TypeSafe 官方 skill 教 Claude Code 用 Jev 做决策
13 问并成 1 次调用，成本降 12.2 倍、速度升 10 倍，含 11 条避坑指令。
🔥还有谁不知道？13 问并成 1 次调用，账单打到 1/12.2，2.71 秒压到 0.27 秒！ TypeSafe 官方 skill 刚教会 Claude Code 怎么在 Jev 上构建。 这个 skill 把顺序硬改成：读文档 → 写行为 → 列判断 → 一次请求 → 代码做决策 核心亮点： 🔹3 个原语一次看懂：Choice 选、Noul 判真假、Score 打分 🔹13 个问题塞进 1 次调用：成本降 12.2x，速度升 10x 🔹重排证据：Top1 命中从 5% 拉到 18%，Top10 从 38% 拉到 62% 🔹11 条指令每条都对应一种真实翻车：猜字段、串行提问、把 confidence 当许可、阈值直接抄 cookbook 关键操作： 1️⃣装 skill（二选一，别装两份） claude plugin marketplace add typesafe-ai/skills claude plugin install typesafe@typesafe-ai 或其他 Agent：npx skills add typesafe-ai/skills --skill typesafe-ai 2️⃣设 TYPESAFE_API_KEY，密钥只放环境变量，不进仓库、不进 prompt 3️⃣先让 Agent 读 http://docs.typesafe.ai/llms.txt，再读 API / 原语页。禁止凭记忆填字段 4️⃣先写一行行为：应用展示什么、选择什么、改什么、交什么 5️⃣把判断拆成「一问一事」。规则、计算、查表、执行、策略全部留在普通代码里 6️⃣每个 Choice 必须带 no-match。同一 state 的问题打进一次请求，只有答案决定下一跳时才拆第二次 7️⃣问题和阈值写进同一份可审文件。阈值必须用自己的标注集调，并钉死模型版本 8️⃣失败时记下 state、问题、答案，再标：缺证据 / 模型 / 代码 / 服务 Jev 不是写代码的 LLM，是 70–500ms 的 System One 判断器。代码掌权，模型只给带概率的答案。 Github：https://github.com/typesafe-ai/skills/blob/main/skills/typesafe-ai/SKILL.md #Jev #TypeSafe #ClaudeCode #SystemOne #AgentSkill #LLMOps
这条是引用着另一条写的：x.com/nft_chen/status/2104323955742183544