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演示 Jev × WebMCP 工具选择的 Chrome 扩展

Agent 决策0.83次选分类: 分类与路由问卷漏斗
README 自动摘要

根据 README 自动整理于 2026年10月14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

一个 Chrome 侧边栏扩展,发现当前页面的 WebMCP 工具,并预测用户输入匹配的工具与参数,显示置信度和延迟。面向探索浏览器内智能体式工具调用的开发者。

它怎么用 Jev

Jev 回答由工具 schema 转换出的类型化问题:工具名上的 Choice、枚举和小整数范围上的 Choice、布尔和可选字段上的 Noul、自由文本上用户词语跨度上的 Choice。答案变成 { name, args, confidence, per-argument detail },由 policy.js 用于自动执行、确认或标记不完整。

用到的原语:choicescorenoul

值得抄的做法

把每个工具 schema 转成类型化问题(Choice/Score/Noul),让工具选择和参数填充变成一次并行预测,而非文本生成。

怎么试

在 chrome://extensions 中 Load unpacked,在设置里粘贴 TypeSafe key,在 WebMCP 站点上启用。

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0.89
  • 展示了 System One 用法在材料中检出0.79
  • 写了怎么处理不确定片段中未检出0.05
  • 给出了实测数字在材料中检出0.86
  • 是能跑起来的工具在材料中检出0.97
  • 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.39
  • 是模型本身的复刻片段中未检出0.04
  • 解决的问题够普遍(0–2)按 0–2 打分0.08 / 2
  • 与 Jev 相关在材料中检出0.98
信号
Jev 是项目的核心0.89展示了 System One 用法0.79写了怎么处理不确定0.05给出了实测数字0.86是能跑起来的工具0.97学习案例 Top 10 候选信号0.39是模型本身的复刻0.0400.51解决的问题够普遍(0–2)0.08 / 2012

无判定区(0.40–0.60)

设计模式
问卷0.96漏斗0.80预问0.62信号灯0.27菜单0.21体检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14日 读 README 写成。