젭(Jev) 설치 가이드: 0.5초 만에 예·아니오·분류·점수를 답하는 AI 모델을 Claude Code·Codex에 붙이기

Jev는 글을 쓰지 않는 AI 모델이다. 뭘 넣든 예/아니오로 답하거나, 분류하거나, 점수를 매기는 세 가지만 하고, 답마다 얼마나 확실한지를 확률로 붙인다. 긴 답을 만들지 않으니 판단 한 번이 0.3~0.6초에 끝난다.

영상에서 보여준 두 가지 — 토스증권 모의투자와 헤르메스 에이전트에 붙인 것 — 를 누구나 설치해서 쓸 수 있게 Claude Code·Codex 스킬로 풀었다. 이 글은 설치부터 첫 판단, 에이전트에 붙이는 법, 모의투자 데모까지 순서대로 정리한다.

Jev가 뭔가

TypeSafe AI가 만든 “System One” 계열 모델이다. 창업자 디오구 알메이다(Diogo Almeida)는 OpenAI에서 ChatGPT의 바탕이 된 연구에 참여했다. TypeSafe는 홈페이지에서 “193.6배 빠르고 444.6배 싸다”고 적는데, 발표문 스스로 이 수치가 실제 체감보다는 높은 쪽이라고 밝힌다. 응답 시간은 70~500ms로 적혀 있다.

• noul — 예/아니오. 예일 확률 0~1을 준다.
• choice — 정해둔 보기 중 하나를 고른다. 보기별 확률을 같이 준다.
• score — 단계(낮음·중간·높음 등) 중 어디쯤인지 점수를 준다.

답이 문장이 아니라 확률이라서 코드가 문턱을 걸 수 있다. “0.9 넘으면 자동으로 처리하고, 그 아래는 사람에게 넘긴다”처럼.

직접 돌려본 결과 (2026-09-24, jev CLI 실제 응답)

넣은 것	질문	답	걸린 시간
브랜드 협업 제안 메일	메일 종류	광고 협업 100%	0.45초
댓글 「자료 받을 수 있을까요?」	링크를 원하는가	예 95%	0.52초
댓글 「ㅋㅋㅋ 편집 미쳤다」	링크를 원하는가	예 13% (= 아니오)	0.34초

함정 — 확률이 높다고 늘 맞는 건 아니다. 실제 받은 협업 메일 196건을 돌려봤더니 전자서명·플랫폼 자동 알림 메일을 광고 제안으로 0.6~0.9 높게 읽은 경우가 있었다. 필터로 붙일 땐 처음부터 자동 처리하지 말고, 걸러진 걸 사람이 보는 식으로 시작하자.

쓰지 말 곳 — 글쓰기, 계산, 숫자 세기, 날짜 비교. 공식 문서도 1.13 버전이 이쪽에 약하다고 밝힌다. 판단만 맡긴다.

1. 준비물

• 파이썬 3.9 이상 (맥에 기본으로 있다. 추가로 설치할 패키지는 없다)
• OpenRouter API 키 — openrouter.ai/keys에서 발급. Jev를 typesafe/jev-1.13으로 부른다.
• (선택) 토스증권 Open API 키 — 모의투자 데모를 실제 시세로 돌릴 때만. 토스증권 WTS(웹) → 설정 → Open API.

# ~/.zshrc 에 넣어두면 매번 안 쳐도 된다
export OPENROUTER_API_KEY=sk-or-...

# 모의투자 데모까지 쓸 때만
export TOSSINVEST_CLIENT_ID=...
export TOSSINVEST_CLIENT_SECRET=...

키는 환경변수 → 스킬 폴더의 .env → ~/.hermes/.env 순으로 찾는다.

2. 설치

sdkfilejevRepository

MIT 라이선스, 무료다.

Claude Code

claude plugin marketplace add sdkfile/jev
claude plugin install jev@jev

Codex

codex plugin marketplace add sdkfile/jev
codex plugin add jev@jev

플러그인 없이 스킬만

git clone https://github.com/sdkfile/jev.git
cp -r jev/skills/jev ~/.claude/skills/     # Claude Code
cp -r jev/skills/jev ~/.agents/skills/     # Codex
cp -r jev/skills/jev ~/.hermes/skills/     # Hermes

3. 설치 확인

python3 ~/.claude/skills/jev/scripts/jev.py check

실제로 Jev를 한 번 불러보고 마지막 줄에 READY가 뜨면 끝이다.

✓ Python 3.9
✓ Jev 경로: OpenRouter (typesafe/jev-1.13)
✓ Jev 호출 335 ms · 협업 제안일 확률 0.9
· 토스증권 키 없음 — jev ask 만 쓸 거면 괜찮아요
READY

✗ Jev 키 없음이 뜨면 1번의 OPENROUTER_API_KEY가 안 잡힌 것이다. 새 터미널을 열거나 source ~/.zshrc.

4. 쓰는 법

에이전트에게 말로 시키기

설치했으면 Claude Code나 Codex에 이렇게 말하면 된다. 에이전트가 스킬을 읽고 알아서 jev ask를 부른다.

• “jev로 이 메일 광고 협업 제안인지 봐줘”
• “jev로 이 댓글들 중에 자료 링크 원하는 것만 골라줘”
• “받은편지함 최근 20통 jev로 종류별로 나눠줘”

확률이 낮게 나온 건 “애매하다”고 따로 알려준다.

직접 명령으로

cd ~/.claude/skills/jev

# 메일 분류 — 보기 중 하나 고르기 + 예/아니오 한 번에
python3 scripts/jev.py ask "대표님, 저희 AI 툴 홍보 협업 제안드립니다. 단가 알려주세요." \
  --choice 'kind=메일 종류|ad:광고 협업,invoice:정산,spam:스팸,other:기타' \
  --noul 'reply=사람이 직접 답장해야 한다' --pretty

  reply  →  예  (61%)
  kind  →  ad  (100%)
    spam 0% · other 0% · invoice 0%
  ⏱ 0.65초

# 에이전트·스크립트가 쓰기 좋은 JSON — stdin 으로 넣기
echo '{"comment":"자료 받을 수 있을까요?"}' | \
  python3 scripts/jev.py ask - --noul 'wants_link=댓글 작성자가 자료 링크를 원한다' --compact

{"answers": {"wants_link": {"type": "noul", "noul": 0.82}}, "latency_ms": 499, "cost_usd": null}

질문 형식은 세 가지다.

옵션	모양	결과
--noul	이름=지시문	예일 확률 0~1
--choice	이름=지시문|키:설명,키:설명	고른 키 + 키별 확률
--score	이름=지시문|낮음;중간;높음	0~(단계-1) 점수 + 단계별 확률

요령 — 질문 여러 개는 한 번에 넣는다. 호출 한 번에 다 답하므로 따로 부르는 것보다 빠르고 싸다. 지시문은 한국어로 써도 된다.

요령 — 파일은 @로 넘긴다: python3 scripts/jev.py ask @mail.txt --choice '...'

5. 에이전트에 붙이기 — 영상 속 헤르메스 장면

영상의 “에이전트가 물어보면 젭이 바로 답해줘요”는 이 구조다. 에이전트(Claude Code·Codex·Hermes)가 메일이나 댓글을 읽다가 작은 판단이 필요하면, 긴 답을 만드는 대신 jev ask를 부른다.

• 협업 메일이 오면 → --choice 'kind=...'로 광고 제안인지 가르고, 광고면 사람에게 알린다
• 댓글이 달리면 → --noul 'wants_link=...'로 자료 링크를 원하는지 보고, 원하면 DM 후보에 올린다
• 문의가 쌓이면 → --score 'urgency=...|급하지 않음;보통;오늘 답해야 함'으로 순서를 매긴다

스킬 설명에 “작은 판단은 jev로 넘긴다”가 적혀 있어서, 설치만 하면 에이전트가 이런 상황에서 알아서 고른다. 확실히 하고 싶으면 에이전트 지시문에 “분류·예/아니오 판단은 jev 스킬을 써라” 한 줄을 넣어두자.

6. 토스증권 모의투자 데모 — 영상 속 매매 장면

토스증권 1분봉을 Jev에게 보여주고 “오를지, 내릴지, 모르겠는지”를 물어 확률이 높으면 사고판다.

python3 scripts/jev.py trade 005930        # 삼성전자, 5초마다 판단, 오를 확률 80% 넘으면 1주 모의 매수

• 기본은 모의투자다. 가상 현금 100만 원으로 시작하고, 상태는 ~/.jev/paper-005930.json에 남는다.
• 실주문은 --live, --max-krw(1회 금액 한도), TOSSINVEST_ACCOUNT 세 가지가 모두 있어야 돌아간다. 하나라도 빠지면 거부한다. 영상도 실주문은 끈 채로 찍었다.
• 모든 판단과 주문은 ~/.jev/trade-005930.jsonl에 한 줄씩 남는다.

장 마감 뒤에 그날 시세로 다시 돌리기

장이 닫혀도 1분봉을 받아둔 파일로 똑같이 돌려볼 수 있다. 리포에 삼성전자 1분봉 1,600개(2026-09-22~28)가 예시로 들어 있다. 토스 키도 필요 없다. 세 번째 인자(09:10)는 파일 마지막 날(9월 28일)의 몇 시 봉부터 돌릴지다.

cd jev    # git clone 한 폴더
python3 examples/replay_toss.py examples/candles-005930-0928.json 18802 09:10 &
TOSSINVEST_BASE_URL=http://127.0.0.1:18802 TOSSINVEST_CLIENT_ID=x TOSSINVEST_CLIENT_SECRET=y \
  python3 skills/jev/scripts/jev.py trade 005930 --every 2 --min-conf 0.5 --pretty

09:10  283,750원
  → 내림 65%  대기  0.77초
09:11  283,250원
  → 내림 83%  대기  0.43초
09:12  282,000원
  → 내림 94%  대기  0.44초

--min-conf는 “확률이 이만큼 넘을 때만 사고판다”는 문턱이다. 기본은 0.8이고 낮출수록 자주 거래한다.

함정 — 이건 투자 전략이 아니다. 1분봉 방향 맞히기로 돈을 번다는 근거는 없다. Jev의 속도를 눈으로 보여주는 데모다. 실주문을 켜기 전에 모의로 충분히 돌려보고, 켜더라도 --max-krw를 작게 잡자.

7. 한계와 주의

• 판단 전용이다. 글쓰기·계산·숫자 세기·날짜 비교에는 쓰지 않는다.
• 확률이 0.7 아래면 애매한 것으로 보고 사람이 확인한다.
• 자동 알림 메일(전자서명, 플랫폼 알림)은 광고 제안처럼 읽힐 수 있다. 필터로 쓸 땐 사람 확인을 끼운다.
• Jev와 TypeSafe는 TypeSafe AI의 상표다. 이 스킬은 TypeSafe와 관련 없는 개인 프로젝트다.

출처

• TypeSafe AI, Introducing System One models and Jev
• OpenRouter, typesafe/jev-1.13
• 토스증권 Open API (WTS → 설정 → Open API)