CHOICE
보기 중 최고 후보를 고르게 한다
문의 배정: billing 0.58 / returns 0.42. 두 보기 모두 환불을 다뤄서 확신이 갈라집니다. 학습된 정직함입니다.
담당 팀 라우팅 · 카테고리 분류 · 도구 선택
AI프렌즈 빌드캠프 jev 특강 · 온라인 3강
자꾸 묻고, 느리고, 비싼
에이전트를 고칩니다
갈림길마다 긴 글을 쓰게 하니 느리고 비쌉니다. 판단은 jev에게 0.5초, 회당 $0.00002로 맡기고, 생성 모델은 필요할 때만 부르는 구조를 3강 동안 직접 만듭니다.
jev 판정 시뮬레이터
state "I was charged twice for order A-104. Please refund the duplicate." question "Which team should handle this?" options returns / billing / other
choice = billing · returns도 환불을 다루니 확신이 갈립니다
state 고객 문의 원문 question "환불을 요청했나?" answer 예 / 아니오
P(예) = 0.99 · 가드레일 · 스팸 필터 · 위험 명령 게이트
state 고객 문의 원문 question "고객이 얼마나 답답해하나?" rubric 1 ~ 5 단계별 기준 문장
score = 3.2 · 4 미만이면 일반 큐, 코드는 임계값 하나로 분기
강의 자료의 예시값을 WebAssembly 파티클로 그린 시각화입니다.
- 판정 1회
- 0.5s
- 회당 비용
- $0.00002
- 라우터 실측 절감
- 54.5%
- 1~3강 전체 공개
- 2026.09.24
01 구조
에이전트 하나를
두 층으로 쪼갭니다
라우팅, 게이트, 분류, 완료 판정처럼 "고르기만 하면 되는" 자리에 긴 글을 쓰는 모델을 부를 필요가 없습니다. 판단은 jev가, 문장·코드·이미지는 생성 모델이 맡습니다.
jev는 텍스트·JSON 상태만 받습니다. 이미지가 필요한 자리는 전부 Astra 몫이고, 강의에서 이 경계를 분명히 그어 둡니다.
생성 계층
GPT-6 Astra
문장 · 코드 · 이미지, 필요할 때만 호출
생성이 필요할 때만 ↑
판단 계층
jev TypeSafe System One
라우팅 · 게이트 · 분류 · 완료 판정 · 글은 안 씁니다
0.5s$0.00002 / 회
상태 IN · 확률 OUT
입력
텍스트 · JSON 상태
대화, 로그, 요소 표, 게임 상태
02 질의
CHOICE · NOUL · SCORE
jev의 3가지 모드
질문 형태는 세 가지뿐입니다. 결과가 숫자로 나오니 코드는 임계값 하나로 분기합니다. 아래는 실제 강의 슬라이드입니다.
NOUL
예/아니오로 이진적으로 묻는다
"환불을 요청했나?" → P(예) = 0.99. 조건 하나를 한 문장으로 묻고 확률 하나를 받습니다.
가드레일 · 스팸 필터 · 위험 명령 게이트
SCORE
등급 척도 위에서 평가하게 한다
단계별 기준 문장과 대조해 기대 위치를 소수로 돌려줍니다. 코드는 임계값 하나로 분기합니다.
긴급도 · 감정 점수 · 위험도
03 사례
컴퓨터유즈 · 게임 · 거래
갈림길마다 판단 한 번
jev를 활용한 실제 사례들입니다. 화면을 보지 않고 텍스트 상태만으로 다음 행동을 고릅니다.
04 실측
전부 돌려봤습니다
라우터 서비스 트래픽 20건 실측 절감
54.5%
24시간 실측 타임라인
2026-09-17 14:35 ~ 09-18 09:40 · 게이트웨이 로그 기준
- jev-judgment 스킬 설치첫 호출 0.8초
- 세션 라우터 v0.3 → v0.5세션 p=0.98 자동 전송
- jev-ultrafast 패턴 학습듀얼헤드, cli-sessions v0.5, OpenDev MCP
- 쿠팡 낮은가격순 실연구글 플라이트 7.1초
- 라우터 서비스트래픽 20건, 절감 54.5%
- openjev 로컬 재현5케이스 5/5 일치, 0.1초/판정
유사한 다른 프로젝트들을 실제로 돌려보는 실습도 함께 진행합니다.
05 로드맵
3단계 로드맵만 따라오면 됩니다
-
Lv.1 · 1강
첫 판정
키 발급과 jev-judgment 스킬 설치, noul·choice·score 세 질의, 묻기 전 판정 · 위험 명령 게이트 · 실패 분류 붙이기
-
Lv.2 · 2강
라우터
세션 라우터 위젯, 듀얼헤드 재구성, Node 라우터 서비스, FAQ·분류·생성·스팸 게이트, 트래픽 시뮬로 절감 계산, fail-open 설계
-
Lv.3 · 3강
오픈소스
jev-ultrafast 브라우저 자동화, openjev 로컬 재현, API vs 로컬 비교
강의에서 다루는 갈림길 12종
- 묻기 전 판정
- 위험 명령 게이트
- 실패 분류
- 세션·에이전트 라우팅
- 모델·비용 라우팅
- 알림 분류
- 브라우저 자동화
- 완료 판정
- 대량 맵리듀스
- 검증·가드레일
- 실시간·임베디드
- 로컬 재현
06 커리큘럼
커리큘럼 · 온라인 3강
01글 안 쓰는 AI가 왜 필요한가
- 갈림길마다 글을 쓰게 하니 느리고 비싸다 (카너먼 System 1/2)
- jev는 함수 호출입니다 · 상태 IN, 확률 OUT
- noul · choice · score 세 질의와 확신도 읽는 법
- Astra의 자리 : 문장·코드·이미지는 여기서만
- 갈림길 3곳에 smart if 달기 : 묻기 전 판정 · 위험 명령 게이트 · 실패 분류
- 실습 키 발급 · 스킬 설치 · 첫 판정 0.8초 · Codex · Claude Code · OpenClaw에 붙이기
02라우터 만들기 : 아스트라는 필요할 때만
- 세션 라우터 · 메시지의 목적지를 jev가 정한다 (p=0.99 실측)
- 듀얼헤드 · 작업과 대상을 한 왕복에 (545ms vs 549ms)
- 실습 Node 라우터 서비스 4갈래 게이트 · 트래픽 20건 시뮬 절감 54.5% 내 숫자로
03오픈소스 둘 돌려보기 : jev-ultrafast × openjev
- 요소 표와 투기적 헤드 · 스크린샷 없이 클릭을 판정한다
- 구글 플라이트 정렬 클릭 2.2초 · 쿠팡 봇 차단을 blocked로 판정한 장면까지
- Qwen3.5-4B로 jev 인터페이스 재현 : logits 직접 판독
- 같은 5케이스 두 엔진 비교 · 방향 5/5 일치, 미보정의 의미
07 준비물
준비물
- CUDA 지원 GPU
- 3강 openjev 로컬 재현용 · VRAM 12GB 이상(16GB 권장) · 없으면 Google Colab으로 대체
- ChatGPT 유료 구독
- 월 20달러 이상 필수, 100달러 이상 권장
- TypeSafe API 키
- console.typesafe.ai 얼리액세스 · 발급이 늦으면 Vercel AI Gateway로 바로 시작 · 실습 전체 비용 1달러 미만
- 실습 도구
- Python 3.10+ · uv / Node.js 20+ / Chrome / Git
GPU가 없어도 Colab으로 3강 실습을 따라올 수 있습니다. 1·2강은 GPU 없이 진행합니다.
08 수강생 혜택
3강에서 쓴 코드를 전부 드립니다
- jev 라우터 서비스 저장소2강 · 54.5% 절감을 낸 그 코드
- 프로토콜 3종 질문 템플릿1강
- 비용·지연 시뮬레이터2강 · 내 트래픽으로 다시 계산
- jev-ultrafast 실행 스크립트3강
- openjev 배포 스킬3강 · 워커 함정 6종까지 수록
- awesomejev 생태계 맵488개 중 이어지는 것만 표시
09 수강 신청
수강료 30,000원
온라인 3강 · 실측 코드 · 30일 소장. 2026년 9월 24일(목)에 1~3강 전체가 공개되어 결제하면 바로 수강할 수 있습니다.
- 구성
- 온라인 영상 3강 + 실습 코드 저장소
- 공개
- 2026.09.24(목) 1~3강 전체
- 수강 기간
- 30일
- 모집
- 100명 한정
10 FAQ
자주 묻는 질문
jev가 무엇인가요?
jev는 TypeSafe의 System One 판단 모델입니다. 글을 쓰지 않고, 상태(텍스트·JSON)를 받아 보기별 확률을 돌려줍니다. 판정 1회에 약 0.5초, 약 0.00002달러입니다. 더 자세한 정리는 jev란? 가이드에 있습니다.
개발자가 아니어도 들을 수 있나요?
네 들으실 수 있어요. 1강은 스킬 설치하고 설정 파일 고치는 수준입니다. 2강에 Node 코드가 나오는데 완성된 저장소를 드리니까 실행하고 수정하는 것만 따라 하시면 돼요. 3강도 준비된 스크립트를 돌려보는 실습입니다.
jev가 이미지도 판단하나요?
jev는 텍스트와 JSON 상태만 받습니다. 이미지가 필요한 자리는 전부 Astra 몫이고, 강의에서 이 경계를 코드로 긋는 법을 다룹니다.
jev 키는 어떻게 받나요? 비용은요?
console.typesafe.ai에서 얼리액세스로 발급하시면 됩니다. 판정 1회에 약 0.00002달러라 실습 전체를 돌려도 1달러가 안 됩니다. 발급 절차는 1강에서 안내드립니다.
jev, 그냥 한때 유행 아닐까요?
공개 직후 awesomejev.com에 488개 프로젝트가 등재됐고, 가장 큰 항목이 에이전트 툴링 87개입니다. Vercel의 에이전트 프레임워크 eve는 jev를 기본 평가 모델로 채택했고, Claude Code 컨텍스트 압축을 jev 판정으로 바꾼 fast-jev-compaction은 스타 2,700개를 넘었습니다. 판단 계층이라는 자리가 생태계로 증명된 상태입니다.
"그냥 빠른 분류기"라고 하던데요?
구조는 닮았지만 두 가지가 결정적으로 다릅니다. 분류기는 라벨이 학습 때 고정인데 jev는 질의할 때 보기를 자유롭게 정의해요. 그리고 softmax 점수가 아니라 확신도 자체를 맞추도록 학습한 모델이라는 점이 다릅니다(RLCD). 3강에서 로컬 재현으로 방향은 맞는데 확신도가 흔들리는 장면을 직접 보여드립니다.
GPU가 꼭 있어야 하나요?
GPU는 3강 로컬 재현에만 씁니다. VRAM 16GB 권장이고 12GB로도 Qwen3.5-4B는 올라갑니다. 없으시면 Google Colab으로 대체하시면 됩니다.
결과물은 무엇인가요?
내 에이전트에 붙인 jev 판정 게이트, 직접 돌려본 라우터 서비스와 비용 계산, 오픈소스 재현 결과가 남습니다. 강의에 쓴 코드 저장소도 함께 드립니다.
시간은 얼마나 드나요?
영상 3강 구성입니다. 짧게 보고 길게 따라 하는 구성이에요.
11 강사
코난쌤 한준구
설치부터 로컬 재현까지 24시간 안에 전부 돌려보고, 된 것과 안 된 것을 숫자로 보여드립니다.
jev에 대해서 제대로 파보았습니다. 어떤 원리인지, 쓸만한지, 어떻게 활용할 수 있는지 모두 보여드리고 소스코드를 나눠드립니다. AI프렌즈 교육AI연구회장으로 빌드캠프 1·2기 바이브코딩 풀스택과 OpenClaw 오프라인 특집을 진행했습니다.
빌드캠프 전체 기수 보기 →환불 및 이용 안내
본 상품은 동영상 강의입니다. 수강 신청 및 결제 완료 시 마이페이지에서 바로 수강할 수 있습니다. 환불금액은 실제 결제금액 기준으로 라이브클래스 환불 규정을 따릅니다. 강의 영상의 무단 배포·캡처·녹화 공유를 금지합니다. 커리큘럼은 제작 과정에서 일부 변경될 수 있습니다.