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llm-typesafe 0.1a0 发布：为 LLM 工具添加 TypeSafe Jev 模型支持

一个 LLM 插件，把 TypeSafe AI 的 Jev 模型接入命令行，用于结构化决策任务。

SIMON WILLISON'S
LLMTypeSafeJev插件
成长分 / 100 67 综合收获、行动、留存与影响

为什么值得读了解如何通过插件扩展 LLM 命令行工具以支持新模型。

学习 Jev 模型在是/否、选择题和评分任务中的具体调用方式。

关键洞察
  1. llm-typesafe 是专为 LLM 工具构建的插件，用于添加对 TypeSafe AI Jev 模型的支持。
  2. 安装命令为 llm install llm-typesafe，之后需设置 typesafe API 密钥。
  3. Jev 模型支持是/否的“noul”问题，输出 JSON 格式的置信度分数。
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深入阅读

正文与原文对照

原文保真覆盖：全文原文字符：1809

2026年9月22日

我为 LLM 构建了这个新插件，以添加对 TypeSafe AI 的新 Jev 模型 的支持。像这样安装它：

llm install llm-typesafe

然后设置一个 API 密钥（在此获取，等待名单似乎推进得相当快）：

llm keys set typesafe
# 粘贴密钥

现在你可以像这样提出是/否的“noul”问题：

llm -m jev 'Please refund my last payment.' \
-s 'Does this message explicitly request a refund?'

输出：

{"type": "noul", "noul": 0.99}

或者像这样的选择题：

cat message.txt | llm -m jev \
-s 'Which team should handle this message? If billing and technical issues both occur, choose billing.' \
-o answer_type choice \
-o criteria '{
"billing":"Charges, invoices, payments, or refunds",
"technical":"Problems installing or using the product",
"other":"Neither category fits"
}'

或者像这样对问题进行评分：

cat report.txt | llm -m jev \
-s 'How reproducible is the problem described in this report?' \
-o answer_type score \
-o criteria '[
"No reproduction instructions",
"Some instructions, but important steps are missing",
"Complete steps with expected and actual results"
]'

更多详情请参阅 README。

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