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LLM Debugger는 프로그램 실행·중단점·런타임 값을 다루는 VS Code 연구 확장입니다. Jev가 동작을 고르고 텍스트 모델이 가설·패치를 만듭니다. 키가 필요하고 대상 코드를 실제 실행합니다. 지원 제품이 아닌 개념 증명으로 작은 벤치마크가 일반 성공을 보장하지 않습니다.

브라우저 작업 벤치마크와 Chrome CDP 기반 제한된 Jev 자동화 루프를 제공합니다. 브라우저와 API 설정이 필요하며 측정 시간은 계획을 제외하므로 일반 성능을 입증하지 않습니다.

두 Jev 에이전트가 번호가 있는 브라우저 조작으로 Snake를 하는 실행 가능한 관전 데모입니다. 모델 사용에는 TypeSafe 키가 필요하며 키가 없으면 명시된 고정 규칙을 씁니다. 범용 에이전트 벤치마크는 아닙니다.

Jev Frontend QA는 Jev·Browser Harness로 계약·탐색 검사를 수행하고 DOM·HTTP·영속성 근거를 보고합니다. 탐색은 계약 통과가 아닙니다. Chrome·실제 TypeSafe가 필요하고 네이티브 선택·임베디드 문맥·팝업은 미지원입니다.

CodexQA Jev Browser는 페이지 요소를 색인해 목표 실행·테스트 생성·모델 없는 재생과 스크린샷·시각 증거 검증을 제공합니다. 실제 목표 실행은 Jev나 채팅 API가 필요하고 자체 Playwright Chromium을 씁니다. 사이트 지식·동작 범위가 실험적이며 오프라인 통과는 실제 신뢰성을 보장하지 않습니다.

앱에 관측 기능을 연결해 코딩 에이전트가 실행 상태, 네트워크와 콘솔 증거로 흐름을 검증하고 저장된 검사를 재실행하도록 합니다. 앱 통합이 필요하고 클라우드 기록 동기화는 선택 사항이며 서버·기업 패키지는 Apache SDK와 라이선스 제한이 다릅니다.

고정된 과거 40개 평가 사례의 지표 재계산과 프로토콜 예제 검사를 수행하는 오프라인 도구를 포함한 실험적 저장소입니다. 실행 중 에이전트 제어기나 실시간 API 평가는 없고 원본 모델 응답도 제공되지 않으며, 범용 평가 도구가 아닙니다.

decision-first는 스킬과 Python 도구로 Jev의 형식화된 판단을 시험하고 라벨 비교·재사용 실험 기록을 수행합니다. 실시간 시험에는 Python과 API 키가 필요하며 상태를 외부 전송합니다. 도입 여부는 사람이 평가해야 합니다.

typesafe-ai-firewall은 Jev 위험 점수·결정적 정책·로그 재생으로 AI 도구 호출을 평가하는 실행 가능한 섀도 평가 도구입니다. 실제 점수에는 키가 필요하고 운영 도구 실행을 강제 통제하지 않습니다. 합성 시험은 실전 보호를 증명하지 않으며 보정·지연 목표도 미달입니다.

Jev Belay는 로컬 기록에서 파일 편집 후 성공한 검사가 없는지 확인하고 종료 차단 여부를 Jev에 묻는 Claude 중지 훅입니다. Jev 인증 정보가 필요하고 편집 없는 턴은 건너뛰며 오류 시 종료를 허용하므로 포괄적 검증기는 아닙니다.

Zevals는 전체 에이전트 대화의 응답 및 도구 사용 검증, 선택적 사용자 시뮬레이션과 모델 판정을 제공하는 TypeScript 라이브러리입니다. 여러 테스트 실행기와 사용하며 모델 평가는 제공자 인증 정보가 필요하고 정확성을 보장하지 않습니다.

Git 변경과 Jev 판단으로 영향받을 테스트를 선택해 실행기별 필터를 출력하고 선택적 실행과 스냅샷 검토를 지원한다. Node.js, Git과 서비스 키가 필요하며 코드 문맥을 외부로 보내므로 전체 회귀 테스트를 대체하지 않는다.

ProxyKit MCP는 로컬 ProxyKit 엔진으로 HTTP 트래픽을 조회하고 허용된 경우 모의 응답, 캡처와 재생을 제어합니다. 실행 파일과 엔진은 독점 소프트웨어이며 이 저장소의 MIT 라이선스는 문서와 배포 메타데이터에 적용됩니다.

qa-probe는 프런트엔드 API 호출과 백엔드 경로를 연결하고 실제 엔드포인트를 검사해 근거가 있는 진단 보고서를 만듭니다. 인증 검사에는 허가된 백엔드 접근이 필요하며 불확실한 결과는 통과 대신 미확인으로 표시합니다.

Feather Wand는 JMeter에 모델 대화·테스트 계획 문맥·스크립트 리팩터링·에이전트 편집과 선택적 Jev 라우팅을 추가합니다. JMeter와 모델·CLI 접근권이 필요합니다. 실제 변경은 검토해야 하며 비용은 추정일 수 있습니다. 익명 사용 통계는 기본 활성화지만 끌 수 있습니다.

JsonFabrica MCP는 API로 템플릿을 관리하고 합성 JSON 레코드와 연관 배치를 생성합니다. 서버는 로컬 stdio로 실행되지만 생성에는 설정된 게이트웨이, API 인증과 서비스 과금이 적용됩니다.

wcagc-mcp는 가벼운 API 어댑터로 접근성 스캔, PDF 구조 검사와 결과 조회를 제공합니다. 인증과 해당 요금제 권한이 필요하며 자동 검사는 일부 문제만 다루므로 준수를 입증하지 않습니다.

QAI Consultant는 QA 전략, 위험 목록, 작업량 추정과 테스트 계획을 생성하고 문서·결과의 결정적 평가도 제공합니다. 전체 생성 앱은 모델 서비스와 Pinecone이 필요하지만 로컬 MCP는 이들 없이 QA 지식과 계산을 제공합니다.

Ariadne는 sazanami의 Kotlin 정적 분석과 Git 변경으로 영향을 받는 테스트를 선택합니다. 빠른 반복에 중점을 두어 간접 의존성을 놓칠 수 있으며 전체 또는 보수적인 CI 테스트를 대체하지 않습니다.

Supercov는 로컬 테스트 커버리지와 Jev 품질·보안 판단을 결합합니다. 커버리지는 프로젝트 테스트 명령을 사용합니다. AI 점수에는 TypeSafe 키와 소스 전송이 필요하며 보안 인증은 아닙니다.

imagedimensions-mcp는 공개 페이지 이미지의 원본·표시 크기, 과대 자산, 형식을 검사합니다. 로컬 브라우저가 아닌 imagedimensions.com에서 스캔합니다. 접근 가능한 공개 URL이 필요하며 이미지 자체를 최적화하지 않습니다.

inkcheck는 ink 스토리를 기계적으로 컴파일·탐색하여 실행 오류, 재현 경로, 도달 불가 내용을 보고합니다. Node.js 18 이상이 필요하며 자체 AI는 사용하지 않습니다. 제한된 탐색은 불완전할 수 있고 모든 경로의 정확성을 증명하지 않습니다.

Tarn은 YAML API 테스트를 실행해 구조화된 오류를 반환하고 CLI·MCP 검증·실행·수정 계획 도구를 제공합니다. 실제 엔드포인트로 요청을 보냅니다. 셸 단계는 명시적 허용 없이는 건너뛰고 통과로 표시하므로 성공이 모든 단계 실행을 뜻하지는 않습니다.

VerifyAX MCP는 AI 클라이언트를 VerifyAX에 연결하여 에이전트 등록, 시나리오 생성, 평가 실행과 결과 조회를 지원합니다. API 키가 필요하며 시나리오 생성과 평가는 플랫폼 크레딧을 소비합니다.