実務で使える Jev ツール
各ツールは、特定の業務向けに作られた 1 つの Jev 質問セットです。ツールを開いて自分のテキストで実行し、実例に対する Jev の出力を確認し、パイプラインの 1 ステップとして組み込む方法を学べます。
- Jev を評価モデルにLLM の回答を参照情報と照合し、公開 / 修正 / 却下の判定を確率付きで受け取ります。ツールを開く
- LLM ルータープロンプトの難易度を分類し、生成に費用をかける前に小型・中型・フロンティアモデルを選びます。ツールを開く
- プロンプトインジェクション検出LLM 入力に含まれる指示の上書きやデータ持ち出しの要求を検知し、通過 / 無害化 / ブロックの判定を受け取ります。ツールを開く
- Support ticket triageRoute a support ticket to the right team, rate its urgency and flag churn risk, each with a probability.ツールを開く
- Context compactionScore transcript excerpts for keep or drop, so compaction deletes what is stale and keeps the rest verbatim.ツールを開く
- Content moderationSort user comments into allow / review / remove, with separate harassment and spam probabilities.ツールを開く
- Lead qualificationScore an inbound lead’s fit, place it in a buying stage and check for a timeline, each with a probability.ツールを開く
- RAG evaluationCheck a RAG answer for groundedness and tell a retrieval failure from a generation failure, with probabilities.ツールを開く
- Tool call guardScore a proposed agent tool call for intent match and risk, and get an execute / confirm / block decision.ツールを開く
- Resume screeningMatch a candidate to a role, check seniority and suggest a next step, with probabilities for a human reviewer.ツールを開く
- Citation checkVerify one claim against one source: supported, partially supported or unsupported, and whether it is overstated.ツールを開く
- Review sentimentClassify a product review as positive, mixed or negative, estimate its star rating and flag refund requests.ツールを開く
はじめに
連携
Jev を Claude Code、Cursor などの MCP クライアントに接続します。
- Jev MCP serverThe JevStation MCP server: its five tools, client configuration, authentication, billing and troubleshooting.ツールを開く
- Jev in Claude CodeAdd the Jev MCP server and skills to Claude Code, then use Copy for AI to integrate Jev into your code.ツールを開く
- Jev in CursorConfigure JevStation’s remote MCP server in Cursor’s mcp.json and use the Jev tools from the agent.ツールを開く
比較
同じ答えを得るための他の方法と Jev の比較。
- Jev vs LLM classificationJev against a prompted GPT- or Claude-class model for classification: cost, latency, output shape, consistency and calibration.ツールを開く
- Jev vs open modelsopen-jev, jev-on-a-laptop, GLiNER and fine-tuned classifiers against hosted Jev: what each is, and what has been measured.ツールを開く