Jev 아키텍처 마스터클래스: 이지 투 갓 모드

1) Easy Mode: Jev이 실제로 무엇인지 - 정의: 분류 / 결정 모델. 입력값 + 질문을 주면 확률을 반환합니다 (예 96% / 아니요 4%). 에세이가 아닙니다. 두 가지 구성 요소가 필요합니다: - 입력값. 판단 대상 (광고 크리에이티브, 이력서, 페이지 상태, 붙여넣은 인보이스 텍스트). - 확인 가능한 질문들. 원하면 수십 개. 병렬로 실행하세요. 즉각적인 예/아니요 (신뢰도 포함)를 받으세요. - 왜 중요한가: 모든 판단에 대해 LLM이 문단을 작성하게 하는 것보다 약 20~200배 빠르고 약 40~400배 저렴합니다. 사용 사례: Meta Ads Analyzer. 모든 광고에 대해 Jev가 질문 팩을 실행하고 (후크가 대상 고객을 언급하는가? 첫 문장에 정량화된 결과가 있는가?) 그 확률을 실행 가능한 대시보드로 전환합니다. 2) Hard Mode: 항목 더미에 대한 상세 점수 매기기 정의: 하나의 모델에게 종합 요약을 요청하지 마세요. 수백 개의 항목에 걸쳐 많은 정밀한 질문을 하고 결과를 버킷으로 나누세요. 경험 법칙: - 질문은 분위기가 아닌 채용 기준이나 광고 QA처럼 작성하세요. "지원자가 사용자 대상 TypeScript/React 앱을 출시하고 유지 관리한 경험이 있습니까?" - 중요한 것에 가중치를 두세요. 모든 필수 항목이 동등하지 않습니다. - 명확한 버킷으로 정렬하세요 (Shortlist / Review / Decline) - 인간은 중간 항목에만 시간을 쓰면 됩니다. 사용 사례: 필수 조건에 맞춰 수백 명의 지원자를 밀리초 단위로 걸러내는 AI 리크루터. 3) God Mode: 이전에는 말이 안 되던 실시간 제품 정의: Jev를 System 1 (빠르고 직관적)으로, LLM을 System 2 (느리고 깊은 추론)로 사용. 속도와 비용이 너무 느리거나 비싸서 만들 수 없던 제품을 가능하게 합니다. Jev를 사용할 곳: - 상세한 검사가 필요한 많은 데이터 → 분류 루프. - 사용자가 말하거나 붙여넣는 동안 반응해야 함 → 모든 단어 / 상태 업데이트에서 Jev를 호출. - 결합하세요. 깊은 추론은 LLM. 루프 내부의 빠른 결정은 Jev. 사용 사례: 음성 제어 브라우저 (트랜스크립트 + 페이지 상태 → 클릭/스크롤 확률) 및 스마트 붙여넣기 (인보이스 텍스트가 붙여넣는 즉시 올바른 비용 필드로 매핑).