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llm-context-optimizer

enigma49/llm-context-optimizer

在 LLM 提供商请求前选择文档上下文的 TypeScript SDK。

打分与排序0.54次选分类: 基础设施 / SDK / 集成漏斗信号灯
README 自动摘要

根据 README 自动整理于 2026年10月10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 TypeScript SDK,在 OpenAI、Anthropic 或 Google Gemini 请求前选择显式文档上下文。核心使用确定性启发式在本地运行;TypeSafe 的 Jev 是可选后端。

它怎么用 Jev

Jev 是可选后端,为上下文选择提供相关性分数。适配器需要 @typesafe-ai/sdk、凭据和网络访问。本地保留和预算检查仍然适用。Jev 的原生置信度是相对于评分标准的,不建立语义正确性。

值得抄的做法

通过子路径分离提供商适配器,使本地优化不加载提供商 SDK。

怎么试

npm ci; npm run check; npm run benchmark

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0.06
  • 展示了 System One 用法片段中未检出0.15
  • 写了怎么处理不确定片段中未检出0.05
  • 给出了实测数字片段中未检出0.06
  • 是能跑起来的工具在材料中检出0.96
  • 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.13
  • 是模型本身的复刻片段中未检出0.09
  • 解决的问题够普遍(0–2)按 0–2 打分1.83 / 2
  • 与 Jev 相关在材料中检出0.70
信号
Jev 是项目的核心0.06展示了 System One 用法0.15写了怎么处理不确定0.05给出了实测数字0.06是能跑起来的工具0.96学习案例 Top 10 候选信号0.13是模型本身的复刻0.0900.51解决的问题够普遍(0–2)1.83 / 2012

无判定区(0.40–0.60)

设计模式
信号灯0.82漏斗0.70常开常闭0.2400.51

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10日 读 README 写成。