Jev 에이전트 통합 워크플로우

Jev 사용 방법과 실제로 100배 성능을 얻을 수 있는 부분: 설정에는 10분이 걸립니다: 1. 대기자 명단에 가입하세요. 사람들은 당일 승인을 받고 있습니다. 2. 공식 스킬을 설치하여 에이전트가 올바른 호출을 작성하도록 하세요: - npx skills add typesafe-ai/skills --skill typesafe-ai Claude Code에서는 두 개의 명령어가 필요하며, 마켓플레이스 추가 자체로는 아무것도 설치되지 않습니다: - claude plugin marketplace add typesafe-ai/skills - claude plugin install typesafe@typesafe-ai 3. 대시보드에서 API 키를 생성하세요. 4. 프롬프트에 "TypeSafe 스킬을 사용하세요"라고 말하기만 하면 됩니다. 이제 아무도 게시하지 않는 부분입니다: 100배는 모델이 아니라, 어디에 배치하느냐입니다. LLM을 Jev로 교체해서 얻는 것이 아닙니다. 언어 모델이 필요 없었던 호출을 삭제해서 얻는 것입니다. 에이전트를 열고 무언가를 선택하는 모든 호출을 찾아보세요: > 다음에 어떤 도구를 사용할까 > 이건 스팸인가 > 이 청크가 관련이 있나 > 이건 사람이 처리해야 하나 > 이 diff는 위험한가 이들 중 어느 것도 작성 작업이 아닙니다. 프론티어 모델에 아웃소싱한 if 문일 뿐입니다. 여기 업그레이드 방법이 있습니다. 순서대로: 1. 각각을 타입이 지정된 질문으로 교체하세요. Choice는 최대 255개의 옵션에서 선택하고, Score는 2-10 척도로 배치하며, Noul은 원시 0-1 값을 반환합니다. 2. 배치로 처리하세요. 한 번의 호출에서 질문들은 병렬로 실행되며 지연 시간을 거의 늘리지 않고, 출력 토큰은 무료입니다. 필요할 수 있는 모든 질문을 하세요. 버릴 질문도 포함해서요. 3. 답변이 아닌 신뢰도에 임계값을 설정하세요. 0.5 미만이면 큰 모델이나 사람에게 에스컬레이션하세요. 되돌릴 수 없는 작업 전에는 0.85 이상이어야 합니다. 4. 옵션을 스스로 만들게 하지 마세요. DOM, 리트리버, 도구 추적에서 코드로 후보 목록을 구축한 다음 선택하게 하세요. 5. 옆이 아닌 루프 안에 배치하세요. 라우터는 저비용 모델을 선택하고, 게이트는 도구 호출이 실행되기 전에 확인하며, 판정자는 출력을 실행 후 검증합니다. 이것이 에이전트에서 가장 무거운 호출이 숨어 있는 곳입니다. 6. 오늘 밤 압축부터 시작하세요. 모든 도구 호출을 점수화하고, 죽은 호출은 버리고, 살아남은 호출은 손실이 많은 요약 대신 원문 그대로 유지하세요. 가장 적은 노력으로 얻을 수 있는 승리이며, 내일 청구서에서 확인할 수 있습니다.