Jev + 결정 모델: 에이전트는 변경 시에만 판단
Jev와 결정 모델을 결합하고 tinyfish 모니터를 추가해 에이전트가 변경 시에만 판단하도록 하는 내용을 공유합니다.
THE JEV GUIDE · CURATED EDITION
TypeSafe Jev의 출시 소식, 설명, 데모, 커뮤니티 프로젝트를 주제별로 정리했습니다. 모든 항목은 X 원본 게시물로 연결됩니다.
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Jev와 결정 모델을 결합하고 tinyfish 모니터를 추가해 에이전트가 변경 시에만 판단하도록 하는 내용을 공유합니다.
코딩 에이전트 패턴 공유: /ticket-triage가 Jev에게 조사 위치를 묻고, Cursor가 저장소를 확인하며, Jev가 diff 후 테스트 공백을 표시하고, PHPUnit/Playwright가 동작을 검증하며, 커밋 전에 사람이 검토합니다.
오픈소스 Jev 어시스턴트가 접근성 서비스로 화면을 읽고, AI로 상대 의도와 위험 수준을 판단해 3가지 답변 후보를 생성합니다. 원터치 입력을 지원하지만 자동 전송은 하지 않습니다.
Koimiao 팀이 Jev로 스탠퍼드 타운 시뮬레이션을 만들었습니다. 게임 데모가 아니며 플레이어도 없습니다. 주민들이 갈 곳, 만날 사람, 대화 시점을 스스로 결정하고 인간은 지켜볼 수만 있습니다. 데모와 GitHub 코드 포함. Link
무거운 LLM 생성 전에 Jev가 빠르고 직관적인 게이트키퍼 역할을 하도록 함으로써 하이브리드 파이프라인은 토큰 비용과 지연 시간을 크게 줄이면서 고품질 메모리 추출 및 지식 그래프 구축을 유지합니다.
Jev Engineering의 Autopilot은 AI 에이전트 스웜이 실행은 잘 하지만 언제 멈춰야 할지 모르는 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다. (예: Kimi 에이전트는 최대 4,000 스텝 실행)
사용자가 Jev를 사용해 Android 휴대폰을 제어하고, Uber 앱을 열고 목적지를 입력해 결제 화면까지 도달했습니다. 9개 동작, 약 21초.
작성자는 Jev로 빠르게 진입점을 찾고 외부 링크 정보를 정확히 채우는 모습을 보여주며, 기존 Submit Agent를 JEV 모드로 전환할 계획입니다.
게시글은 Luna 단독으로 약 39회 호출, 약 5분, 약 $0.037, Jev+Luna는 약 4회 호출, 약 1.7분, 약 $0.009임을 보여주며 Jev의 효율성과 비용 우위를 강조합니다.
Luna는 Jev가 같은 움직임을 3번 반복해도 진전이 없을 때까지 조용히 있다가 짧은 팁을 줍니다. Jev는 여전히 모든 움직임을 하고 Luna는 지적만 합니다.
JevTree는 여러 미래 후보를 전방으로 확장하고 동등한 상태를 병합하여 로컬 직관을 장기 확률 그래프로 만들어 Jev가 다단계 결정을 자율적으로 수행할 수 있게 합니다.
JEV가 일주일 만에 18K 스타를 돌파했습니다. jev-ultrafast는 모든 브라우저 결정을 작업, 클릭 대상, 입력 텍스트로 분할하여 한 번의 LLM 요청으로 다섯 번을 대체합니다. Google Flights에서 취리히→런던을 7.1초에 예약하며, ChatGPT Operator는 월 200달러로 3분이 걸립니다.