这是什么
一个面向编码 agent 的 Pi 扩展，把 Agent Skills 目录移出模型请求，替换为一个由 TypeSafe 的 Jev System One 模型驱动的排序工具，让技能按需加载。
它怎么用 Jev
每个启用的技能各自成为一个 Score 问题：任务放在共享的 state 中，技能的名称和描述放在该技能自己的 instructions 中。Jev 按三个有序等级（0 无关、1 相邻、2 直接适用）为每个技能评分，并返回概率加权的位置。代码应用下限、排序并加载胜出者。
用到的原语:score
值得抄的做法
把每个技能作为独立的 Score 问题、针对共享任务状态来评判，因此任何关键词预筛选都无法先丢弃某个技能。
怎么试
pi install git:github.com/safzanpirani/pi-jev-skill-picker，然后 /reload 或启动新会话。
证据
每一行都是就 README 问 Jev 的一道题。≥ 0.60 算「是」，≤ 0.40 算「否」，中间这一段 Jev 不下判断。
- Jev 是主角是0.71
- 有 System One 用法否0.36
- 处理了不确定性否0.04
- 有实测数据未判定0.57
- 可直接跑是0.96
- 值得推荐否0.39
- 是模型的复刻否0.04
- 问题普遍性按 0–2 打分1.05
- 与 Jev 相关是0.98
信号由 Jev jev-1.13.0 判定，简介由 DeepSeek V4.1 Flash 于 2026年9月21日 读 README 写成。