yibie/awesome-jev

awesome-jev는 Jev를 기반으로 구축된 공개 프로젝트와 사례를 선별한 목록입니다. Jev는 TypeSafe AI의 모델로, 유형화된 결정—예: 선택, 점수, 예/아니오 답변—을 각각 신뢰도 수준과 함께 수행합니다. 채팅 모델과 달리 Jev는 비구조화된 입력과 특정 질문을 받아 구조화된 결정을 반환하므로, 소프트웨어의 분류, 라우팅, 점수 매기기, 가드레일과 같은 작업에 유용합니다.

이 목록은 두 가지 질문에 답합니다: Jev가 실제 워크플로에서 어디에 사용되고 있는지, 그리고 어떤 결정 패턴이 산업 전반에 걸쳐 공통적인지입니다. 분류 및 라우팅, 검증 및 가드레일, 에이전트 결정, 인프라/SDK, 금융 등의 카테고리로 구성됩니다. 각 항목은 직접적인 적용 도메인에 따라 정확히 하나의 카테고리에 속합니다. 독립적인 프로젝트 페이지가 없는 경우 관련 토론(X 스레드, Reddit, 인터뷰) 카테고리도 있습니다.

포함되려면 항목이 공개적이고 인용 가능해야 하며, 구체적인 결정 작업에 실제로 Jev(또는 문서화된 포트)를 사용해야 하고, Jev를 명시적으로 언급하거나 유형화된 결정 루프를 보여주어야 하며, 한 문장 요약이 있어야 합니다. 일반적인 분류기, 순수 이론, 출시 과대광고, 비공개 소스는 제외됩니다.

중요한 주의: 포함은 보증이 아닙니다. 목록은 항목이 포함 규칙을 충족하는지만 확인하며, 코드 품질, 보안, 성숙도, 프로젝트가 실행되는지 여부는 검토하지 않습니다. README는 특히 동일한 스캐폴드와 얕은 커밋 기록을 공유하는 당일 대량 제출에 대해 경고합니다. 이러한 항목은 모든 규칙을 충족할 수 있지만 검증되지 않았습니다. 채택자를 위한 체크리스트를 제공합니다: 코드가 실제로 Jev API를 호출하는지 확인하고, 실행 가능한 테스트나 데모를 찾고, 숫자의 출처를 추적하고, 저장소에서 코드 대 산문 비율을 확인하고, 라이선스가 존재하는지 확인합니다.

README 자체는 별도의 카테고리 파일에서 생성되므로 홈페이지 집계 역할을 합니다. 또한 코딩 에이전트(예: Claude Code, Pi, Codex)로 태그된 프로젝트를 나열하고 카테고리별 전체 항목 목록을 포함하지만, 발췌문은 분류 및 라우팅의 몇 가지 예만 보여줍니다.