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Classifica chamadas de ferramenta pendentes com o Jev (modelo de decisão não generativo da TypeSafe AI) em tools/pre-execute — chamadas de alto risco com alta confiança são negadas e as ambíguas escaladas para aprovação — e aprova automaticamente chamadas reversíveis claramente concedidas em approval/request, com gating de evidência de argumentos. Também cria subclasse do resolvedor de referências de sessão para que os snapshots mantenham mensagens pontuadas pelo Jev em vez de descartar as mais antigas primeiro. Degrada para o comportamento padrão em qualquer falha do provedor; modo shadow com o comando /jev-stats; endpoints TypeSafe ou OpenRouter; 64 testes.

Decisões tipadas do Laya (`noul` sim/não, `choice`, `score`) como um serviço Cordis de primeira classe (`ctx.laya`) mais as ferramentas `laya_ask` e `laya_plan` visíveis ao modelo. O plugin em si não instala nem baixa nada: é um cliente de um sidecar `laya-mcp serve` que você mesmo inicia, e informa que o sidecar não está em execução em vez de falhar de forma obscura na primeira chamada de ferramenta.

Use o paradigma de modelo de decisão Jev (System One) com qualquer LLM compatível com OpenAI — sem necessidade de chave TypeSafe. Registra uma ferramenta jev_decide que retorna respostas com distribuição de probabilidade para perguntas tipadas (escolha/pontuação/booleano) em uma única chamada.

TypeSafe Jev como serviço Cordis de primeira classe e três ferramentas visíveis ao modelo para o DeepSeek Harness — offline por padrão, saída de rede divulgada, nunca ativado por padrão.

Modelos multimodais Decision 3.0 para DeepSeek Harness, com ferramentas de probabilidade calibrada, página Settings e cartão de barra de probabilidade.

Camada de decisão local não generativa: phocinae_ask e phocinae_gate retornam vereditos tipados com confiança calibrada de um modelo pequeno e fazem escalonamento fail-closed. Requer um phocinae-server local (pip install phocinae-server), com o modelo Phocinae-Largha-150M-v1 na porta loopback 8155.

Oculta schemas de ferramentas do prefill do modelo e revela uma ferramenta por vez via API de modelo decisório. Requer endpoint decisório ativo e pnpm no PATH.

Modo de decisão JEV opcional com leituras determinísticas do projeto, seleção semântica delimitada, verificações nativas de autorização e configurações de credenciais no desktop.

v0.8.6 corrige falha de inicialização: runtime Host é peer opcional, não dependência instalada. TypeSafe Jev/System One oferece 7 ferramentas: `jev_decision` (1–25 vereditos tipados paralelos, sem prosa), `jev_choose` (ordena 2–10 opções), `jev_batch` (1–20 textos, 1–5 julgamentos, uma chamada real por texto com concorrência limitada; erros brutos, sem adivinhação), `jev_usage`, `jev_overview`, `jev_guard_status`, `jev_verify` (26/27 no benchmark fixo de 27 perguntas, concorrência 6). Ledger persistente padrão: `$DSH_HOME/jev-usage.json`. Remaining=`quota.declaredBalanceUsd` menos gasto local desde `quota.balanceSince`; não há endpoint de saldo nem valor inventado. Sem API key: erro explícito; falhas isoladas por superfície. Cliente após refresh; servidor após reiniciar Host.

Ferramentas de agente DSH para modelos locais de decisão Ollama System One: classificam, respondem sim/não e pontuam conforme rubrica em uma única solicitação em lote.

A ferramenta `jev` faz a Jev (TypeSafe System One) perguntas tipadas de sim/não, escolha e pontuação sobre um bloco de texto e retorna probabilidades e confiança. O usuário configura provedor e chave API em Settings. Inclui registro de julgamentos e gastos, com limites diários de chamadas e tokens.