← Все сценарии использования

Task-completion check

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

Coding-agent use case · output & completion checksawesome-jev-by-typesafe

Agents love to declare victory early. "Diff verification" and "agent output checks" in the awesome-jev catalog cover the stop decision: before an agent ends its turn, verify that the task is genuinely done and that its claims are backed by evidence (tests actually passed, the change addresses the ask). Jev's statement-verification shape — a calibrated yes/no against the task, the diff and the test output — is exactly the primitive TypeSafe's own docs recommend for "checking whether a statement is true of a record before taking an action." Below a threshold, the agent keeps working instead of handing back a half-finished job.

Попробуйте вживую

Это настоящее, а не макет. Отредактируйте ввод, нажмите «Запустить», и Jev вернёт каждый типизированный ответ за один round trip — бесплатно, без регистрации. А теперь представьте тот же вызов, запущенный по тысячам элементов параллельно.

POST jevtypesafeai.com/api/v1/decide
state — the input software gives Jev384c
questions — the typed decisions you want back
noulcomplete
Does the change actually address the stated task?
→ probability 0.0 … 1.0
noultests_back_it
Does the test output provide real evidence the fix works (not just unrelated passes)?
→ probability 0.0 … 1.0
scoreconfidence
How confident should the agent be that it's safe to stop and hand back?
→ 0…3 · 4 levels
real API · free · no signup
Typed, calibrated output appears here.
Pick a demo, tweak the input, and hit Run Jev.
Получить ключ API →← Все сценарии использования

Решения, которые принимает Jev

За один вызов Jev оценивает каждое из них — параллельно, на одном и том же вводе:

noulcomplete

Does the change actually address the stated task?

возвращает откалиброванную вероятность да/нет.

noultests_back_it

Does the test output provide real evidence the fix works (not just unrelated passes)?

возвращает откалиброванную вероятность да/нет.

scoreconfidence

How confident should the agent be that it's safe to stop and hand back?

оценивает это по упорядоченной шкале:

  1. keep working
  2. borderline
  3. likely done
  4. clearly done

Точный запрос

Это реальная полезная нагрузка за живым демо — скопируйте её, измените state, и вы уже строите:

{
  "model": "jev-latest",
  "state": "Task: \"Fix the bug where refunds over the order total are silently accepted.\"\n\nAgent's final summary: \"Added a balance check in process_refund so over-total refunds now raise RefundError.\"\n\nDiff: added `if amount > order.remaining_balance: raise RefundError(...)` before the gateway call.\n\nTest output: `test_refund_over_total PASSED · test_refund_partial PASSED · 2 passed, 0 failed`",
  "questions": {
    "complete": {
      "type": "noul",
      "instructions": "Does the change actually address the stated task?"
    },
    "tests_back_it": {
      "type": "noul",
      "instructions": "Does the test output provide real evidence the fix works (not just unrelated passes)?"
    },
    "confidence": {
      "type": "score",
      "instructions": "How confident should the agent be that it's safe to stop and hand back?",
      "criteria": [
        "keep working",
        "borderline",
        "likely done",
        "clearly done"
      ]
    }
  }
}

Встройте это в свой код

Читайте типизированные ответы и ветвитесь обычным кодом — без разбора. Автоматически обрабатывайте случаи с высокой уверенностью и направляйте неопределённые к более крупной модели или человеку. Это один вызов API, а вывод бесплатен, так что задавайте сразу все нужные вопросы.

Постройте своё

Каждый сценарий выше — это один вызов API. Попробуйте любой из них бесплатно в playground, затем получите размещённый ключ, чтобы выпустить его за минуты.

Запустить это демо ▶Получить ключ API →
Task-completion check — сценарий использования Jev с живым демо · Jev by TypeSafe AI