Ctrl K
ComunidadGuías…
GITHUB · ANALIZADO

Kev

Kev es un motor de decisiones abierto en formato System One, con soporte para choice, score y noul. Se puede ejecutar localmente con Ollama o cualquier modelo compatible con OpenAI.

Ficha actualizada 23 sept 2026, 14:40 · upstream 23 sept 2026, 9:19 · release sin release detectada

00

Qué es Kev

Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.

Kev es una herramienta de decisión abierta basada en el sistema One de TypeSafe AI. Permite a los desarrolladores enviar contexto y preguntas estructuradas (choice, score o noul) para obtener probabilidades calibradas sin necesidad de entrenar modelos desde cero. Es un proyecto independiente, no afiliado con OpenJev ni TypeSafe AI.

CASOS DE USO
  • Rutas de soporte en aplicaciones
  • Moderación de contenido
  • Evaluación de estabilidad de servicios
  • Triaje de imágenes y documentos
  • Escalada de tickets de atención al cliente
PUNTOS DESTACADOS
  • Soporte para modelos locales como Ollama, vLLM o OpenAI-compatible
  • Formato JSON estándar con probabilidades calibradas
  • API pública y playground integrado en el servidor
  • SDKs completos en TypeScript, Python y Node.js
  • Comunidad activa con benchmarks públicos contra Jev
PRECAUCIONES
  • No incluye entrenamiento de modelos desde cero
  • Depende de un backend externo para inferencias complejas
  • La calidad del resultado depende directamente del modelo subyacente
  • El formato JSON es fijo y no se adapta dinámicamente a cada caso
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU4 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA8 GBRAM estimada
DISCO10 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADmediumnivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Despliegue manual

Requiere Node.js 20+ o Python 3.10+. Usa pnpm para la gestión de dependencias. Ejecuta 'pnpm build' antes de iniciar el servidor. Para producción, configura rate limiting y caché en el backend. El modelo debe ser compatible con OpenAI API (API keys requeridas). Se recomienda usar un entorno de staging local antes del despliegue.

—Dockerfile
—Compose
—One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
Next.jsNode.jsPython
SERVICIOS
No detectados
BASES DE DATOS
No detectadas
PUERTOS
300011434
05

Puede sustituir a

Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.

06

Experiencia real de la comunidad

Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.

Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.