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jev-agent-skill

frederico-kluser/jev-agent-skill

通过 OpenRouter 用 Jev 做毫秒级类型化决策,零依赖。

Agent 决策0.99次选分类: 基础设施 / SDK / 集成信号灯
README 自动摘要

根据 README 自动整理于 2026年9月25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 Node ≥20 的 agent skill,把 state 加类型化问题发给经 OpenRouter 访问的 Jev 模型(TypeSafe System One),返回校准概率与行动带,而非生成文本。

它怎么用 Jev

Jev 针对给定 state 回答 noul/choice/score 问题;结果经校验后映射到 auto/hitl/abstain 带。用于工单分诊、prompt injection 检测与紧急度决策,eval 计算 accuracy 与 ECE。

用到的原语:choicescorenoul

值得抄的做法

把注入检测当作信号,可把答案推入 hitl/abstain 带,绝不作为执行许可。

怎么试

export OPENROUTER_API_KEY=...; node scripts/jev.mjs selftest; node scripts/jev.mjs ask --request-file examples/requests/ticket-triage.json

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0.96
  • 展示了 System One 用法在材料中检出0.90
  • 写了怎么处理不确定片段中未检出0.30
  • 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0.94
  • 学习案例 Top 10 候选信号未判定0.51
  • 是模型本身的复刻片段中未检出0.04
  • 解决的问题够普遍(0–2)按 0–2 打分1.36 / 2
  • 与 Jev 相关在材料中检出0.97
信号
Jev 是项目的核心0.96展示了 System One 用法0.90写了怎么处理不确定0.30给出了实测数字0.07是能跑起来的工具0.94学习案例 Top 10 候选信号0.51是模型本身的复刻0.0400.51解决的问题够普遍(0–2)1.36 / 2012

无判定区(0.40–0.60)

设计模式
信号灯0.84体检0.65漏斗0.62验货0.58灰区0.23问卷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25日 读 README 写成。