Claude Code の Jev

Claude Code に判断プリミティブを。モデルに自由テキストで "決めさせる" のではなく、Jev skill が型付き・校正済みの choice / score / noul を呼び出させます — ルーティング、リスクゲート、採点、分類のために — 1 回の高速呼び出しで。

Claude Code は書くことと推論することに優れていますが、agent はその過程で依然として何百もの小さく構造化された判断を下さねばなりません:どのファイルに触れるか、その操作はリスクがあるか、入力をどう分類するか、いつ止めるか。自由テキストの推論に任せると、これらは遅く、一貫せず、コードで分岐しにくい。Jev はそれぞれを、agent が信頼して行動できる型付き・校正済みの呼び出しに変えます — だから Claude Code はトークンを、一瞬前に考えたばかりの yes/no を再導出することではなく、仕事そのものに使えます。

skill をインストール

Jev agent skill は Claude Code プラグインとしてインストールされます。ホスト型 Jev Decision API をいつ・どう呼んで型付き判断を得るかを agent に教え、endpoint と認証の詳細も同梱するので、手作業の配線は不要です。

claude plugin marketplace add codaaiteam/jev-skill
claude plugin install jev@jev-skill

これだけです — 環境に JEV_API_KEY を設定すれば、agent はどのセッションでも Jev を呼び始められます。

または MCP server として追加

skill より MCP ツールがいい?オープンな jev-mcp server は、Jev の classify / score / check / gate / decide プリミティブを、どの agent でも呼べる MCP ツールとして公開します:

claude mcp add jev -- npx -y github:codaaiteam/jev-mcp
# set your key once: export JEV_API_KEY=jv_live_...
# jev-mcp auto-routes jv_live_ keys to the hosted gateway — no extra config

違いは範囲です。skill は Claude Code に「いつ判断を取りに行き、どう言い表すか」の良い判断力を教えます;MCP server は素のプリミティブを呼べるツールとして公開するだけです。ほとんどの人は skill から始め、agent がタスク中に自発的に Jev を呼ぶようにしたければ MCP server を加えます。

agent が今できること

• ルーティング:入ってきたリクエストにあなたのラベルの 1 つを選ぶ(choice)。
• ツール呼び出しにゲート:リスクのある実行の前に allow / confirm / block(choice または noul)。
• 採点:品質・リスク・優先度を順序スケールで評価(score)。
• チェック:背後に確率のある校正済み yes/no(noul)。

それぞれ選択肢ごとの確率付きの型付き値を約 70–500ms で返すので、agent は再解析すべき文ではなく、しきい値を設定できる数値に基づいて行動します。そして答えが校正済みなので — 正直な確率を返すよう RLCD で訓練 — "risk < 0.2 のときだけ自動実行" のようなしきい値は文字通りの意味を持ち、モデルのバージョン間で漂流する数値を追いかけずに済みます。

具体例

Claude Code が生成した shell コマンドを実行しようとしているとします。実行前に、Jev にその操作のゲートを頼みます:noul の質問「これは破壊的または不可逆か?」に加え、allow / confirm / block の choice。「破壊的」の確率が高ければ agent は一時停止してあなたに尋ね;低ければ続行します。この 1 つのゲートが、時々恐ろしいことをする agent を、恐ろしい 2% をエスカレートし安全な 98% を一気に通す agent に変えます — しかもコマンドごとに遅い LLM の往復をせずに。

よくある質問

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