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
Skillbox 是一个面向 AI 代理的自托管、版本化技能库，使用 React、Bun、Hono 和 PostgreSQL 构建。它提供 MCP 访问、作用域客户端密钥、带授权的配置文件，以及可选的任务感知推荐，适合运行自有技能基础设施的团队。
它怎么用 Jev
当用户请求推荐时，Skillbox 将任务文本和已授权的活跃技能描述发送到配置的提供商（Vercel AI Gateway、TypeSafe AI 或 OpenRouter）。Jev 针对任务对受限技能目录进行评分，并将排序结果返回给客户端。若缺少密钥或调用失败，则回退到确定性搜索并附明确原因。
用到的原语:score
值得抄的做法
受限目录评分，批量评估，并在任何提供商失败时确定性回退。
怎么试
运行 `bash scripts/skillbox.sh setup` 然后 `bash scripts/skillbox.sh start`，打开 http://127.0.0.1:4791，在 Settings → Jev recommendations 中配置提供商密钥。
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0.03
- 展示了 System One 用法片段中未检出0.05
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.03
- 给出了实测数字片段中未检出0.02
- 是能跑起来的工具在材料中检出0.87
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.09
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.06
- 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0.60
无判定区（0.40–0.60）
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。