X와 YouTube에 공개된 Jev AI 기능, 실험, 튜토리얼을 살펴보세요. 각 사례는 내 프로젝트에도 적용할 수 있는 하나의 결정에 초점을 맞춥니다.
데모와 실제 기능을 해결하는 문제별로 찾아볼 수 있습니다. 각 X 게시물과 YouTube 영상에는 Jev가 담당하는 구체적인 결정에 대한 설명을 덧붙였습니다.
선별된 사례 25개 중 25개 표시
Moritz Kremb는 더 긴 튜토리얼에서 음성 제어 브라우저를 구축합니다. 음성이 먼저 전사됩니다. 그런 다음 Jev는 현재 페이지 요소 중에서 의도한 작업과 대상을 판단합니다.
Jev는 루프의 한 단계입니다. 음성 인식, 브라우저 상태, 안전 확인 및 실제 클릭은 모델 외부에서 처리됩니다.
Riley Brown은 Jev의 세 가지 출력 형태를 살펴보고 요청을 모델로 라우팅하고 이메일을 분류하는 등 여러 가지 작은 애플리케이션을 보여줍니다.
먼저 출력 형식을 정합니다. 하나의 옵션을 선택하거나, 숫자 점수를 매기거나, 예/아니요로 답하도록 구성할 수 있습니다. 결과에 따라 실제 작업을 수행하는 책임은 애플리케이션에 있습니다.
TypeSafe DevRel Allie Laabs는 ThursdAI에 합류하여 System One 모델과 Choice, Score 및 Noul 기본 요소를 설명합니다. 세그먼트에는 트윗 분류기와 라이브 게임 데모가 포함됩니다.
이는 데모와 공개 질문을 통해 팀의 유용한 배경 정보입니다. 인터뷰에서 논의된 성능 및 가격 수치는 발표자의 주장입니다.
Gregor는 DOM 상태와 매 순간 달라지는 실행 가능 동작을 사용하는 오픈 소스 브라우저 에이전트를 선보입니다. 각 단계는 Jev가 선택하고, 텍스트 입력이 필요할 때만 소형 언어 모델을 사용합니다.
제작자는 항공편 검색 예시에 약 7초와 0.0039달러가 들었다고 밝힙니다. 이는 벤치마크가 아닌 데모 수치이며, 동작 실행과 안전장치는 애플리케이션이 담당합니다.
Tamara는 유지할 컨텍스트를 생성 요약으로 다시 쓰는 대신, 도구 호출을 하나씩 평가해 관련 없는 단계를 제거하는 방식을 보여줍니다.
호출 단위로 필터링하면 선택된 원문을 그대로 보존할 수 있습니다. 다만 단계 간 의존성과 감사 요건에는 여전히 결정론적 검사가 필요합니다.
Aaron Levie는 상담원이 Box의 사고 보고서를 읽고 고객이 영향을 받았는지, 사고의 심각도를 판단한 다음 파일을 에스컬레이션, 모니터링 또는 검토 폴더로 이동하는 모습을 보여줍니다.
유용한 경계는 짧은 분류와 이에 따라 작동하는 워크플로 사이입니다. 폴더 이동 및 메타데이터 업데이트는 애플리케이션 코드에 유지됩니다.
스페인어 데모에서 Alan Daitch는 Playwright와 Jev를 결합하여 중고 품목 목록을 검토합니다. Jev는 상품과 핏에 대한 검사에 답변합니다. 주변 작업 흐름은 누락된 세부 정보를 폐기하거나 입찰하거나 판매자에게 요청합니다.
게시물의 후속 조치에서는 페이지 텍스트에 대한 5가지 예 또는 아니요 확인을 설명합니다. 브라우저 탐색, 제안 및 판매자 메시지는 검토 규칙과 보호 장치가 필요한 별도의 작업입니다.
Rinte의 일본어 데모에서는 발표자가 포인터나 키보드를 건드릴 필요 없이 현재 음성 주제와 일치하는 프레젠테이션 슬라이드를 선택합니다.
이는 기존 슬라이드에 대한 선택 작업입니다. 음성 캡처 및 슬라이드 디스플레이는 Jev 주변 애플리케이션의 일부입니다. 데모에는 Jev 생성 슬라이드가 표시되지 않습니다.
Kaneko의 일본어 프로토타입은 각 발화 후에 세 가지 회의 신호(탐색 또는 수렴, 해결 또는 보류 중, 불일치 또는 동의)를 업데이트합니다.
반복적이고 제한된 판단을 통해 실시간 토론을 더 쉽게 따라갈 수 있습니다. 프로토타입은 시각화일 뿐, 라벨이 모든 참가자의 의도를 정확하게 표현한다는 증거는 아닙니다.
중국어 데모에서 Sac는 Codex와 Jev를 결합하여 Mac 캘린더 이벤트를 추가하고 Jev 지원 워크플로 유무에 관계없이 동일한 작업을 보여줍니다.
나란히 놓인 비디오를 통해 반응성을 눈으로 확인할 수 있지만 이는 제어된 속도 벤치마크가 아닌 한 명의 제작자를 비교하는 것입니다. 앱은 계속해서 각 작업을 실행하고 확인합니다.
중국어 데모는 15개 브랜드의 뉴스 항목 스트림에 대해 Jev를 실행하여 구조화된 의도 라벨을 할당하고 각 브랜드와 관련될 수 있는 스토리를 식별합니다.
작성자가 빠른 일괄 실행을 보고합니다. 답변은 눈에 보이는 분류 오류를 지적하므로 PR 결정에 대한 출력을 사용하기 전에 편집 검토 및 측정된 정확성 확인이 중요합니다.
Nader는 의도 기반 Gmail 검색을 보여줍니다. 받은편지함이 크다면 먼저 의미 검색으로 후보를 찾은 뒤, 더 작은 후보 집합을 Jev가 판단하게 할 수 있습니다.
검색과 판단은 서로 다른 단계입니다. 메일 접근 권한, 후보 검색의 재현율, 누락된 결과를 살펴볼 방법도 중요합니다.
Duncan은 들어오는 요청에 적합한 모델이 Jev인지 확인한 다음 해당 모델에 요청을 보내는 라우터를 보여줍니다. Jev는 라우팅 결정을 내립니다. 다른 모델은 개방형 응답을 처리합니다.
제한된 선택은 생성 모델보다 앞서 있을 수 있습니다. 라우터에는 실제 요청에 대한 대체 규칙과 평가가 여전히 필요합니다.
Bannerbear는 아바타와 사진, 전체 이름과 이름 등 이름이 다른 경우에도 소스 필드를 템플릿 필드에 매핑하는 라이브 기능을 설명합니다.
이는 고정된 후보 필드 집합을 사용하는 간결한 의미론적 일치 작업입니다. 제품에서는 사용자가 제안된 매핑을 검사하고 수정할 수 있어야 합니다.
Nader Dabit은 예측 스프레드시트 데모를 공유합니다. "긴급"과 같은 제목을 입력하면 시트가 숫자 수식만 다시 계산하는 것이 아니라 각 행의 의미를 판단합니다.
유용한 신호가 의미적일 때 점수는 스프레드시트를 강화할 수 있습니다. 데모는 프로토타입이므로 작동하기 전에 등급을 테스트해야 합니다.
Marcel Pociot는 일반 언어로 작성된 규칙에 따라 X 게시물을 숨기거나 축소하는 브라우저 확장 기능을 보여줍니다. 확장 프로그램은 사용자가 탐색하는 동안 반환된 판단에 따라 작동합니다.
예 또는 아니오 결정에 따라 개인 콘텐츠 필터가 반응하게 될 수 있습니다. 여기서는 오탐지가 중요하므로 취소 가능한 '접기' 작업이 콘텐츠를 자동으로 삭제하는 것보다 더 안전합니다.
Marcel Pociot가 다운로드 폴더를 감시하는 macOS 앱을 보여줍니다. 새 파일이 송장인지 여부를 판단한 후 구성된 규칙에 따라 일치하는 문서를 파일링하고 이름을 변경합니다.
작성자는 신뢰도가 낮은 파일은 수동 검토를 위해 그대로 유지한다고 말합니다. 모든 파일을 자동으로 이동시키는 것보다 임계값과 중복 감지가 더 중요합니다.
Hassan은 먼저 Jev를 사용하여 일련의 이메일을 분류한 다음 불확실한 사례를 다른 모델로 보내는 파이프라인을 보여줍니다. 이 예는 빠른 첫 번째 통과와 면밀한 검토를 구분합니다.
중요한 설계 선택은 불확실성 임계값입니다. 제작자가 보고한 정확성은 모든 받은 편지함이나 사기 패턴이 아닌 해당 데모 배치에 적용됩니다.
Riley Brown은 각 메시지의 답변을 생성하는 대신 제한된 범주를 사용해 Jev가 500개의 이메일을 몇 초 만에 분류하는 모습을 보여줍니다.
제작자는 데모 전체 비용이 약 0.035달러라고 밝힙니다. 실제 운영에는 명확한 레이블, 신뢰도 처리, 중요한 메시지에 대한 사람의 검토가 여전히 필요합니다.
Paolo Rosson은 Jev에 코드 차이점을 제공하고 가능한 비밀, SQL 삽입, 인증 변경, 누락된 테스트 및 기타 검토 신호에 대한 일련의 판단을 받습니다.
이는 검토 메시지일 뿐 코드를 병합해도 안전하다는 증거는 아닙니다. 결과적인 변경 사항에 대해 사람의 검토와 결정적 스캐너를 루프에 유지합니다.
LangChain은 에이전트 동작을 평가하는 다른 방법으로서 Jev와 언어 모델 평가기를 정확도, 반복성, 지연 시간, 비용 측면에서 비교합니다.
더 빠른 평가기도 기준과 레이블이 팀이 중요하게 보는 동작을 반영해야 유용합니다. 벤치마크 결과는 각 애플리케이션의 자체 데이터로 다시 검증해야 합니다.
Hugo Duprez는 Jev가 구조화된 결정을 내리고, 게임 엔진이 플레이 도중 그 결과로 다음 레벨 구간을 만드는 모습을 보여줍니다.
Jev는 게임 스키마 안에서 선택합니다. 유효한 지형, 난이도 한계, 플레이 가능한 연결은 여전히 엔진이 보장합니다. 속도 수치는 제작자가 보고한 값입니다.
Duncan은 미로 상태를 JSON로 보내고 Pac-Man가 교차점에 도달하면 Jev가 방향을 선택하도록 합니다. 그런 다음 게임 엔진은 제한된 결정을 실시간으로 적용합니다.
게임은 반복적이고 시간에 민감한 결정을 가시화합니다. 데모는 Jev가 원시 게임 비디오를 보거나 이해한다는 일반적인 주장이 아닌 제어 루프를 보여줍니다.
Rob Hallam은 각 게시물에 대해 많은 고정 질문을 묻고 답변을 사용하여 초안 순위를 매기는 SuperX 데모를 선보입니다. 게시물을 생성하기보다는 편집을 안내하기 위해 점수를 사용하는 예입니다.
순위 지정은 이후 결과와 상관관계가 있는 경우에만 유용합니다. 독립적으로 재생산될 때까지 제작자의 성능 수치를 데모 소유권 주장으로 취급합니다.
Stav Zilbershtein은 고객 여정 단계와 크리에이티브 스타일에 따라 대규모 광고 라이브러리를 분류한 다음 해당 라벨을 사용하여 경쟁사의 캠페인 조합을 검사하는 방법을 보여줍니다.
일관된 레이블을 사용하면 대규모 컬렉션을 더 쉽게 비교할 수 있습니다. 게시물의 시기와 비용은 작성자가 보고합니다. 더 깊은 계정 분석은 더 넓은 작업 흐름의 일부이며 반드시 Jev 출력일 필요는 없습니다.
Playground에서 구조화된 결정을 시험한 뒤 프로젝트에서 오픈 소스 연동과 예제를 살펴보세요.