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jev-browser

Ying-Kai-Liao/jev-browser

LLM 规划浏览器步骤,Jev 决定元素、动作和值。

Agent 决策1.00次选分类: 分类与路由菜单代笔问卷盲审
README 自动摘要

根据 README 自动整理于 2026年10月17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

一个供 LLM 代理使用的浏览器自动化库、CLI 和 MCP 服务器。调用方 LLM 每步只说明一个目标;jev-browser 描述页面,询问 Jev 该用哪个元素/动作/值,再由 Playwright 执行。

它怎么用 Jev

每一轮,代码描述已稳定的页面(元素、标签、状态、文本、差异)。一次约 300 ms 的 System One 请求同时向 Jev 提出多个类型化问题:哪个元素、哪个动作、哪个值,以及该步是否完成、受阻、出错或不可逆。代码把概率转成 LLM 可据以行动的 status。

用到的原语:choicescorenoul

值得抄的做法

把读页面交给 Jev:对已描述的页面提类型化问题,而不是把快照发给 LLM。

怎么试

先 npx playwright install chromium,再用 npx -y -p jev-browser jev-browser-mcp 和 TYPESAFE_API_KEY 添加 MCP 服务器。

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0.93
  • 展示了 System One 用法在材料中检出0.95
  • 写了怎么处理不确定片段中未检出0.07
  • 给出了实测数字片段中未检出0.30
  • 是能跑起来的工具在材料中检出0.94
  • 学习案例 Top 10 候选信号未判定0.53
  • 是模型本身的复刻片段中未检出0.03
  • 解决的问题够普遍(0–2)按 0–2 打分1.11 / 2
  • 与 Jev 相关在材料中检出0.98
信号
Jev 是项目的核心0.93展示了 System One 用法0.95写了怎么处理不确定0.07给出了实测数字0.30是能跑起来的工具0.94学习案例 Top 10 候选信号0.53是模型本身的复刻0.0300.51解决的问题够普遍(0–2)1.11 / 2012

无判定区(0.40–0.60)

设计模式
问卷0.98代笔0.88菜单0.86盲审0.76漏斗0.66预问0.64取景框0.38信号灯0.27常开常闭0.2100.51

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17日 读 README 写成。