README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月30日，不是本站运行记录。运行步骤和作者声称的效果仍需核验。
这是什么
AgentConnect 是一个自托管平台，让团队与多个 AI 智能体在 Slack、Telegram、Discord、Lark、Google Chat、GitHub、GitLab、Gitea 和 Linear 上协作，可运行 Claude Code、Codex、Grok Build、DeepSeek、Pi 或任何兼容 ACP 的智能体。
它怎么用 Jev
Jev 驱动可复用的 Decisions：将新对话路由给专家智能体、决定智能体何时响应，并为每个新会话选择运行时和模型。README 未说明具体状态或代码集成方式。
用到的原语:choice
值得抄的做法
用类型化 Decisions 路由对话并按会话选择智能体运行时和模型。
怎么试
git clone 仓库，运行 `docker compose up -d --pull always`，打开 http://localhost:3000。
README 片段的模型判断
项目信号使用仓库元信息、已有摘要与 README 前 700 个字符；没有通读完整项目。“未检出”仅表示这些材料中未检出，并不证明项目没有该能力。这里保留原始判断与实际记录的模型、日期，不是源码审计或运行验收。
模型与判定日期
- 收录门禁
jev-1.14.0- 项目信号
jev-1.14.0- 项目分类
jev-1.14.0- 模式标签
jev-1.14.0
证据
这些信号只读取仓库元信息、已有摘要与清理后的 README 前 700 字符。≥ 0.60 表示片段中有提及，≤ 0.40 表示未检出，中间为未判定；都不是源码审查或运行结果。「可运行工具」题排除了研究实验，「推荐」题筛的是学习案例 Top 10，不是内容质量合格与否。
- Jev 是项目的核心未判定0.49
- 展示了 System One 用法在材料中检出0.74
- 写了怎么处理不确定在材料中检出0.86
- 给出了实测数字片段中未检出0.07
- 是能跑起来的工具在材料中检出0.91
- 学习案例 Top 10 候选信号未判定0.48
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.11
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.81 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.96
无判定区（0.40–0.60）
无判定区（0.40–0.60）
各阶段的 Jev 模型与判定日期见上方记录。简介由 DeepSeek V4.1 Flash 于 2026年10月30日 读 README 写成。