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Clasifica las llamadas a herramientas pendientes con Jev (el modelo de decisión no generativo de TypeSafe AI) en tools/pre-execute: las llamadas de alto riesgo con alta confianza se deniegan y las ambiguas se escalan a aprobación; además autoaprueba en approval/request las llamadas reversibles claramente autorizadas tras un filtrado por evidencia de argumentos. También hereda del resolutor de referencias de sesión para que las instantáneas conserven los mensajes puntuados por Jev en lugar de descartar los más antiguos. Se degrada al comportamiento original ante cualquier fallo del proveedor; modo sombra con un comando /jev-stats; endpoints de TypeSafe u OpenRouter; 64 pruebas.

Decisiones tipadas de Laya (`noul` sí/no, `choice`, `score`) como servicio Cordis de primera clase (`ctx.laya`), más las herramientas `laya_ask` y `laya_plan` visibles para el modelo. El plugin en sí no instala ni descarga nada: es un cliente de un sidecar `laya-mcp serve` que inicias tú mismo, e informa que el sidecar no está en ejecución en lugar de fallar de forma oscura en la primera llamada a una herramienta.

Usa el paradigma de modelo de decisión Jev (System One) con cualquier LLM compatible con OpenAI — sin necesidad de clave TypeSafe. Registra una herramienta jev_decide que devuelve respuestas con distribución de probabilidad a preguntas tipadas (choice/score/boolean) en una sola llamada.

TypeSafe Jev como servicio Cordis de primera clase y tres herramientas visibles para el modelo en DeepSeek Harness: offline por defecto, egreso declarado, nunca activado por defecto.

Modelos multimodales de decisión Decision 3.0 para DeepSeek Harness, con tools de probabilidad calibrada, página Settings y tarjeta de barra de probabilidad.

Capa de decisión local no generativa: phocinae_ask y phocinae_gate devuelven veredictos tipados con confianza calibrada de un modelo pequeño y escalan con fail-closed. Requiere un phocinae-server local (pip install phocinae-server), con el modelo Phocinae-Largha-150M-v1, en el puerto loopback 8155.

Oculta los esquemas de herramientas del prefill del modelo y revela una herramienta cada vez mediante una API de modelo de decisión. Requiere endpoint de esa API activo y pnpm en PATH.

Modo de decisión JEV opcional con lecturas deterministas del proyecto, selección semántica acotada, comprobaciones nativas de autorización y ajustes de credenciales de escritorio.

v0.8.6 corrige un fallo de inicio: runtime Host es peer opcional, no dependencia instalada. TypeSafe Jev/System One ofrece 7 herramientas: `jev_decision` (1–25 veredictos tipados paralelos, sin prosa), `jev_choose` (ordena 2–10 opciones), `jev_batch` (1–20 textos, 1–5 juicios, una llamada real por texto a concurrencia limitada; errores brutos, sin adivinar), `jev_usage`, `jev_overview`, `jev_guard_status`, `jev_verify` (26/27 en benchmark fijo de 27 preguntas, concurrencia 6). Ledger persistente predeterminado: `$DSH_HOME/jev-usage.json`. Remaining=`quota.declaredBalanceUsd` menos gasto local desde `quota.balanceSince`; no hay endpoint de saldo ni se inventa. Sin API key: error explícito; registros fallidos aislados por superficie. Cliente al hacer refresh; servidor al reiniciar Host.

Herramientas de agente DSH para modelos de decisión locales Ollama System One: clasifican, responden sí/no y puntúan con una rúbrica en una sola solicitud por lotes.

La herramienta `jev` plantea a Jev (TypeSafe System One) preguntas tipadas de sí/no, opción y puntuación sobre un bloque de texto y devuelve probabilidades y confianza. El usuario configura proveedor y clave API en Settings; incluye un registro de juicios con gasto y límites diarios de llamadas y tokens.