TypeSafe AI 推出 Jev 'System One' 模型，提供 Skills 安装方式

如果你正在测试体验 @typesafeai Jev 这个 "System One" 模型，除了用官方提供的 Playground 和 API 文档，还可以直接把官方 Skills 安装给你的 Agen...

如果你正在测试体验 @typesafeai Jev 这个 "System One" 模型，除了用官方提供的 Playground 和 API 文档，还可以直接把官方 Skills 安装给你的 Agent TypeSafe Agent Skills github.com/typesafe-ai/sk… SKILL.md：一套决策系统设计方法的三个层次 1. 六种判断模式（从期望的应用行为倒推需要什么判断）： · 路由与填充参数：函数调用、投机性并行分发 · 选择而非生成：从已知集合中选取，而不是开放式生成 · 查找与评判证据：重排序、层级分类 · 把判断变成可复用数据：复合打分、特征发现 · 验证与升级：引用核查、级联抽取 · 响应状态变化：严格区分“推断状态”与“观察到的事实” 贯穿始终的原则：规则、计算、查表留在代码里，模型只提供“可编程的常识判断”。 2. 三个类型化原语（替代自由文本输出的原子操作）： · Choice：在定义好的选项集中选一个，附带分布信息用于比较候选 · Noul：某条件成立的概率（多标签场景下每个标签独立一个） · Score：在有序等级上的概率加权定位 配套设计规则也很讲究：判断依据放 instructions，判定标准放 criteria；每个问题只问一个窄而连贯的判断；用反引号路径（如 ticket.messages[0].text）引用嵌套状态。 3. 组合与校准的工程纪律： · 独立的问题并行发问（它们互相看不到答案）；投机性前提要显式声明 · 对不确定性的正确解读：Choice/Score 的置信度只反映分布集中度，不等于正确率；Noul ≈ 0.5 意味着“是/否概率相当”，而不是“中等程度” · 缺失证据要与模型错误、代码错误、服务错误分开处理；Web 应用中 API 凭证必须留在服务端 💬 0 🔄 0 ❤️ 1 👀 74 ⚡