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HackU

Mohit-pjcts/HackU

后台AI代理通过廉价分类器决策控制真实应用。

Agent 决策1.00次选分类: 分类与路由代笔漏斗黑匣子
README 自动摘要

根据 README 自动整理于 2026年10月3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

Backstage 让你告诉计算机要做什么,彩色AI代理在后台窗口中操作真实应用执行任务,同时你可以继续工作。它还能回答关于屏幕的问题,并通过语音和屏幕绘图展示答案。适用于 macOS 和 Windows 用户。

它怎么用 Jev

Jev 在代理循环(观察、感知、决策、门控、行动、验证)中决定每一步的动作和控件。当未指定应用时,它也负责选择应用,并验证任务完成。其校准概率用于代码中:置信度低于0.4时,代理停止而不是猜测。

用到的原语:choicescore

值得抄的做法

使用廉价的校准分类器进行每步决策,将LLM调用保留给开放式规划和边界检查。

怎么试

macOS: bash start.sh;Windows: powershell -ExecutionPolicy Bypass -File start.ps1

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0.91
  • 展示了 System One 用法在材料中检出0.90
  • 写了怎么处理不确定在材料中检出0.84
  • 给出了实测数字未判定0.56
  • 是能跑起来的工具在材料中检出0.85
  • 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.38
  • 是模型本身的复刻片段中未检出0.39
  • 解决的问题够普遍(0–2)按 0–2 打分1.24 / 2
  • 与 Jev 相关在材料中检出0.89
信号
Jev 是项目的核心0.91展示了 System One 用法0.90写了怎么处理不确定0.84给出了实测数字0.56是能跑起来的工具0.85学习案例 Top 10 候选信号0.38是模型本身的复刻0.3900.51解决的问题够普遍(0–2)1.24 / 2012

无判定区(0.40–0.60)

设计模式
漏斗0.94黑匣子0.83代笔0.71盲审0.62信号灯0.38菜单0.30灰区0.30常开常闭0.26验货0.22体检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10月3日 读 README 写成。