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判定モデル Jev をエージェントから呼ぶスキル集 jev-skill が MIT で公開、質問は choice・noul・score の3種類だけ
TypeSafe AI の判定モデル Jev をコーディングエージェントから呼ぶためのスキルと事例を1リポジトリにまとめた wuyoscar/jev-skill が、2026-09-20 から 09-21 にかけて v0.1.0 から v0.2.0 まで4回リリースされた。v0.2.0 の内訳は事例108件、掲載プロジェクト45件、スキル11本で、ライセンスは MIT。Jev に投げる質問は choice（候補から1つ選ぶ）・noul（独立した真偽）・score（段階評価）の3種類に限られ、証拠集めと実行と文章生成は呼ぶ側のエージェントが受け持つ。API 鍵が無い場合は、エージェント自身が同じ入力と基準で判断して jev_called: false と probability: null を付ける B モードが用意され、確率値をでっち上げることを各スキルが明文で禁じている。2026-09-22 時点の star は386、fork は21で、既定ブランチ main は5本のスキル構成に整理し直されている。
#Jev #OpenRouter
How Jev fits in the loop
- Agent collects runtime context or input state from external sources.
- Bounded decision options are formatted into Jev System One questions.
- Jev scores each candidate option and returns a probability for it.
- Deterministic code executes the selected action or routes to specialized models.
How to reproduce
- Read the author's original post on X at https://x.com/VFXDESK/status/2102548372104352088.
- Inspect the described workflow architecture and bounded decision points.
- Test Jev System One decision queries against the provided task context.
Why this build matters
Demonstrates real-world Jev Skills experimentation by @VFXDESK with verified community reach of 34 views.
Limitations
- Implementation details are based on the author's public post on X.
- Performance figures and benchmarks are author-reported community claims.
- Production deployments may require custom calibration and policy thresholds.