# TypeSafe: integra decisiones tipadas en tu aplicación con Jev

> Clasifica solicitudes o elige entre candidatos con ayuda de Jev, manteniendo las reglas de negocio en tu código. La skill guía a tu agente al diseñar preguntas y tratar respuestas ambiguas.

Verificado el 26 oct 2026.

## Qué es

TypeSafe Agent Skills contiene instrucciones para que un agente de programación construya integraciones con System One. Su skill typesafe-ai enseña a formular juicios sobre los datos que envías a Jev y a convertir las respuestas en comportamiento de aplicación.

## Para qué te sirve

- Clasificar solicitudes de soporte y derivar los casos inciertos.
- Elegir entre candidatos ya obtenidos por tu aplicación.
- Revisar preguntas, opciones y reglas cuando una integración produce resultados erróneos.

## Cómo funciona

El código prepara el estado y plantea preguntas tipadas: Choice elige una opción; Noul estima si una afirmación es cierta; Score valora niveles descritos; Box localiza un elemento en una imagen. La skill orienta al agente sobre qué preguntar y remite a la documentación vigente para los esquemas exactos.

El principio central es mantener la lógica de negocio en código. Por ejemplo, el modelo puede juzgar si un mensaje expresa frustración; tu aplicación decide si eso exige una revisión humana. Varias preguntas que comparten estado pueden agruparse, pero cada una se responde sin ver las respuestas de las demás.

## Antes de empezar

Para leer e instalar la skill necesitas un arnés compatible. El README ofrece un plugin de Claude Code y una instalación mediante skills.sh para otros agentes. Para ejecutar la integración necesitas acceso a la API de TypeSafe y una clave de servidor; instalar las instrucciones no concede acceso al servicio ni incluye su consumo.

GitHub registra licencia MIT, repositorio no archivado y último commit del 23 oct 2026. Los requisitos del SDK dependen del lenguaje que elijas y deben comprobarse en su documentación.

## Límites y alternativas

Las probabilidades no garantizan aciertos. La skill advierte que la concentración de una distribución, llamada confidence (concentración de probabilidades), no equivale a la probabilidad de acertar. Diseña una salida para estados ambiguos, errores de API y casos en los que ninguna opción encaje.

La propia guía recomienda resolver con código los cálculos, fechas, búsquedas exactas y políticas que ya puedan expresarse de forma fiable. Conserva un modelo generativo cuando el trabajo requiera producir contenido libre. Evalúa cualquier sustitución con ejemplos representativos y casos que no hayas usado al ajustar las preguntas.

## Recursos

- [Repositorio](https://github.com/typesafe-ai/skills) - 2830 estrellas, licencia MIT, consulta del 26 oct 2026.
- [Skill consultada](https://github.com/typesafe-ai/skills/blob/302eea662c54bca6730873fe245bec1d69ebc23d/skills/typesafe-ai/SKILL.md) - diseño, validación y límites.
- [Instalación](https://github.com/typesafe-ai/skills/blob/302eea662c54bca6730873fe245bec1d69ebc23d/README.md) - comandos oficiales del plugin y skills.sh.
- [Documentación vigente](https://docs.typesafe.ai/llms.txt) - índice para localizar API, SDK y tipos de preguntas.
- [Licencia](https://github.com/typesafe-ai/skills/blob/302eea662c54bca6730873fe245bec1d69ebc23d/LICENSE) - licencia de la colección, distinta de las condiciones del servicio.