Jev Decision Gate by BPJ

Jev Decision Gate · by BPJ

Jev を使えば、連携やレビューのワークフロー全体を構築せずに、Issue のトリアージを行えます。

中文 · MCP のセットアップ · 評価方法 · BPJ 開発者ツール

Skill をインストールする（エージェントを選択してください）：

npx skills add f-tiger/jev-decision-gate --skill jev-decision-gate

Claude Code · Codex · Cursor · MCPB をダウンロード

当社のものをインストールする理由は？ ローカルの Issue バッチ、タスク／使用状況の確認、独立したキャリブレーション、ホールドアウト評価、承認／レビューの推奨に使える 6 つの MCP ツールを利用できます。同じワークフローを Skill または CLI でも利用できます。LLM と Jev の直接利用、当社の MCP の比較。

基盤モデルの価格差は約 238 倍です。同じ仮想の入力量で比較しています。 2026-10-02 時点の標準的な未キャッシュ価格：Claude Fable 5.1 は入力トークン 100 万件あたり $10、Jev 1.13 は $0.042 です。Haiku 4.5（$1/M）との比較では 23.8 倍です。Jev を直接利用する場合も、当社の MCP を利用する場合も、Jev の入力価格は同じです。これはモデルの入力単価の比較です。ワークフロー全体のコストは、実際の使用量、出力、再試行、エージェントホストの料金によって異なります。

価格の計算方法と前提条件 · 静止画像 · 実際のルール出力

リポジトリメンテナー向けの、MIT ライセンスの独立した Python ツールです。ルールベースのベースラインを実行し、必要に応じて TypeSafe の Jev を呼び出し、どの提案を承認できるかをキャリブレーションします。最初のケースでは、Issue の種類、影響を受けるモジュール、情報の十分性を予測します。Issue の編集、ラベルの適用、コメントの投稿、チケットのクローズは行いません。

バージョン 0.3.1、開発者向けの早期プレビューです。これは連携と統計的なゲートであり、Jev のモデル、トレーニングアルゴリズム、または TypeSafe の公式製品ではありません。同梱のケースは、このワークフローを試すためのオリジナルの合成例 12 件です。

2 分で実行

Python 3.11 以降：

git clone https://github.com/f-tiger/jev-decision-gate.git
cd jev-decision-gate
python -m venv .venv
# macOS / Linux
source .venv/bin/activate
# Windows PowerShell: .venv\Scripts\Activate.ps1
python -m pip install '.[mcp]'
jev-gate demo --out demo-report.json --export-issues demo-issues.json

デモは、キーもネットワークリクエストも使わずにローカルで実行できます。意図的にシンプルなルールベースのベースラインから、実際の出力を生成します。すべての項目は最初、レビューが必要な状態です。レポートを保存し、プロバイダーを選ぶ前に、ご自身のラベルを使って比較してください。コマンドは既存の出力ファイルを上書きしません。

キーを使わずに、アニメーションの価格計算を再現します：

python tools/price_scenario.py --input-tokens 1000000 --fallback-fraction 0.1

このシナリオでは、Jev の入力に $0.042、その入力の追加 10% を Fable に送るために $1 かかり、合計は $1.042 対 $10 です。入力コスト比 9.6 倍は仮定上の値であり、出力、再試行、レビューを除外しています。また、このパッケージが Fable を呼び出すことを意味するものではありません。実行に成功した例や問題点を共有してください。

選択した Issue で Jev を呼び出す

TYPESAFE_API_KEY をローカル環境またはシークレットマネージャーで設定してください。キーを Issue、モデルとのチャット、リポジトリ、または Git にコミットされる MCP 設定に貼り付けないでください。 Jev モードでは、選択したタイトルと本文のテキストが https://api.typesafe.ai/v1/systemone に送信されます。BPJ には何も送信されません。

jev-gate triage demo-issues.json --provider jev --max-calls 12 --out jev-report.json

デフォルトでは jev-1.13.0 に固定されています。1 回のリクエストで、同じ Issue に対する独立した 3 つの質問をまとめて処理します。自動再試行はありません。失敗した場合はレビューを推奨し、コストをゼロと仮定せず、使用量を不明として記録します。終了コード 2 は、入力エラーまたはプロバイダーの失敗を含むレポートが保存されたことを意味します。標準エラー出力とレポートを確認してください。

プロバイダーが報告した入力トークンのコストを見積もるには、--input-usd-per-million YOUR_CURRENT_PRICE を明示的に追加してください。出力は見積もりであり、請求書ではありません。失敗した呼び出しでも、使用量が報告されないまま課金される場合があります。この見積もりの対象は、プロバイダーが報告した入力分です。エージェントホスト、レビュー、フォールバックのコストは別途考慮してください。

独自のケースを用意する

[
  {
    "id": "myrepo-123",
    "title": "Login fails after session expiry",
    "body": "Steps, environment, actual behavior and expected behavior...",
    "expected": {"kind": "bug", "module": "auth", "information": "sufficient"}
  }
]

expected は推論時には任意ですが、キャリブレーションと評価には必須です。Jev に送信されることはありません。人がレビューしたラベルを使用してください。v0.3.1 で固定されているラベルは次のとおりです。

フィールド	ラベル
kind	bug、feature、question、unknown
module	auth、api、ui、docs、unknown
information	sufficient、missing

この分類体系は意図的に範囲を絞っています。モジュールがこの分類に当てはまらないリポジトリでは、質問の仕様をカスタマイズし、再キャリブレーションしてください。中国語やその他の言語での精度については、何も主張していません。実際に使用する言語で評価してください。

キャリブレーションを行ってから、別途テストする

独立してラベル付けされたキャリブレーション用ファイルとテスト用ファイルで推論を実行し、その後、次のコマンドを実行します。

jev-gate calibrate calibration-report.json --out policy.json
jev-gate evaluate policy.json held-out-report.json --out evaluation.json
jev-gate triage new-issues.json --provider jev --policy policy.json --out decisions.json

モデル、分類体系、スコアのマッピングは、キャリブレーション前に固定しておく必要があります。キャリブレーション用と評価用の間で ID が重複していてはならず、意味的に重複するデータもデータセットの管理者が削除する必要があります。サンプル数が少ない場合やエラー率が高い場合、ゲートは無効になります。ポリシーが無効な場合、モデル呼び出しはスキップされ、すべての項目がレビューに回されます。ポリシーのスコープが一致しない場合は、推論の前に失敗します。

固定のしきい値探索では、ボンフェローニ補正を適用した片側二項境界を使用します。この境界が対象とするのは、独立同一分布のサンプリングにおける、受け入れ済みの予測のエラーです。分布の変化、敵対的な入力、レビュー担当者の精度は対象外です。前提条件とスコアの定義を読む。

MCP、Skill、Python

MCP バンドルをダウンロード すると、UV を使用した MCPB 0.4 対応ホストで利用できます。Issue JSON のディレクトリを選択してください。Jev はデフォルトで無効です。公式 MCP Registry に io.github.f-tiger/jev-decision-gate として登録されています。インストールと配布状況。

jev-gate-mcp --data-root /absolute/path/to/authorized-json

MCP では、Jev はデフォルトで無効です。外部へのモデル呼び出しが許可されており、プロセスからキーを読み取れる場合に限り、起動時に --allow-jev --max-calls 20 を追加してください。6 つのツールとクライアント設定。

互換性のある Skill ホストで、skills/jev-decision-gate/ 配下のインストール可能な手順を使用してください。インストール先はホストによって異なります。このリポジトリがホストに対して、通知なくインストールや変更を行うことはありません。同梱の Skill は、タスク中にプロジェクトのコードをダウンロードせずに、同じ Python 実装を実行できます。

このページの先頭にある Skill コマンドを使用してください。対応エージェントは Skills CLI に記載されています。

公開リポジトリからの検出、隔離環境へのインストール、インストール済み Skill のルールデモは検証済みです。インストール時にエージェントを選択してください。サードパーティの Skills CLI には、任意のテレメトリー機能があります。DISABLE_TELEMETRY=1 についてはドキュメントを参照してください。このパッケージ自体はテレメトリーを使用しません。

from jev_decision_gate.triage import triage
report = triage([{"id": "example-1", "title": "API error", "body": "Please investigate"}])

無料の範囲、有料の範囲

パッケージ、MCP サーバー、スキル、フィクスチャ、評価ツールは MIT ライセンスのもとで無料です。Jev の利用料金は、アカウントに応じて TypeSafe から別途請求されます。このプレビューでは、BPJ はホスト型の Decision Gate サービスを提供していません。継続的な評価、ポリシー履歴、チームレビューは、将来的に有料機能となる可能性がありますが、需要も提供方法も検証されていません。

既存のウェブサイトについては、BPJ 開発者ツールをご覧ください。閲覧に非公開のソースコードやキーは必要ありません。このパッケージにはテレメトリーはなく、ウェブサイトへの訪問や GitHub のスター数は、インストールが成功したことを証明するものではありません。

検証とコントリビュート

python -m unittest discover -s tests -v
python tests/smoke_mcp.py

テストではモックと合成フィクスチャを使用し、有料 API は使用しません。検証状況、セキュリティ境界、コントリビューションガイド、ロードマップをご覧ください。独自にラベル付けされた再配布可能なケース、障害報告、ルールベースの基準との管理された比較に関するコントリビューションを歓迎します。非公開の課題や認証情報を公開のコントリビューションに含めないでください。

プロトコルのリファレンス：TypeSafe API、モデル、MCP Python SDK。Jev のリファレンスは相互運用性について説明するものであり、提携関係を示すものではありません。

紹介したい方は、公開用の文面と根拠リンクをご利用ください。AI を活用して実装しました。TypeSafe との公式な提携関係はありません。