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.
Pruébalo en vivo
Esto es lo real, no una maqueta. Edita la entrada, pulsa Ejecutar y Jev devuelve cada respuesta tipada en un solo viaje de ida y vuelta — gratis, sin registro. Ahora imagina la misma llamada disparada sobre miles de elementos en paralelo.
Elige una demo, ajusta la entrada y pulsa Ejecutar Jev.
Las decisiones que toma Jev
En una sola llamada, Jev evalúa cada una de estas — en paralelo, sobre la misma entrada:
Which skill should the agent use first for this request?
elige una de estas opciones:
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)?
devuelve una probabilidad calibrada de sí/no.
Will this request likely need more than one skill to resolve?
devuelve una probabilidad calibrada de sí/no.
La petición exacta
Este es el payload real detrás de la demo en vivo — cópialo, cambia el state y ya estás construyendo:
{
"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?"
}
}
}Intégralo en tu código
Lee las respuestas tipadas y ramifica en código plano — sin parseo. Gestiona automáticamente los casos de alta confianza y deriva los inciertos a un modelo más grande o a una persona. Es una sola llamada a la API y la salida es gratis, así que haz todas las preguntas que necesites de una vez.
Construye el tuyo
Cada escenario de arriba es una sola llamada a la API. Prueba cualquiera de ellos gratis en el playground y luego obtén una clave alojada para lanzarlo en minutos.