Agent skill routing
Pick which skill or tool a coding agent should use for a request — or decline when none fit.
"Skill and tool selection" is the first coding-agent pattern in the community awesome-jev catalog: as an agent's toolbox grows to dozens of skills, deciding which one a turn needs becomes a real bottleneck. Keyword or embedding matching can't say "none of these" — it always returns its closest guess. A Jev choice returns one skill with per-option probabilities, so a weak match falls below your threshold and the agent declines or asks the big model, instead of confidently firing the wrong tool. That's the difference between an agent that misroutes silently and one that knows when it doesn't know.
Live ausprobieren
Das ist echt, kein Mockup. Bearbeite die Eingabe, klicke auf Ausführen, und Jev liefert jede typisierte Antwort in einem einzigen Roundtrip — kostenlos, ohne Anmeldung. Stell dir nun denselben Aufruf vor, parallel über Tausende von Elementen ausgelöst.
Wähle ein Demo, passe die Eingabe an und klicke auf Jev ausführen.
Die Entscheidungen, die Jev trifft
In einem einzigen Aufruf wertet Jev jede davon aus — parallel, gegen dieselbe Eingabe:
Which skill should the agent use first for this request?
wählt eine dieser Optionen:
run_tests— run the test suiteread_logs— fetch and search recent logsedit_code— modify source filessearch_web— look up external docs/errorsopen_pr— open a pull requestnone— no available skill clearly fits — ask or escalate
Is the top skill a clearly correct fit (safe to auto-run without asking)?
gibt eine kalibrierte Ja/Nein-Wahrscheinlichkeit zurück.
Will this request likely need more than one skill to resolve?
gibt eine kalibrierte Ja/Nein-Wahrscheinlichkeit zurück.
Die exakte Anfrage
Dies ist der echte Payload hinter der Live-Demo — kopiere ihn, ändere den state, und du baust schon:
{
"model": "jev-latest",
"state": "An AI coding agent receives: \"The staging deploy is failing with a 502 right after the container starts — can you figure out why?\"\n\nAvailable skills:\n- run_tests: run the project's test suite\n- read_logs: fetch and search recent service/deploy logs\n- edit_code: modify source files\n- search_web: look up external docs/errors\n- open_pr: open a pull request with changes",
"questions": {
"skill": {
"type": "choice",
"instructions": "Which skill should the agent use first for this request?",
"criteria": {
"run_tests": "run the test suite",
"read_logs": "fetch and search recent logs",
"edit_code": "modify source files",
"search_web": "look up external docs/errors",
"open_pr": "open a pull request",
"none": "no available skill clearly fits — ask or escalate"
}
},
"confident": {
"type": "noul",
"instructions": "Is the top skill a clearly correct fit (safe to auto-run without asking)?"
},
"needs_followup": {
"type": "noul",
"instructions": "Will this request likely need more than one skill to resolve?"
}
}
}Binde es in deinen Code ein
Lies die typisierten Antworten und verzweige in einfachem Code — ohne Parsing. Bearbeite die hochkonfidenten Fälle automatisch und leite die unsicheren an ein größeres Modell oder einen Menschen weiter. Es ist ein einziger API-Aufruf und Output ist kostenlos, stelle also alle Fragen, die du brauchst, auf einmal.
Bau dein eigenes
Jedes Szenario oben ist ein einziger API-Aufruf. Teste jedes davon kostenlos im Playground und hol dir dann einen gehosteten Key, um es in Minuten auszuliefern.