem Aufruf fragen.
- Hierarchische KlassifikationErst grobe Klasse, dann die feine.
- Zitat-PrüfungOb ein Satz durch die Quelle gestützt wird.
- EntitätsabgleichOb zwei Namen dasselbe bezeichnen.
- Skill-VorschlagAus den Kandidaten den passenden Skill wählen.