Jev は、ソフトウェアが一日中行う小さく速く大量な判断で真価を発揮します。ここでは、チームが Jev で実際に作っているものを具体的に紹介します — どれも実際の API 呼び出しで、プレイグラウンド上でライブに動作します。
パターンは常に同じです: Jev に state といくつかの型付き質問(choice / score / noul)を渡すと、コードがそのまま分岐に使える較正済みの答えが返ってきます。シナリオを選んで、実際のリクエストを読み込んでください:
サポートのトリアージ
choicescorenoul受信したサポートメッセージを1回の呼び出しで振り分け、優先度を付けます。
ユースケースを見る →コンテンツモデレーション
noulscorechoiceユーザー生成コンテンツをアプリに届く前にガードします。
ユースケースを見る →リードスコアリング
scorechoicenoulフォームの生テキストから受信した営業リードを見極めます。
ユースケースを見る →コードレビューのリスク
scorenoulchoice追加の人的レビューが必要なリスクの高いプルリクエストを検出します。
ユースケースを見る →モデルルーティング
scorechoicenoulどのモデルがリクエストを処理すべきかを Jev に選ばせます。
ユースケースを見る →ツール呼び出しのリスクゲート
scorenoulchoiceエージェントのアクションを実行前に審査します。
ユースケースを見る →コンテキストの圧縮
noulchoice古いエージェント履歴がまだ保持する価値があるかを判断します。
ユースケースを見る →履歴書のスクリーニング
scorenoulchoice候補者を複数の観点で1回の呼び出しでスコア付けします。
ユースケースを見る →LLM ガードレール
noulscorechoiceユーザープロンプトがモデルに届く前に審査します。
ユースケースを見る →データ抽出
choicenoulscore自由記述のメモを構造化された型付きフィールドに変換します。
ユースケースを見る →