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wiring-jev-into-a-local-agent

ghosthat-studio/wiring-jev-into-a-local-agent · 项目主页

本地邮件代理,由 Jev 做出判断。

Agent 决策0.54次选分类: 分类与路由代笔问卷漏斗记分卡
README 自动摘要

根据 README 自动整理于 2026年10月11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

一个用于教学的小型本地邮件代理。它读取新邮件,为每封邮件打标签,判断是否需要回复,并且只在通过门控时撰写草稿。来自朋友或亲戚的邮件会被标记,而不是起草回复。

它怎么用 Jev

在一次请求中,Jev 从固定集合中为每封邮件选择标签(Choice),给出邮件需要回复的概率(Noul),与阈值比较,并给出邮件来自朋友、邻居或亲戚的概率(另一个 Noul)。代码综合这些答案:需要回复的朋友邮件会被标记,而不是起草。

用到的原语:choicenoul

值得抄的做法

把代理的判断交给 Jev,而不是交给撰写回复的模型。

怎么试

export TYPESAFE_API_KEY=... 然后 uv run python -m inbox_agent --fresh --runs 3

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 是项目的核心未判定0.58
  • 展示了 System One 用法未判定0.40
  • 写了怎么处理不确定片段中未检出0.08
  • 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0.75
  • 学习案例 Top 10 候选信号未判定0.41
  • 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0.65 / 2
  • 与 Jev 相关在材料中检出0.97
信号
Jev 是项目的核心0.58展示了 System One 用法0.40写了怎么处理不确定0.08给出了实测数字0.04是能跑起来的工具0.75学习案例 Top 10 候选信号0.41是模型本身的复刻0.1100.51解决的问题够普遍(0–2)0.65 / 2012

无判定区(0.40–0.60)

设计模式
问卷0.96漏斗0.96记分卡0.90代笔0.79体检0.67信号灯0.48盲审0.25题库0.23预问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11日 读 README 写成。