Jev로 무엇을 만들 수 있나

어떤 모델이 요청을 처리할지 Jev가 고르게 합니다.

에이전트의 작업이 실행되기 전에 검사합니다.

Pick which skill or tool a coding agent should use for a request — or decline when none fit.

Rank which files are actually relevant to a task before spending context (and tokens) on them.

오래된 에이전트 기록을 계속 보관할 가치가 있는지 판단합니다.

Before an agent stops, ask Jev whether the work is actually finished and the claims hold up.

추가적인 사람 검토가 필요한 위험한 풀 리퀘스트를 표시합니다.

사용자 프롬프트가 모델에 도달하기 전에 검사합니다.

훅, 구조, 근거를 기준으로 X/소셜 게시물을 평가합니다 — 바이럴 게시물 10만 개를 분석한 바로 그 판단.

실제 광고를 훅, 오퍼, CTA, 인지 단계로 분해합니다 — 37개 브랜드의 광고 724개를 분해한 바로 그 태깅.

한 페이지가 다른 페이지에 정직하게 링크해야 하는지 판단합니다 — 586페이지짜리 내부 링크 맵을 재구축한 바로 그 페어와이즈 판단.

어떤 게시물이든 주제, 훅, 포맷, 스타일을 한 번에 태깅합니다 — 게시물 1,315개짜리 콘텐츠 대시보드를 만든 바로 그 주석 작업.

원시 폼 텍스트에서 인바운드 영업 리드를 검증합니다.

수신 이메일을 한 번의 호출로 분류하고, 우선순위를 매기고, 라우팅합니다 — 이메일 500개를 몇 초 만에 정리한 바로 그 판단.

수신된 지원 메시지를 한 번의 호출로 라우팅하고 우선순위를 매깁니다.

한 번의 호출로 여러 항목에 걸쳐 지원자를 평가합니다.

사용자 생성 콘텐츠가 앱에 노출되기 전에 가드레일을 적용합니다.

자유 형식 메모를 구조화된 타입 지정 필드로 변환합니다.