Plugin

Classifica le chiamate ai tool in sospeso con Jev (il modello decisionale non generativo di TypeSafe AI) su tools/pre-execute — le chiamate ad alto rischio ad alta confidenza vengono negate, quelle ambigue escalate all'approvazione — e approva automaticamente le chiamate reversibili chiaramente consentite su approval/request dietro un gating basato sulle prove negli argomenti. Ridefinisce anche il resolver dei riferimenti di sessione, così gli snapshot conservano i messaggi valutati da Jev invece di scartare i più vecchi. Degrada al comportamento standard in caso di errore del provider; modalità shadow con il comando /jev-stats; endpoint TypeSafe o OpenRouter; 64 test.

Decisioni tipizzate di Laya (`noul` sì/no, `choice`, `score`) come servizio Cordis di prima classe (`ctx.laya`) più i tool visibili al modello `laya_ask` e `laya_plan`. Il plugin stesso non installa e non scarica nulla: è un client di un sidecar `laya-mcp serve` che avvii tu stesso, e segnala che il sidecar non è in esecuzione invece di fallire in modo oscuro alla prima chiamata del tool.

Usa il paradigma del modello decisionale Jev (System One) con qualsiasi LLM compatibile OpenAI — nessuna chiave TypeSafe richiesta. Registra uno strumento jev_decide che restituisce risposte distribuite probabilisticamente a domande tipizzate (choice/score/boolean) in una sola chiamata.

TypeSafe Jev come servizio Cordis di prima classe e tre strumenti visibili al modello per DeepSeek Harness — offline per impostazione predefinita, traffico in uscita dichiarato, mai attivo di default.

Modelli decisionali multimodali Decision 3.0 per DeepSeek Harness, con tool di probabilità calibrata, pagina Settings e barra di probabilità.

Livello decisionale locale non generativo: phocinae_ask e phocinae_gate restituiscono verdetti tipizzati con confidenza calibrata da un piccolo modello e attivano escalation fail-closed. Richiede un phocinae-server locale (pip install phocinae-server) con il modello Phocinae-Largha-150M-v1 sulla porta loopback 8155.

Nasconde gli schemi tool dal prefill del modello e rivela un tool alla volta tramite API decision model. Richiede endpoint decision-model attivo e pnpm nel PATH.

Modalità decisionale JEV facoltativa con letture deterministiche del progetto, selezione semantica circoscritta, controlli di autorizzazione nativi e impostazioni credenziali desktop.

v0.8.6 corregge un crash d’avvio: runtime Host peer opzionale, non dipendenza installata. TypeSafe Jev/System One offre 7 strumenti: `jev_decision` (1–25 verdetti tipizzati paralleli, senza prosa), `jev_choose` (ordina 2–10 opzioni), `jev_batch` (1–20 testi, 1–5 giudizi, una chiamata reale per testo a concorrenza limitata; errori grezzi, senza supposizioni), `jev_usage`, `jev_overview`, `jev_guard_status`, `jev_verify` (26/27 nel benchmark fisso di 27 domande, concorrenza 6). Ledger persistente predefinito: `$DSH_HOME/jev-usage.json`. Remaining=`quota.declaredBalanceUsd` meno spesa locale da `quota.balanceSince`; nessun endpoint saldo, nessun dato inventato. API key mancante: errore esplicito; errori isolati per superficie. Client dopo refresh; server dopo riavvio Host.

Strumenti agent DSH per modelli decisionali locali Ollama System One: classificazione, risposta sì/no e punteggio secondo rubric in un’unica richiesta batch.

Lo strumento `jev` pone a Jev (TypeSafe System One) domande tipizzate sì/no, scelta e punteggio su un blocco di testo e restituisce probabilità e confidenza. L’utente configura provider e API key in Settings. Include registro dei giudizi con spesa e limiti giornalieri di chiamate e token.