Repo context selection
Rank which files are actually relevant to a task before spending context (and tokens) on them.
"Repository retrieval and context selection" is a core coding-agent pattern: an agent shouldn't stuff every candidate file into the model's context — it's slow, expensive, and dilutes attention. Instead, score each retrieved file for how relevant it is to the task and keep only the ones that clear a bar. A Jev score is ideal here because it's a compact, calibrated judgment you can threshold and audit, run over many files in parallel for a fraction of a cent each — so the agent reads the three files that matter, not the thirty the retriever returned.
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:
How relevant is this file to completing the task?
la califica en una escala ordenada:
- irrelevant
- loosely related
- relevant
- central to the fix
Should this file be included in the agent's working context for this task?
devuelve una probabilidad calibrada de sí/no.
Is this file a likely place the fix will need to be made?
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": "Task: \"Fix the bug where refunds over the order total are silently accepted.\"\n\nCandidate file surfaced by retrieval: `services/billing/refund.py`\n\nSnippet:\n\n def process_refund(order, amount):\n # TODO: validate against remaining balance\n gateway.refund(order.id, amount)\n record_refund(order, amount)",
"questions": {
"relevance": {
"type": "score",
"instructions": "How relevant is this file to completing the task?",
"criteria": [
"irrelevant",
"loosely related",
"relevant",
"central to the fix"
]
},
"include": {
"type": "noul",
"instructions": "Should this file be included in the agent's working context for this task?"
},
"likely_edit_site": {
"type": "noul",
"instructions": "Is this file a likely place the fix will need to be made?"
}
}
}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.