Here is the tl;dr ELI5.
AI の「エッセイ執筆」ではなく、「多肢選択問題」だと考えてほしい。
これはチャットではない。ソフトウェアが実行に移せる判断を下すのだ。「スパムか否か？」「このエージェントはどのツールを使うべきか？」「人間の介入が必要か？」
興奮するポイント：TypeSafe 自身のワークフローベンチマークでは、フロンティア LLM と比較して約 200 倍速く、400 倍安価で、応答は数秒未満だ。
なぜこれが強力なのか：アプリやエージェントが、高価で遅い LLM との数百回の会話を経ることなく、無数の小さな判断を瞬時に下すことを想像してほしい。
複雑な思考や文章生成には大きなモデルを使い、その合間の高速な意思決定には Jev を使うのだ。
そう、これは ChatGPT の共同開発者であり、RLHF の共同発明者の一人である Diogo Almeida が、2 年間シークレットモードで開発したものだ。
これが売り込み文句だ。ここからは実績を見てみよう。
9 回の /last30days スキャンを行い、すべての生ファイルを完全に読み込み、主要な投稿についてはライブページと手動で照合した。ローンチポストは公開から 2 日で 66K のいいねと 3140 万ビューに達している。
https://x.com/CompleteSkeptic/status/2099925682726002904
これに基づいて構築されたブラウザエージェントは、1 日で 180 万ビューを記録した。ある開発者は請求書を計算していた：分類、モデルルーティング、意図検出、ステアリングなどにわたる約 5,000 リクエストで、コストはわずか 2 ドル程度だった。
https://x.com/MichaelLee04/status/2100003037150683593
私はこれらのワークフローを実行していない。コミュニティに向けてリサーチを行い、実際に人々がリリースしているものをランキング化した。情報源と具体的な数値が明確な 31 個の候補ワークフローの中から、真似すべき価値のある 9 個を選りすぐった。それぞれコピー用のペイロード付きだ。
🧠 メカニズムを 60 秒で解説
アプリの状態と型付きの質問を渡すと、確率が付随した型付きの判断が返ってくる。JSON プロンプトも、パースレイヤーも、検証プロセスも不要だ。
質問タイプは 3 つ、これがすべてのインターフェースだ：\Choice\ は最大 255 個のオプションから 1 つを選択し、\Score\ は何かをスケール上に配置し、\Noul\ は Yes/No に 0 から 1 の数値で回答する。すべての回答には \probabilities\ と \confidence\ スコアが含まれる。同じ状態について一度の呼び出しで 20 個の質問を行えば、並列評価されるため、20 個のコストはほぼ 1 個分と同じだ。入力は 100 万トークンあたり $0.042。出力は無料だ。
コミュニティも私のツイートと同じフレームワークに落ち着き、より広い範囲で支持されている：LLM は答えを生成し、Jev は判断を下す、2,278 いいね。
私の見出しにある数値には注釈がついている。TypeSafe は応答時間を 70〜500 ミリ秒とし、フロンティアモデルより 40〜200 倍速いと主張している。彼らのホームページに記載されている正確なペア（自社ワークフロー評価に基づく）は、193.6 倍速く、444.6 倍安価だ。測定基準となるベースラインが重要だ：
つまり、彼らのホームページを見ると、最初に目に入るのは OpenAI のミッドレンジモデルの一つである GPT-5 X Terra との横並び比較だ。
- Nimrod, YouTube, 13,747 ビュー
名前はカーネマンへのオマージュではない。モデルクラスは System One と呼ばれているが。
Jev という名前の由来はここにある。カーネマンではなく、19 世紀の経済学者ウィリアム・スタンリー・ジェボンズだ。
- Dots and Arrows, YouTube, 14,597 ビュー
ジェボンズの逆説：資源を安くすれば、人々はそれを遥かに多く消費する。意思決定モデルにこの名前をつけることは、一種の宣言だ。
また、これはジョークでもある。Rob Shocks は彼の 231,655 ビューの詳細分析動画 で「My name is Jeff」のクリップを挿入し、トップコメント（142 いいね）は単に「My name is Jev に殺された」だった。Diogo 自身も ジョークに対応している、129 いいね。
1. 🌐 7 秒でフライトを検索し、$0.0039 で済むブラウザエージェント
内容。 Jev が次のクリックを選択し、タイピングが必要な場合のみ小さな LLM が起動する、オープンソースの軽量ブラウザエージェント。
運用者。 Gregor Zunic、Browser Use の創業者。7.2K いいね、180 万ビュー、7.6K ブックマーク。彼は投稿内で動画が 1 倍速であることを明記している。
https://x.com/gregpr07/status/2100411066966749359
選定理由。 これは誰かがこのモデル上で構築した中で最も視聴されたコンテンツであり、常に勝っているパターンを最もクリーンに示している：各ステップで新しいアクション空間、DOM を状態として扱い、Jev が候補から選択し、生成はフォールバックとしてのみ機能する。LangChain の公式記事でも、Browserbase の Kyle Jeong が同様のことを 1 セント未満のコストで行っていると述べられている。
ペイロードはリポジトリだ：browser-use/jev-ultrafast。自分で書く前にこれをクローンせよ。
2. 🧹 即時圧縮：すべてのツールコールをスコアリングし、ゴミを削除する
内容。 コーディングエージェントがコンテキスト上限で実行する要約プロンプトを、Jev パスに置き換える。Jev は各ツールコールの関連性をスコアリングし、無駄な部分を削除する。
運用者。 Tamara Tran が質問を投げかけ、同日午後に解決策をリリースした。5K いいね、554.4K ビュー。
https://x.com/tamarajtran/status/2100694549362553153
Alex Volkov はこれを Claude プラグインとして実行し、数値を投稿した：セッションを約 100 万トークンから 86K トークンに削減するのに 1 秒。1.9K いいね、3.5K ブックマーク。
https://x.com/altryne/status/2100739055923425589
選定理由。 Diogo の返信がこの方向性を示唆しているからだ。304 いいね。
https://x.com/CompleteSkeptic/status/2100702845779775675
ハーネスが要約の代わりに 1 秒でスコアリングと削除を行えれば、コンテキストウィンドウは設計上の制約要因ではなくなる。これが隠れた本命だ。Browser Use は動画で見栄えが良いが、圧縮こそ今日すべてのコーディングエージェントユーザーが実感できるものなのだ。
これを Claude Code に貼り付けよう。これは Alex の正確なインストールコマンドだ：
1Install, and configure: https://github.com/tamaratran/fast-jev-compaction
3. 🛡️ ハーネスから切り離された安全レビュー担当者
内容。 すべてのコーディングハーネスは、自動モードがコマンドを実行する前に「このコマンドを実行すべきか？」と尋ねる分類器を実行する。今週まで、この分類器は製品の閉じた部分に存在していた。
運用者。 Vercel、本番環境で。Guillermo Rauch：fx のデフォルトモードは auto であり、すべてのコマンドを安全レビュー担当者が分析する。Jev は p95 で最大 18 倍速く、現在使用しているモデルよりも精度が高い。3.7K いいね、392.4K ビュー。
https://x.com/rauchg/status/2100307962262872105
https://x.com/fazxes/status/2100300097695232164
選定理由。 p95 数値が付随した本番移行だからだ。さらに LangChain は翌日、オープンバージョンを \AutoModeMiddleware\ としてリリースした。Rob Shocks の詳細分析（231,655 ビュー、3,526 いいね）は、10 分で全体像を知りたい同僚に送るのに最適だ。
LangChain バージョン、彼らの投稿からの逐語引用：
1from langchain.agents import create_agent2from langchain_typesafe.experimental.middleware import (3 AutoModeMiddleware,4)56guardrail = AutoModeMiddleware(tools=["bash"])78agent = create_agent("openai:gpt-5.6-luna", middleware=[guardrail])
4. 🚦 システムプロンプトではなく、ミドルウェアとしてのモデルルーティング
内容。 モデルフリートの前に Jev を配置し、各リクエストを処理する「脳」を選択させる。確率はエージェント状態に残されるため、選択を監査できる。
運用者。 LangChain、Sydney Runkle の「Building a Harness with Jev」にて。232 いいね、31.1K ビュー、そしてこれまで公開された中で最もクリーンな接続ガイドだ。
https://x.com/sydneyrunkle/status/2100754364545761643
選定理由。 モデルルーティングは全コーパスで最も引用されるユースケースであり、この記事冒頭の「2 ドルで 5,000 リクエスト」ポストにある 5 つのワークロードの一つだ。LangChain はこれをシステムプロンプト内の段落から、読める 11 行のコードに変えた。
1from langchain.agents import create_agent2from langchain_typesafe.experimental.middleware import (3 ModelChoice,4 ModelRouterMiddleware,5)67router = ModelRouterMiddleware(8 choices={9 "fast": ModelChoice(10 model="openai:luna",11 criteria="Direct lookups, extraction, and localized changes.",12 ),13 "powerful": ModelChoice(14 model="openai:sol",15 criteria="Architecture and high-stakes decisions.",16 ),17 },18 instructions="Choose the least costly model that can complete the task.",19)2021agent = create_agent("openai:gpt-5.6-luna", middleware=[router])
\pip install langchain-typesafe\ でインストールし、\TYPESAFE_API_KEY\ を設定すること。
5. 🔎 RAG の精度向上：通常通り検索し、該当しないものを削除する
内容。 リトリーバーはそのままにする。返されたすべてのチャンクに対して Jev を実行し、Yes/No の質問一つで失敗したものを除外する。
運用者。 Kush Bhuwalka が一文で表現した：取得したすべてのチャンクに Jev を実行し、無関係なものを削除する。416 いいね。
https://x.com/kushbhuwalka/status/2100731050075050485
選定理由。 精度は RAG の未解決課題だった。なぜなら修正には常にチャンクごとの追加 LLM 呼び出しが必要で、誰も検索時にそんなコストを負担できなかったからだ。出力トークンが無料でサブセコンドの遅延であれば、チャンクごとの判定は、そのチャンクを生み出した埋め込み検索よりも安価になる。これは私がドキュメント化された API に基づき、Kush が説明した形状で書いたものだ：
1from typesafe_sdk import Noul, TypeSafeClient23client = TypeSafeClient()45kept = []6for chunk in retrieved_chunks:7 verdict = client.system_one(8 state={"question": user_question, "chunk": chunk.text},9 questions={10 "relevant": Noul(11 instructions="The chunk contains information needed to answer the question",12 ),13 },14 )15 if verdict.answers["relevant"].noul > 0.5:16 kept.append(chunk)
6. 🎮 リアルタループ：Minecraft、Doom、そして心を読むランチャー
内容。 フロンティアモデルが参加できないほど、毎秒何度も実行されるループ内の意思決定。
運用者。 Wuyang Zhou は Jev と GPT-6 Astra を Minecraft で一緒にプレイさせている。Jev は素早い反応を担当し、Astra は先を見越して計画を立て、複数のゾンビと同時に戦う。374 いいね、51.4K ビュー。
https://x.com/wuyang_zhou/status/2100727660875808913
Nader Dabit はキーストロークオラクルを構築した：「さっきダウンロードした PDF」と入力すると、最新の PDF がすべてのキーストロークにおいて完全な信頼度でトップヒットになる。所要時間は約 100 ミリ秒。264 いいね。
選定理由。 TypeSafe 自身のローンチデモは Doom であり、モデルには毎秒約 10 回「何をすべきか」が問われる。二つの独立した解説動画が、このループのコストを同じ結論に導いた：
Jev はリアルタイムで毎秒約 10 回の判断を下しており、これは時給約 7 ドルに相当する。
- AI WITH Rithesh, YouTube, 19,904 ビュー
時給 7 ドルで毎秒 10 回の判断という点は、LLM とは全く異なるカテゴリにある。Minecraft の分割戦略（高速モデルが反応し、低速モデルが計画する）は、このリスト内のすべてのリアルタイム選択に共通するパターンだ。
7. 📬 バッチ規模でのメールトリアージ
内容。 Jev をメールボックスのエクスポートに向け、すべてのメッセージを並列でソート、スコアリング、フラグ付けする。
運用者。 YouTube の vogel チャンネル（60,996 ビュー、526 いいね）は、8 ワーカーを使用して 1,500 通のエクスポート済みメールを 100 通ずつバッチ処理した。LangChain の記事では、Ryan Vogel を注目すべき 3 プロジェクトの一つとして挙げている。Syntax（33,933 ビュー、1,052 いいね）は同じものに加え、質問から API 呼び出しまで 300 ミリ秒で完了するホームオートメーションデモも構築した。
選定理由。 これはコーパス内で最もコピーされたデモであり、スループットの計算が要点だ。
ここには残高が 5 ドルしかない。これがどれほどこのモデルが安いかを示している。
- vogel, YouTube, 60,996 ビュー
これは TypeSafe 自身のクイックスタートからの逐語引用であり、すでにメールトリアージパイプラインとなっている：
1pip install typesafe-sdk
1from typesafe_sdk import Choice, Noul, Score, TypeSafeClient23client = TypeSafeClient()45response = client.system_one(6 state="Hi, I've been trying to connect my Stripe account for 3 days and it keeps failing. I'm losing sales. Please help ASAP.",7 questions={8 "department": Choice(9 instructions="Which team should handle this",10 criteria={11 "billing": "Payment or subscription issues",12 "technical": "Bugs or integration problems",13 "sales": "Pricing or account questions",14 },15 ),16 "frustration": Score(17 instructions="How frustrated the customer appears",18 criteria=[19 "Calm, just stating facts",20 "Frustrated but civil",21 "Very angry, strong language",22 ],23 ),24 "is_urgent": Noul(25 instructions="The message conveys urgency or time-sensitivity",26 ),27 },28)2930print(response.answers["department"].choice)31print(response.answers["frustration"].score)32print(response.answers["is_urgent"].noul)
8. 🗂️ ドキュメントに対するマップリデュース：四半セントで 777 件の判断
内容。 一連の質問を定義し、すべてのドキュメントに対して同時に実行する。フロンティアモデルでは経済的に不可能で、古典的な分類器では平凡だったワークロードだ。
運用者。 Every の評価責任者 Mike Taylor は、これまで公開された中で最もクリーンなテストを実施した：自分の記事 27 本と AI スタイルの記事 10 本に対し、それぞれ 21 個の質問を一度のリクエストで実行した。0.7 秒未満で 777 件の判断、コストは約四半セント。彼の 11 回の実験全体で、1,709 件の判断が 1 セント未満で完了した。AI Daily Brief（10,000 ビュー）も同日中にこの数値を取り上げた。
選定理由。 TypeSafe はこれをファーストパーティカテゴリ「Big Data に対する AI Map Reduce」として、ユースケースマップに記載している。出力トークンの無料化により、行ごとに実行するあらゆるものの算術が変わる。ドキュメントからの生の HTTP 形状は、ここに収まるほど小さい：
1{2 "model": "jev-latest",3 "state": "Hi, I've been trying to connect my Stripe account for 3 days and it keeps failing. I'm losing sales. Please help ASAP.",4 "questions": {5 "is_urgent": {6 "type": "noul",7 "instructions": "The message conveys urgency or time-sensitivity"8 }9 }10}
これは \{"is_urgent": {"type": "noul", "noul": 0.999}}\ を返す。\questions\ オブジェクト内の 20 個の質問は、1 個とほぼ同じコストだ。したがって、行ごとに知りたいことはすべて、単一の呼び出しで質問せよ。
9. 🧪 ブラウザ内の Jev、そしてクローンたち
内容。 インターフェースをローカルモデルの上に再実装したもの。依存関係なしにその形状だけを欲しい人々によって作られた。
運用者。 Shopify の Kshetrajna Raghavan は Reflex を構築した。WebGPU 上で確率付き構造化判断を行う Qwen モデルで、完全にブラウザ内で動作する。Tobi Lütke がこれを共有した：206 いいね、38.5K ビュー。
https://x.com/tobi/status/2100742327459303882
リバースエンジニアリングされた jevlike はローンチ 2 日後に Hacker News トップページの 157 ポイントを獲得し、mini-jev（ローカル LLM 上の同じインターフェース）が翌日に続いた。コミュニティカタログ awesome-jev-by-typesafe は、私が取得した時点で 409 スターだった。
選定理由。 72 時間以内に 3 つの独立したクローンが存在することは、インターフェース自体が本当の発明であるかどうかについての、今回の調査における最も強いシグナルだ。また、ネットワーク経由で送信できないものに対するオフラインの逃げ道も提供する。これは重要だ。なぜなら実際の製品は API 専用かつ米国ホスティングだからだ。今すぐタブで Reflex を試してみよう。
📖 TypeSafe が推奨する使い方
ドキュメントと創業者自身の返信からの 4 つのルール：
- 一度の呼び出しで多くの質問をする。それらは並列で評価され、ドキュメントによると追加の質問は応答時間をほとんど変えない。上記の選択肢の中で印象的だったものはすべて、一つの状態について複数のことを聞いていた。
- 信頼度で閾値を設定する。ドキュメントは、0.3〜0.5 未満のものを行動を起こすのではなく人間に質問するシグナルとして扱うよう指示している。これは分類器（ラベルを渡すだけ）と意思決定システム（ラベルとその使用許可を渡す）の違いだ。
- 候補を与え、創作させない。Browser Use は DOM からアクション空間を構築し、Jev が選択する。RAG は検索し、Jev がフィルタリングする。ランチャーはランク付けし、Jev は再ランク付けする。Choice は最大 255 個のオプションをサポートしている。エッジケース用に「other」を追加せよ。
- グレーディングを正しく行うこと。それができなければ他は何も意味しない。あるビルダーは一週間かけてこれを壊そうとした結果、率直にこう言った：「グレーディングを正しく行わなければ、機能しない」。オプションセットと質問の文言作成が仕事であり、呼び出し自体は些細なものだ。
試せる場所：すでにあなたが使っているゲートウェイの裏側にある。Vercel AI Gateway は 48 時間以内に統合され、2,341 いいねでこれはシークレット発表に次ぐ会社の第 2 位の投稿となった。
https://x.com/typesafeai/status/2100376436272173088
Cloudflare AI Gateway（749 いいね）、および OpenRouter ベータ版（387 いいね）も同じ週に登場した。直接アクセスは Bearer トークン付きで \POST [https://api.typesafe.ai/v1/systemone](https://api.typesafe.ai/v1/systemone)\ を行う。
⚖️ 正直な注意点
Hacker News のローンチスレッド "Introducing System One Models and Jev"（1,863 ポイント、490 コメント）は、その長さの大半をマーケティングの一言に費やした：
また「ハルシネーションしない」というのは間違いではないか？確かに無効な型は出力できないが、完全に間違っていて有効な値は出力できる。
- jacobgold, Hacker News ローンチスレッド, 1,863 ポイント
Diogo はこれを否定しなかった。コメント主がこれは LLM ではなく分類モデルであると指摘した際、彼は説明を「非常に正確！」と呼び、ゼロショットではなく指示チューニングと言うべきだと付け加えただけだった。これが正直なフレーミングであり、ローンチ日の hype が「知性の新種」と呼んでいたものよりはるかに小さい：校正された確率と実際の API を備えた、非常に優れたゼロショット分類器だ。
Reddit で最大の Jev スレッドは、誰が最初に作ったかに関するものだ。r/LocalLLaMA の "I literally built the Jev architecture one year back and completely open-sourced it with model, dataset and paper"（1,568 アップボート、164 コメント）は、業界全体の気分を要約する返信を引き寄せた：
でも、それが次の大物だと宣伝して投稿したのか？素人のミスだ
- hapliniste, Reddit, 495 アップボート
同じスレッド内の 351 アップボートの慰め：その先行研究のおかげで、誰も一般的なアイデアを特許化して独占することはできない。
Every の Mike Taylor は、欠陥を仕込んだ 12 passage を Jev と Fable 5.1（high effort）に通した。Jev は passage あたり中央値 0.35 秒で返ってきたのに対し、Fable は 8.83 秒だった。約 25 倍速く、約 580 倍安価だ。また、7 つの欠陥のうち 6 つを検出した。Fable は 7 つすべてを検出した。彼の結論：早期警告システムとして有用だ。なぜなら代替案はチェックしないことだからだ。gpt-6-astra に対する研究ループでの もう一つの小規模な比較 では、エンドツーエンドで約 7 倍の差が出た。中央値の判断時間は 213ms vs 2,436ms で、両方とも 3/3 正解だった。これは現実的で有用だが、200 倍からは程遠い。TypeSafe 自身の 4 ワークフロー平均は、AISeeKing がチャートから読み取ったところによると、参照解答との一致率は 67.8% だ。
hype 疲れもまた現実だ。「本当にゲームチェンジャーになり得ると信じている」と始まった 75,750 ビューの解説動画 のトップコメント（262 いいね）は「歴史上最も嫌いな一文かもしれない」だった。
そして今回の調査全体で最も鋭い反応は、フル解説動画を見て何も得られずに去った視聴者によるものだった：
この動画を最後まで見たが、まだ JEV が何なのか、何をするのか全くわからない。
- Nullzero98, YouTube, 19 いいね
このコメントこそが、この記事が存在する理由だ。これを解決するルールは、長年この方法で構築してきた開発者から来ており、ステッカーに収まるほど短い：AI は実行し、コードは判断する。
🔍 これらを選んだ方法
X、YouTube、Hacker News、Reddit、TikTok、Instagram、Digg、GitHub、arXiv にわたる 11 回の /last30days 実行で、716 件のアイテムが返ってきた。すべての生ファイルを完全に読み込み、その後、実際のトラクションがあるすべての投稿を開き、ライブページと数値を照合した。2 日前の製品に関する最大の投稿は、キーワード検索が期待する場所になかったからだ。情報源と具体的な数値が明確な候補ワークフローは 39 件あった。私は 9 件を残した。特定の著者やチャンネルに依存する選択肢は 2 件までに抑えた。すべてのエンゲージメント数値は、取得時に X や YouTube が表示していたもので、彼らが丸めるのと全く同じ方法で丸めた。
コードについて：4 つのペイロードは逐語引用だ。メールトリアージブロックはドキュメントからの TypeSafe 自身のクイックスタート、生の JSON 形状は同じドキュメントから、2 つのミドルウェアブロックは LangChain の投稿からコピーした。Alex Volkov の圧縮インストール行は彼の正確な言葉遣いだ。RAG フィルターは私自身がドキュメント化された API に基づき、Kush が説明した形状で書いたもので、本番環境で実行されたものではなく、骨格の良いドラフトだ。
埋め込みは注目を集めた投稿のために予約されている。数百いいね以下の小さな投稿は、引用カードに拡大すると証拠のように見えるだけで不自然なので、インラインリンクにした。
🔑 選定パターンに共通する傾向
- 高速モデルは反応し、低速モデルは計画を立てる。Minecraft、ローンチスレッドでの Wikipedia レース、Browser Use、そしてコンパクション（圧縮）機能はすべて同じ役割分担で動作している。
- 候補を提示させる。成功例では、Jev に選択肢を生成させていない。コード、DOM、リトリーバー、ツールトレース、ランチャーインデックスなどから候補セットを構築し、その中から選択させている。
- 出力トークンの無料枠が、速度の数値以上に重要な役割を果たしている。ここにある行単位・チャンク単位のワークロードはすべて、価格設定によって実現されている。
- 信頼度スコアこそが製品である。閾値として使える校正された数値がなければ、これは単なる高速分類器だ。それがあれば、いつ停止すべきかを知っている意思決定レイヤーになる。
- 発明なのは重みではなくインターフェースだ。72 時間で動くクローンが 3 つ生まれ、最大の Reddit スレッドは 1 年前にアーキテクチャを公開した人物に関するものだ。
- アカデミック版の方が先に登場した。arXiv の TabAgent は、ルーティング、ゲーティング、検証呼び出しを分類器で置き換えるという同じ主張をしているが、製品は付随していない。
- コミュニティはすでに適切な名前を考案していた。人々がリリースしているものをカタログ化していたビルダーが "AI if statement"（AI の if 文） という表現に行き着いたが、これはこのモデルについて書かれた最も有用な 3 語だろう。
🧵 これをどう活用するか
難しい思考や文章作成には大型モデルを使い続けること。ループ内の安価な判断タスクにはこれを適用し、信頼度で閾値を設定して、0.5 未満のものはより大きなモデルか人間にエスカレーションすること。コンパクションプラグインは今日インストールしておくべきだ。今夜にはその効果を実感できるはずだから。
📊 すべてのエージェントからの報告
Reddit: スレッド 113 件 / 高評価 24,425 件 / コメント 4,159 件; X: 投稿 314 件 / いいね 30,192 件 / リポスト 1,538 件、さらにライブページと照合して手動検証済みの投稿 13 件; YouTube: 動画 75 本 / 再生回数 4,545,636 回; TikTok: 動画 36 本 / 再生回数 171,040 回; Instagram: リール 14 本 / いいね 10,778 件; Hacker News: ストーリー 133 件 / ポイント 25,312 点 / コメント 11,852 件; GitHub: リポジトリ 6 件 / スター 842 個; Digg: クラスター 7 件 / 投稿 119 件; arXiv: 論文 18 本。2026-09-17 に /last30days を 11 回実行して集計。重複排除前の総カウント。
