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ego-decision-layer

jiangkoumo/ego-decision-layer

给 ego lite 浏览器自动化用的可插拔 System One 决策层。

Agent 决策1.00次选分类: 分类与路由菜单代笔
README 自动摘要

根据 README 自动整理于 2026年10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

为 ego lite 浏览器提供的决策层,把多步浏览器任务中每步的大模型往返换成每步一次 Jev 调用;观测、执行、校验和退出条件都由代码负责。

它怎么用 Jev

Jev 读取一张带索引的元素表,在一次请求里同时回答操作(click/type_text/select/scroll_up/scroll_down/wait/done/blocked)和目标元素。随后由代码观测、执行、校验并判定退出;fail-closed 护栏拒绝陈旧、被遮挡、不可用或跨 frame 的目标。

用到的原语:choice

值得抄的做法

用一次 System One 调用同时选出操作和目标元素,替代每步的大模型往返,执行与退出判断留在代码里。

怎么试

npx skills add jiangkoumo/ego-decision-layer,再用 scripts/ego-decision-layer 配合 --url、--text、--until、--steps 运行。

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-1.14.0
项目信号
jev-1.14.0
项目分类
jev-1.14.0
模式标签
jev-1.14.0

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0.15
  • 展示了 System One 用法在材料中检出0.65
  • 写了怎么处理不确定未判定0.60
  • 给出了实测数字在材料中检出0.99
  • 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0.46
  • 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1.05 / 2
  • 与 Jev 相关在材料中检出0.99
信号
Jev 是项目的核心0.15展示了 System One 用法0.65写了怎么处理不确定0.60给出了实测数字0.99是能跑起来的工具0.94学习案例 Top 10 候选信号0.46是模型本身的复刻0.0900.51解决的问题够普遍(0–2)1.05 / 2012

无判定区(0.40–0.60)

设计模式
代笔0.96菜单0.95体检0.69漏斗0.65常开常闭0.39恒温器0.2000.51

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28日 读 README 写成。