https://jev.cmdspace.work/2026-09-27 https://jev.cmdspace.work/videos/ 2026-09-27 https://jev.cmdspace.work/videos/ep1-16x9.jpg 제브와 지식관리 1편: 판단만 하는 AI 글을 쓰지 않고 판단만 돌려주는 TypeSafe의 System One 모델, 제브를 소개합니다. 2026-09-24 첫 실측 341회 호출에서 응답 시간 중앙값은 0.52초, 총비용은 약 $0.03이었습니다. 저는 여기서 원칙 하나를 세웠습니다: 제안은 제브가 하고, 실행은 코드와 제가 합니다. https://jev.cmdspace.work/videos/ep1-16x9.mp4 74 2026-09-27 https://jev.cmdspace.work/videos/ep2-16x9.jpg 제브와 지식관리 2편: 만 개를 세 개로 검색은 후보를 넓게 찾고, 제브는 그중 읽을 노트를 고릅니다. 2026-09-26 세 라운드 실측에서 처음 보는 위키 질문 49개 중 제브가 고른 노트는 44개가 정답이었고, 후보 목록 1위는 16개였습니다. 기준 0.3의 킵셋 필터는 후보를 평균 17.55개에서 2.39개로 줄이면서 정답 45개 중 44개를 남겼습니다. https://jev.cmdspace.work/videos/ep2-16x9.mp4 116 2026-09-27 https://jev.cmdspace.work/videos/ep3-16x9.jpg 제브와 지식관리 3편: 규칙표가 무너진 날 CMDS 87개 소분류로 노트를 분류할 때, 칸 이름만 주면 120개 중 24개(20.0%), 모든 칸에 정의 한 줄을 붙이고 형식부터 보게 하면 91개(75.8%)가 맞았습니다. 같은 데이터에서 120개 중 101개를 맞혀 가장 좋아 보였던 타입 기반 규칙표는, 처음 보는 폴더에서 27개 중 1개만 맞혔습니다. 결과를 보고 세운 가설은 새 데이터로 다시 잽니다. https://jev.cmdspace.work/videos/ep3-16x9.mp4 121 2026-09-27 https://jev.cmdspace.work/videos/ep4-16x9.jpg 제브와 지식관리 4편: 여덟 모델, 같은 문제 제브 실험 기록을 한 묶음의 문제지로 만들어 프런티어 모델 여덟 개에게 똑같이 건넸습니다. 답안 키가 있는 논리 문항과 10축 루브릭으로 이름을 가리고 채점했고, 반박 검토자가 결과를 다시 공격했습니다. 답안을 낸 일곱 모델 중 상위 셋은 2.2점 안에 모인 동률권이었고, 논리 점수는 가까웠으며 순위를 가른 것은 이 볼트 맥락에 맞춘 실행 설계였습니다. https://jev.cmdspace.work/videos/ep4-16x9.mp4 73 2026-09-26 https://jev.cmdspace.work/findings/2026-09-26 https://jev.cmdspace.work/cases/2026-09-26 https://jev.cmdspace.work/models/2026-09-26 https://jev.cmdspace.work/system/2026-09-26 https://jev.cmdspace.work/practice/2026-09-26 https://jev.cmdspace.work/read/2026-09-26 https://jev.cmdspace.work/glossary/2026-09-26 https://jev.cmdspace.work/viewer/2026-09-26