jev
jev について
jev CLI からテキストや JSON に対して高速かつ低コストな型付き判定を取得します——yes/no の確率、ラベルの選択肢の 1 つ、または順序スコア——校正済みの回答のみを返し、散文や説明は決して返しません。シェルやエージェントから実行でき、バッチ処理(1 行 1 判定)やパイプライン(終了コード、セマンティック grep)にも対応しています。メール、顧客フィードバック、チャットやグループメッセージ、ツイート、ログ、git diff、ユーザーリクエストなどの項目の分類、トリアージ、ルーティング、スクリーニング、ランキング、フィルタリング、バッチラベル付けに-pay,以及、高価な LLM による読み込み、ガードレールチェック、モデル/エージェントのルーティングの前に置く低コストな事前フィルタとして使えます。適用:分類、フィルタ、トリアージ、ルーティング、スコアリング、yes/no 判定、バッチラベル付け、セマンティックフィルタ——必要なのは結論だけで、説明は不要。不適切なのは、説明や分析、書面での回答が必要な判定、執筆・要約・テキスト抽出、数学や日付の計算です。アプリ内で TypeSafe 連携を設計・実装する場合は、公式の `typesafe-ai` skill を使用してください。非公式で、TypeSafe の Jev モデルを TypeSafe API(デフォルト)または OpenRouter 経由で呼び出します。
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
$
npx skills add https:/ / okooo5km/ jev --skill jevインストール後、Claude Code で/jevを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイル
SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。
LICENSE.txtNOTICEagents/openai.yamlreferences/cli.mdscripts/jevspecs/commit.jsonfeedback.jsonmail.jsonroute.jsonsignal.jsonコメント
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