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jeff-act

saembit/jeff-act

基于允许列表的自然语言;Jev 选择动作和参数。

Agent 决策0.56次选分类: 分类与路由代笔漏斗验货
README 自动摘要

根据 README 自动整理于 2026年10月25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

jeff-act 让用户用自然语言描述来运行 YAML 目录中允许的动作,并将数据库模式转换为安全的参数化查询。面向希望实现类型化、由代码执行的自动化且不依赖模型生成文本的开发者。

它怎么用 Jev

Jev 做出选择决策:首先在所有动作加“无”上做选择,然后为每个参数在代码找到的候选加“未说明”上做选择。对于自由参数,本地模型提出值,Jev 用是/否逐一检查。在 JevQuery 中,Jev 选择表、过滤列、操作符、值、排序、限制和列。结果驱动排序回退梯和参数化 SQL。

用到的原语:choicescore

值得抄的做法

将 Jev 用作代码找到的候选上的封闭集选择器,而非文本生成器,从而只运行允许列表中的动作和绑定参数。

怎么试

go install github.com/saembit/jeff-act/cmd/jeff-act@latest; export TYPESAFE_API_KEY=...; jeff-act act examples/home.yaml "turn the porch light off"

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 是项目的核心在材料中检出0.96
  • 展示了 System One 用法在材料中检出0.84
  • 写了怎么处理不确定片段中未检出0.16
  • 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0.93
  • 学习案例 Top 10 候选信号在材料中检出0.63
  • 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1.45 / 2
  • 与 Jev 相关在材料中检出0.99
信号
Jev 是项目的核心0.96展示了 System One 用法0.84写了怎么处理不确定0.16给出了实测数字0.02是能跑起来的工具0.93学习案例 Top 10 候选信号0.63是模型本身的复刻0.0700.51解决的问题够普遍(0–2)1.45 / 2012

无判定区(0.40–0.60)

设计模式
代笔0.99漏斗0.96验货0.82信号灯0.64盲审0.53常开常闭0.45菜单0.36预问0.35问卷0.30取景框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25日 读 README 写成。