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recoveriq

sanghamitrajohri/recoveriq

面向 AI 编码代理的成本感知恢复,由 Jev 引导。

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

根据 README 自动整理于 2026年10月20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

RecoverIQ 在沙箱化的 bug 修复任务上评测失败 Claude 编码代理的恢复策略,比较固定重试、手写规则与 Jev 引导决策的每美元干净成功数。

它怎么用 Jev

每次决策时,jev_adapter.py 发起一次 client.system_one() 调用:对当前可行动作的 Choice、失败类型的 Choice,以及两个 Noul 问题(“重试是否有帮助”“任务是否不可能”)。RecoverIQ 按 Jev 的概率对动作排序,随后重试门控使用 Jev 自身的 retry_would_help Noul;recovery_policy.py 否决无效、不安全或超出预算的提议。

用到的原语:choicenoul

值得抄的做法

将学习型决策模型与确定性策略层配对,后者可基于预算与安全理由否决其提议。

怎么试

python3.11 -m venv .venv; .venv/bin/pip install -r requirements.txt; .venv/bin/python -m pytest; .venv/bin/streamlit run app.py

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0.85
  • 展示了 System One 用法未判定0.50
  • 写了怎么处理不确定片段中未检出0.35
  • 给出了实测数字在材料中检出0.63
  • 是能跑起来的工具未判定0.50
  • 学习案例 Top 10 候选信号未判定0.40
  • 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1.52 / 2
  • 与 Jev 相关在材料中检出0.97
信号
Jev 是项目的核心0.85展示了 System One 用法0.50写了怎么处理不确定0.35给出了实测数字0.63是能跑起来的工具0.50学习案例 Top 10 候选信号0.40是模型本身的复刻0.0700.51解决的问题够普遍(0–2)1.52 / 2012

无判定区(0.40–0.60)

设计模式
漏斗0.80黑匣子0.70盲审0.59代笔0.58常开常闭0.52问卷0.3500.51

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20日 读 README 写成。