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blakeandrewwood/jev-goal-reflex

用自然语言目标操控 3D 方块,LLM 规划,Jev 实时反射。

Agent 决策0.64次选分类: 游戏与模拟问卷信号灯
README 自动摘要

根据 README 自动整理于 2026年9月28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

一个 Three.js 模拟:用自然语言移动指令操控方块。LLM 将每条指令转化为步骤计划,Jev 做出每一次实时移动决策。面向探索 LLM/反射混合控制的开发者。

它怎么用 Jev

每次决策向 Jev 提出两个 Score 问题(移动、转向)和一个 Noul(跳跃)。代码仅在分数超过 0.33 死区时行动,超过 0.45 时跳跃,当前步骤未使用的轴保持静止,无活动步骤时不发送 Jev 请求。

用到的原语:scorenoul

值得抄的做法

将慢速规划(LLM)与快速逐决策控制(Jev)分离,由代码对 Jev 的分数应用死区和阈值。

怎么试

pnpm install,在 .env 中设置 OPENAI_API_KEY 和 TYPESAFE_API_KEY,然后运行 pnpm backend 和 pnpm start。

去 GitHub 看

开始使用 Jev:API key 与第一个请求 →

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-1.13.0
项目信号
jev-1.13.0
项目分类
jev-1.13.0
模式标签
jev-1.13.0

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 是项目的核心在材料中检出0.95
  • 展示了 System One 用法在材料中检出0.97
  • 写了怎么处理不确定在材料中检出0.87
  • 给出了实测数字片段中未检出0.08
  • 是能跑起来的工具未判定0.47
  • 学习案例 Top 10 候选信号在材料中检出0.66
  • 是模型本身的复刻片段中未检出0.03
  • 解决的问题够普遍(0–2)按 0–2 打分0.01 / 2
  • 与 Jev 相关在材料中检出0.98
信号
Jev 是项目的核心0.95展示了 System One 用法0.97写了怎么处理不确定0.87给出了实测数字0.08是能跑起来的工具0.47学习案例 Top 10 候选信号0.66是模型本身的复刻0.0300.51解决的问题够普遍(0–2)0.01 / 2012

无判定区(0.40–0.60)

设计模式
信号灯0.97问卷0.85恒温器0.49代笔0.47验货0.45漏斗0.32灰区0.26预问0.2200.51

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9月28日 读 README 写成。