Classifies Activity from Window OCR

The author used Jev to classify whether the user was playing or working by repeatedly OCR-reading the foreground window. Japanese classification was stable, and searching for terms such as “ゲーム” quickly shifted the result to playing.

View on X time1 判定 300ms 前後

立花優斗@デライト・ベンチャーズ@tachibanayu24𝕏

jev お触り、最前面ウィンドウを細かく OCR で読んで、jev に遊んでるか仕事してるかを判定させてみる X 見ててもホーム画面はコンテンツがまあまあ仕事っぽいので遊び判定にはならず、「ゲーム」などで検索すると一気に遊び判定にできた（普通にゲームタイトルでググったりすると当然一気に振れる）。しばらく触ってみて、日本語でも判定は安定しているが、初回の接続確立を除いても 1 判定 300ms 前後かかった。リージョンは選べなさそうなので、日本からだと今のところ仕方ないか。 jev のエンドポイントは一つしかなくて、その中で - noul（yes の確率を返す） - score（順序のある段階のどこに位置するかを返す） - choice（定義した選択肢から一つ選ぶ）の 3 つの type が使える。確率のついた決まった構造しか返さないという割り切りなので、「高速・並列・安価・非ルールベ

Sep 19, 2026X postsView on X

The author reports that Jev has one endpoint with three types: noul for a yes probability, score for an ordered scale, and choice for selecting from defined options. The endpoint returns only fixed, probability-bearing structures.

Also filed under Triage & routing

Jev-Assisted Codex Model and Effort Routing
The project provides Jev-assisted model and reasoning-effort routing for local Codex Desktop and CLI.
Plain-English Gmail Filter Judge
The project uses Jev (TypeSafe) to judge Gmail filters written in plain English.
Framework-Agnostic Jev Intent and Tool Router
Huzeyfe_dev built a lightweight, framework-agnostic intent and tool router using TypeSafe’s Jev decision model to speed up agent loops.
MCP Tool Router with Jev and MCTS
Harness-router is a lightweight tool router that uses Jev for fast tool selection and Monte Carlo Tree Search for harder multi-step decisions. It uses MCP as the tool interface and falls back when routing is uncertain.