Плагины

Классифицирует ожидающие вызовы инструментов с помощью Jev (негенеративная решающая модель TypeSafe AI) на хуке tools/pre-execute: уверенно рискованные вызовы отклоняются, неоднозначные эскалируются на подтверждение, а явно разрешённые обратимые вызовы авто-одобряются на approval/request при гейтинге по аргументам-доказательствам. Также наследует резолвер ссылок на сессии, чтобы снапшоты сохраняли сообщения с оценкой Jev, а не отбрасывали самые старые. При любом сбое провайдера деградирует до штатного поведения; теневой режим с командой /jev-stats; эндпоинты TypeSafe или OpenRouter; 64 теста.

Плагин слоя принятия решений на базе Jev для DeepSeek Harness

Плагин для DeepSeek Harness, превращающий решения Jev в три автоматических действия — обрезку слишком большого вывода инструментов до фрагментов, релевантных запросу, проверку загруженных страниц на инструкции, адресованные модели, и выбор навыка для следующего шага — плюс инструменты jev_ask и jev_gate, журнал решений, переживаемый перезапуски, и отчёт /jev-status. Требуется ключ TypeSafe API; без него он неактивен и ничего не отправляет.

TypeSafe Jev (решающая модель System One) как инструмент jev_decide для DeepSeek Harness: вопросы noul, choice и score возвращают калиброванные вероятности; учётные данные переиспользуют credential-шов DSH; встроен повтор с backoff при 429/529.

Используйте парадигму решающей модели Jev (System One) с любой OpenAI-совместимой LLM — ключ TypeSafe не нужен. Регистрирует инструмент jev_decide, который за один вызов возвращает ответы с распределением вероятностей на типизированные вопросы (choice/score/boolean).

TypeSafe Jev (решающая модель System One) для DeepSeek Harness, от начала до конца: jev_decision (choice/score/noul, параллельно, типизированные ответы + уверенность), карточка Settings > Plugins для API-ключа и переключателей, встроенные представления инструментов, показывающие каждое решение в диалоге (ответ, уверенность, задержка, стоимость), авто-защита (детерминированные проверки + проверки риска и циклов от Jev), локальный дашборд /jev и онлайн-бенчмарк верификации (96.3% на 27 размеченных вопросах, медиана ~283 мс на jev-latest, 2026-09-21). Честность по замыслу: только реальный API, без mock-заглушек.

Jev (TypeSafe System One) gives the human a second opinion, not the agent. When DSH's model asks you a multiple-choice question, dsh-jev-advisor builds a structured Jev request and floats the recommendation, probability spread and confidence beside the op

A structured decision layer for the DeepSeek Harness agent loop: a danger-call gate, output self-check, tool narrowing, and loop guard backed by a pluggable adjudication model.

A `jev` tool that asks Jev (TypeSafe System One) typed yes/no, choice and score questions about one block of text and returns probabilities and confidence, with the provider and API key configured per user in Settings, a judgment ledger with its spend, and daily call and token caps.

Semantic tool routing, skill discovery, and typed System One decisions for DeepSeek Harness powered by TypeSafe Jev.

Pre-execution safety valve for DSH that judges with TypeSafe Jev: it hooks tools/pre-execute and decides every bash/pwsh call by first applying offline static rules, then by asking the Jev model — the System One model from TypeSafe, which returns a structured decision instead of prose — one yes-no question ("will this command irreversibly delete or overwrite real data?"), turning the answer into allow, revise, block or escalate; revise hands the model a safer rewrite, escalate offers a one-shot human token; exhausted credit or a missing API key degrades loudly instead of failing silent, and a missing key is requested in the conversation itself (`guard key set`, read from stdin); every verdict is appended to a shared audit log and the text people read is bilingual zh-CN/en.