这是什么
面向需要重复执行浏览器流程的开发者的 Codex 浏览器 Skill：仪表盘、设置、报告与检查。Jev 承担导航、点击、开关与滚动，Codex 负责文本输入、视觉判断与最终验证。该 Skill 在测试 EZCollegeApp 时构建。
它怎么用 Jev
README 未说明该 Skill 具体调用哪些 Jev primitives。其中提到 Jev 接收 accessibility text 而非截图，并在现有 Computer Use 连接内为导航、点击、开关和滚动选择动作。Jev 的完成信号会让 Codex 回来验证；需要帮助的步骤由 Codex 接管，之后 Jev 继续。
值得抄的做法
拆分循环：廉价模型选控件，强模型只负责输入与验证。
怎么试
npx skills add wy-coliney/jev-browser-use -g -a codex -y，配置 Jev API，然后新建 Codex 任务。
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0.69
- 有 System One 用法否0.32
- 处理了不确定性否0.04
- 有实测数据否0.32
- 可直接跑是0.97
- 值得推荐否0.37
- 是模型的复刻否0.04
- 问题普遍性按 0–2 打分1.02
- 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20日 读 README 写成。