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jev-triage

wordsbyvaclav-boop/jev-triage

Agent 技能:用 Jev 而非上下文来筛选大数据。

分类与路由0.45次选分类: 打分与排序问卷漏斗
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

一个兼容 Claude Code / SKILL.md 的 agent 技能,让编码 agent 在不把大数据(日志、工单、文件)读入上下文窗口的情况下,对其进行排序、过滤、分类和打分。

它怎么用 Jev

agent 通过 scripts/jev_ask.py 把每个条目连同类型化问题(noul 相关性、choice 类别、score 紧急度)发给 Jev,再用 --where(如 category==bug、urgency>=2)过滤答案,只打开匹配的条目。

用到的原语:choicescorenoul

值得抄的做法

把逐条判断交给 Jev 的类型化问题,基于紧凑答案过滤,只读取通过筛选的条目。

怎么试

克隆到 ~/.claude/skills/jev-triage,设置 TYPESAFE_API_KEY,用 --items-file 和 --questions-file 运行 scripts/jev_ask.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-1.14.0
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0.97
  • 展示了 System One 用法在材料中检出0.76
  • 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0.03
  • 是能跑起来的工具在材料中检出0.91
  • 学习案例 Top 10 候选信号未判定0.46
  • 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1.76 / 2
  • 与 Jev 相关在材料中检出0.99
信号
Jev 是项目的核心0.97展示了 System One 用法0.76写了怎么处理不确定0.03给出了实测数字0.03是能跑起来的工具0.91学习案例 Top 10 候选信号0.46是模型本身的复刻0.0400.51解决的问题够普遍(0–2)1.76 / 2012

无判定区(0.40–0.60)

设计模式
漏斗0.84问卷0.83灰区0.44常开常闭0.33取景框0.27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25日 读 README 写成。