Jev로 지식관리의
판단을 설계하다

확률의 정밀함을
신뢰의 크기로 읽지 않는다

confidence는 모델의 확신 신호입니다. 실제 정답률과 어떤 관계인지 과제별로 확인해야 합니다.
순서를 바꿔도 같은 답이 나온다는 사실만으로 정답임이 증명되지는 않습니다.

• 과제마다confidence와 실제 정답률을 따로 보정한다.
• 보류도 비용사람 검토 시간과 처리량을 함께 센다.
• 순서 일치안정성 신호이지 정답의 증명은 아니다.

한 번의 입력,
여러 개의 질문

‘검색 개선 계획이며 아직 실험 결과는 없다’는 공개 합성문을 사용합니다.
문서 역할과 분류 제안을 비교한 뒤, 결과 복사와 실제 저장이 다르다는 점을 확인합니다.

• 합성 입력“검색 개선 계획이며 아직 실험 결과는 없다.”
• 관찰문서 역할과 분류 제안은 어떻게 다른가?
• 확정결과를 복사하는 것과 실제 저장은 다르다.

제안은 정답도
실행 허가도 아니다

판단기가 실패해도 원래 검색은 계속할 수 있어야 합니다.
반대로 전송 권한이나 개인정보 검사에서 실패했다면 그 데이터는 보내지 않아야 합니다.

• 업무 실패원래 검색과 수동 작업으로 복귀한다.
• 전송 권한 실패민감 자료를 보내지 않는다.
• 공개 전노트, 로그, 화면의 노출 범위를 다시 본다.

지식, 기준, 결정이
연결되어 있는가

특정 찾기 과제에서 후보 재선택의 가치는 보았지만 사람 검증과 일반화는 남았습니다.
내 지식과 기준을 연결하되, 실행 권한과 틀렸을 때 돌아갈 길을 함께 설계합니다.

• 확인한 것일부 찾기 과제에서 후보 재선택의 가치.
• 남은 것사람 검증, 일반화, 전체 운영 비용.
• 다음 행동판단 하나와 남길 권한 하나를 정한다.

먼저 읽고 필요한 곳으로

읽기 미리보기로 시작하는 macOS 마크다운 에디터입니다.
원문, 분할, 미리보기를 전환하고 템플릿과 라우팅 규칙으로 볼트에 보냅니다.

함께 따를 운영 규칙

사람과 AI가 함께 따를 규칙을 기술, 철학, 표준, 탐색 문서로 나눕니다.
문서별 역할과 우선순위를 정해 같은 지식 환경에서 일하도록 돕습니다.

외부 자료를 연결된 지식으로

원자료는 보존하고, 다시 찾을 수 있는 연결된 참고 지식을 별도의 위키에 정리합니다.
수집, 컴파일(Ingest), 질의(Query), 위생 점검(Lint)의 역할을 나눕니다.

역할을 나누고 조정은 모은다

연구, 글쓰기, 교육 등 아홉 전문 역할을 나누고 중앙에서 요청과 결과를 조정하는 설계입니다.
공개 구조 그림이며 실시간 가동 상태나 담당 선택 정확도를 보여주는 것은 아닙니다.