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quackd

rokbenko/quackd · 项目主页

一个 CLI 连接、指挥并协调一群机器人。

Agent 决策0.77次选分类: 校验与安全门代笔
README 自动摘要

根据 README 自动整理于 2026年10月26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

quackd 是一个 Python 命令行工具,用于在一个地方连接并指挥多台机器人。每台机器人通过适配器清单注册,声明其身体与技能;LLM 作为驾驶员按目标逐步选择技能,机器人群体则通过互相通信分工。

它怎么用 Jev

Jev 是通过 --decision-llm 放在驾驶员之前的可选决策 LLM。它不生成文本,而是针对状态对一组固定的允许离散调用打分,返回带概率的选择,用于回答“在机器人已有调用中做选择”的回合。默认关闭;--decision-mode shadow 只记录选择而不生效。

用到的原语:choicescore

值得抄的做法

在 LLM 驾驶员前放置非生成式决策模型,从允许的调用中选择;LLM 仍负责写姿态与文本,执行器负责安全门控。

怎么试

对已注册机器人运行 quackd run --goal "...";加 --decision-llm 启用 Jev,或加 --decision-mode shadow 仅记录。

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0.02
  • 展示了 System One 用法未判定0.51
  • 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0.13
  • 是能跑起来的工具在材料中检出0.95
  • 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.08
  • 是模型本身的复刻片段中未检出0.07
  • 解决的问题够普遍(0–2)按 0–2 打分0.93 / 2
  • 与 Jev 相关在材料中检出0.75
信号
Jev 是项目的核心0.02展示了 System One 用法0.51写了怎么处理不确定0.03给出了实测数字0.13是能跑起来的工具0.95学习案例 Top 10 候选信号0.08是模型本身的复刻0.0700.51解决的问题够普遍(0–2)0.93 / 2012

无判定区(0.40–0.60)

设计模式
代笔0.79漏斗0.55菜单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26日 读 README 写成。