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Repo context selection

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

Coding-agent use case · retrieval & context selectionawesome-jev-by-typesafe

"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.

라이브로 사용해 보기

이것은 목업이 아니라 실제입니다. 입력을 편집하고 실행을 누르면 Jev가 한 번의 왕복으로 모든 타입 지정 답변을 반환합니다 — 무료, 가입 불필요. 이제 같은 호출이 수천 개의 항목에 병렬로 실행되는 것을 상상해 보세요.

POST jevtypesafeai.com/api/v1/decide
state — 소프트웨어가 Jev에 전달하는 입력316c
questions — 돌려받고 싶은 타입 지정 결정들
scorerelevance
How relevant is this file to completing the task?
→ 0…3 · 4 단계
noulinclude
Should this file be included in the agent's working context for this task?
→ 확률 0.0 … 1.0
noullikely_edit_site
Is this file a likely place the fix will need to be made?
→ 확률 0.0 … 1.0
실제 API · 무료 · 가입 불필요
타입이 지정되고 보정된 출력이 여기에 나타납니다.
데모를 고르고, 입력을 수정한 뒤 눌러보세요 Jev 실행.
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Jev가 내리는 결정들

한 번의 호출로, Jev는 동일한 입력에 대해 이들 각각을 병렬로 평가합니다:

scorerelevance

How relevant is this file to completing the task?

정렬된 척도 위에서 점수를 매깁니다:

  1. irrelevant
  2. loosely related
  3. relevant
  4. central to the fix
noulinclude

Should this file be included in the agent's working context for this task?

보정된 예/아니오 확률을 돌려줍니다.

noullikely_edit_site

Is this file a likely place the fix will need to be made?

보정된 예/아니오 확률을 돌려줍니다.

정확한 요청

이것이 라이브 데모 뒤에 있는 실제 페이로드입니다 — 복사해서 state를 바꾸면, 바로 만들기 시작입니다:

{
  "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?"
    }
  }
}

코드에 연결하기

타입이 지정된 답을 읽고 평범한 코드로 분기하세요 — 파싱 없이. 신뢰도 높은 경우는 자동 처리하고 불확실한 경우는 더 큰 모델이나 사람에게 라우팅하세요. API 호출 한 번이고 출력은 무료이므로, 필요한 모든 질문을 한 번에 물어보세요.

직접 만들어 보기

위의 모든 시나리오는 단 한 번의 API 호출입니다. 플레이그라운드에서 무엇이든 무료로 사용해 본 뒤, 호스티드 키를 받아 몇 분 만에 배포하세요.

이 데모 실행하기 ▶API 키 받기 →
Repo context selection — 라이브 데모가 있는 Jev 활용 사례 · Jev by TypeSafe AI