Best Skills：Jev 判断を使うエージェントスキル順位表

公開プロジェクトや議論を用途別にまとめ、再利用できる判断パターンを探せるようにしています。 掲載には公開・引用可能な資料と、具体的な Jev 利用または文書化された派生実装、場面と手法の要約が必要です。

Awesome Jev は heyjunpenn が管理するコミュニティカタログで、SDK、エージェント、アプリ、研究などを分類しています。 各項目は Jev の判断内容に加え、実装の根拠、再現状況、指標の出所を示します。 分類から探し、根拠ラベルと公開元へのリンクで実際の判断フローを確認できます。

awesome-jev-by-typesafe は、出典付きの Jev 活用例、プロンプト、設計パターン、入門コードを集める独立コミュニティ資料です。 Choice、Score、Noul による分類・振り分け・検証を解説し、制御フローはコードに任せます。 Python と TypeScript の例を参照できます。オフラインのポリシーテストはキー不要で、実 API の例には TYPESAFE_API_KEY が必要です。

awesome-jev-tools は振り分け、検証、順位付け、エージェント、研究に関する公開 Jev プロジェクトを集めています。 具体的な Jev 利用が掲載条件で、決定モデルに似ているだけの一般的なプロジェクトは対象外です。 用途別に探し、リンク先で API 呼び出し、実行可能な検証、指標の出所、ライセンスを確認できます。

意思決定の仕組みに着目したコミュニティ運営のプロジェクト集で、検索とカテゴリ絞り込みができます。 レーダーのサイトを閲覧するか、npx skills add logicrw/awesome-jev-projects でスキルを追加し、分野別に調べられます。

Jev Decision Atlas は、ツール選択、振り分け、分類など、エージェントが行う判断ごとに公開資料を整理します。 初回 API 呼び出し向けの読む順序から始め、判断パターン別の一覧で実装の根拠を確認できます。