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DigitalIQ/tabwerk · 项目主页

管理大量标签页的 Chrome 扩展,可选使用 Jev 进行语义决策。

Agent 决策0.38次选分类: 打分与排序菜单漏斗
README 自动摘要

根据 README 自动整理于 2026年10月16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

Tabwerk 是一款面向打开大量标签页用户的 Chrome 扩展。它能查找、分组、排序、去重标签页,监控页面并保存窗口状态。精确任务由代码处理;语义问题可选由 Jev 处理。

它怎么用 Jev

Jev 做出诸如根据描述查找标签页(choice)、分组标签页(choice)、按优先级排序(score)、检测重复内容(noul)、监控页面(noul)和清理页面(choice)等决策。结果用于扩展的界面和操作。

用到的原语:choicescorenoul

值得抄的做法

精确计算用代码,语义决策才用 Jev,可选通过 OpenRouter 或 TypeSafe 连接。

怎么试

从 Chrome 网上应用店安装或加载已解压的扩展;可选连接 OpenRouter 或 TypeSafe。

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 是项目的核心片段中未检出0.03
  • 展示了 System One 用法未判定0.47
  • 写了怎么处理不确定片段中未检出0.16
  • 给出了实测数字片段中未检出0.04
  • 是能跑起来的工具在材料中检出0.99
  • 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.12
  • 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1.23 / 2
  • 与 Jev 相关在材料中检出0.88
信号
Jev 是项目的核心0.03展示了 System One 用法0.47写了怎么处理不确定0.16给出了实测数字0.04是能跑起来的工具0.99学习案例 Top 10 候选信号0.12是模型本身的复刻0.0300.51解决的问题够普遍(0–2)1.23 / 2012

无判定区(0.40–0.60)

设计模式
漏斗0.94菜单0.79恒温器0.32验货0.27取景框0.26黑匣子0.25信号灯0.2300.51

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10月16日 读 README 写成。