jev-eval
4esv
评测与可观测性 E2 · 资料已核对
在有标签的分类任务上比较 Jev 与 OpenRouter 模型的准确率、校准、时延和成本。
JEV · 决策点
对相同任务收集模型判断，并计算置信区间及重复输入的稳定性。
发布数据处理、调用与统计代码，以及特定模型的结果。
evaluation-benchmarksclassification-ranking
1428目录记录
346来源已核验
74项目分析页面
65万已知去重 Stars
目录包含 1,334 条仓库或集成记录、61 条文章与讨论、33 条其他资源。仓库链接按地址去重后对应 1,332 个 GitHub 仓库；仅凭公开链接不能判定其许可证为开源。
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热门 Jev 项目
精选 10 个关注度较高的项目，覆盖浏览器自动化、上下文压缩、交易、官方技能、电脑操作、代码审查、Agent 管理与数据查询。
01 / DIRECTORY
浏览 Jev 项目与资源
可以按项目名称、作者、用途或标签搜索，也可以按类别和活跃度筛选。点击项目详情可查看 Jev 的具体作用和源码链接。
jev-eyes
LeddoEngano
MCP 与集成 MIT E1 · 来源已链接
jev-eyes 在本地把图片转成 Jev 可决策的文字和布局状态，并提供 CLI、MCP server 和 Agent skill。
JEV · 决策点
Jev基于OCR文本与空间布局构成的state判断图像内容属性以及是否需要升级到视觉模型。
让现有 Agent 通过通用接口使用 Jev。
mcp-integrationstyped-decisions
jev-eyes 在本地把图片转成 Jev 可决策的文字和布局状态，并提供 CLI、MCP server 和 Agent skill。
JEV · 决策点
Jev基于OCR文本与空间布局构成的state判断图像内容属性以及是否需要升级到视觉模型。
让现有 Agent 通过通用接口使用 Jev。
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- 2026-09-20
来源与说明
根据仓库简介与 README 自动提炼；决策机制为规则归类，待人工复核，未独立测试性能。
已核对的源码链接 源码 1 ↗
jev-factorio-agent
CompleteDotTech
高频决策与仿真 MIT E1 · 来源已链接
这是一个由 Jev 驱动的 Factorio Agent，Jev 负责目标和下一步行动等快速宏观决策，确定性代码负责游戏规则、选项过滤与执行。
JEV · 决策点
Jev 负责快速宏观决策，包括目标选择、下一步行动和卡住检测。
在连续交互中观察决策效果；频率依实际运行而定。
games-simulationtyped-decisions
这是一个由 Jev 驱动的 Factorio Agent，Jev 负责目标和下一步行动等快速宏观决策，确定性代码负责游戏规则、选项过滤与执行。
JEV · 决策点
Jev 负责快速宏观决策，包括目标选择、下一步行动和卡住检测。
在连续交互中观察决策效果；频率依实际运行而定。
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来源与说明
根据仓库简介与 README 自动提炼；决策机制为规则归类，待人工复核，未独立测试性能。
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jev-fill-pdf
takumi-golf
浏览器与系统操作 E0 · 目录记录
Fill Japanese PDF forms (申請書・届出書) in one click with Jev by TypeSafe AI. Labels go to Jev, your values never leave the browser. OCR for image-only forms, works with 国税庁 forms. Built on pdf-lib / pdf.js / tesseract.js via Vercel AI Gateway.
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当前收录包含项目简介与链接，尚无可核对的 Jev 决策点。
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Fill Japanese PDF forms (申請書・届出書) in one click with Jev by TypeSafe AI. Labels go to Jev, your values never leave the browser. OCR for image-only forms, works with 国税庁 forms. Built on pdf-lib / pdf.js / tesseract.js via Vercel AI Gateway.
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- 2026-09-22
jev-filter
apixly-ai
评测与可观测性 E0 · 目录记录
Semantic filtering for AI tool results. Native npm CLI, caller-controlled context, batching, and reproducible benchmarks.
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Semantic filtering for AI tool results. Native npm CLI, caller-controlled context, batching, and reproducible benchmarks.
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jev-firewall
Koushik890
Agent 工具 E0 · 目录记录
Real-time firewall for AI coding agents: a PreToolUse hook checks every Claude Code / Codex tool call with deterministic shell-aware rules, and unmatched actions go to Jev for a calibrated allow/ask/block that fails closed.
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Real-time firewall for AI coding agents: a PreToolUse hook checks every Claude Code / Codex tool call with deterministic shell-aware rules, and unmatched actions go to Jev for a calibrated allow/ask/block that fails closed.
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jev-flash-review
TheBous
评测与可观测性 E2 · 资料已核对
供编码 Agent 调用的 MCP 代码审查引擎，对提交的 diff 按规则给出结构化判断。
JEV · 决策点
Jev 按规则检查 diff，再从实际 hunk 中选证据位置并复核问题。
调用方提供 diff 与业务边界；引擎不会自行扫描仓库，评分仍需人工复核。
coding-agentsmcp-integrationsevaluation-benchmarks
jev-frontier-100
softpudding
CLI 与流水线 MIT E1 · 来源已链接
**Jev 1.13.0：77.0%。** 每个条件为 100 道题 × 3 轮；共保留 3,000 次有效回答。 不取最好的一轮，也不做多数投票。
JEV · 决策点
Jev 对每道四选一题目直接做出 A/B/C/D 的选项决策并返回置信度。
增加一组可记录、可对照的判断信号。
cli-git-gatestyped-decisions
**Jev 1.13.0：77.0%。** 每个条件为 100 道题 × 3 轮；共保留 3,000 次有效回答。 不取最好的一轮，也不做多数投票。
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Jev 对每道四选一题目直接做出 A/B/C/D 的选项决策并返回置信度。
增加一组可记录、可对照的判断信号。
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- 2026-09-19
来源与说明
根据仓库简介与 README 自动提炼；决策机制为规则归类，待人工复核，未独立测试性能。
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jev-go
guillemus
SDK 与决策框架 E2 · 资料已核对
接口精简的非官方 Go SDK，可调用 Jev 并列出可用模型。
JEV · 决策点
把应用状态和问题发送给 Jev，解析 Choice、Score 或 Noul 答案。
封装请求和响应解析，便于在应用中接入结构化判断。
multilanguage-sdktyped-decisions
jev-go (kyledickey)
kyledickey
SDK 与决策框架 E0 · 目录记录
TypeSafe.ai Jev Go SDK
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TypeSafe.ai Jev Go SDK
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- 2026-09-22
jev-go-sdk
ajayk
SDK 与决策框架 Apache-2.0 E1 · 来源已链接
jev-go-sdk：由业务代码定义问题，客户端负责提交 Jev 请求并解析结构化结果。
JEV · 决策点
由业务代码定义问题，客户端负责提交 Jev 请求并解析结构化结果。
在现有程序中复用接入代码，减少重复处理接口细节。
multilanguage-sdktyped-decisions
jev-go-sdk：由业务代码定义问题，客户端负责提交 Jev 请求并解析结构化结果。
JEV · 决策点
由业务代码定义问题，客户端负责提交 Jev 请求并解析结构化结果。
在现有程序中复用接入代码，减少重复处理接口细节。
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- 2026-09-21
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根据仓库简介与 README 自动提炼；决策机制为规则归类，待人工复核，未独立测试性能。
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jev-graphrag
neo4j-field
代码库与图路径 E1 · 来源已链接
该仓库演示如何用 Jev 作为 Neo4j 知识图谱抽取与 GraphRAG 流程中的校准决策层，并包含实体去重演示和候选用例清单。
JEV · 决策点
评估候选代码或关系与目标的相关程度，选择下一条路径。
把下一步调查集中到更相关的证据上。
ast-code-graphsearch-retrieval
该仓库演示如何用 Jev 作为 Neo4j 知识图谱抽取与 GraphRAG 流程中的校准决策层，并包含实体去重演示和候选用例清单。
JEV · 决策点
评估候选代码或关系与目标的相关程度，选择下一条路径。
把下一步调查集中到更相关的证据上。
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来源与说明
根据仓库简介与 README 自动提炼；决策机制为规则归类，待人工复核，未独立测试性能。
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jev-harness-router
JoacoMarc
SDK 与决策框架 E0 · 目录记录
Per-turn router for agent harnesses: one 350ms Jev call picks the model tier, effort, tools and skill, behind a hard deadline with a regex fallback. Claude Agent SDK adapter included.
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Per-turn router for agent harnesses: one 350ms Jev call picks the model tier, effort, tools and skill, behind a hard deadline with a regex fallback. Claude Agent SDK adapter included.
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jev-hooks
microchipgnu
演示与体验 E0 · 目录记录
Compose typed Jev judgments as reactive semantic state in React and backend programs
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Compose typed Jev judgments as reactive semantic state in React and backend programs
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jev-in-mcp
chy4pro
MCP 与集成 MIT E1 · 来源已链接
jev-in-mcp：通过工具接口提供选择、评分或概率判断。
JEV · 决策点
通过工具接口提供选择、评分或概率判断。
让现有 Agent 通过通用接口使用 Jev。
mcp-integrationstyped-decisions
jev-in-mcp：通过工具接口提供选择、评分或概率判断。
JEV · 决策点
通过工具接口提供选择、评分或概率判断。
让现有 Agent 通过通用接口使用 Jev。
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根据仓库简介与 README 自动提炼；决策机制为规则归类，待人工复核，未独立测试性能。
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jev-inbox-queue
tusharck
上下文压缩与过滤 MIT E1 · 来源已链接
该项目用 Jev 回答每个邮件主题的七个类型化问题，再用 Python 规则将其整理为待办行动队列。
JEV · 决策点
Jev 对每个邮件线程一次性回答7个类型化问题，判断是否需行动、是否有人等待、是否推广邮件、种类、工作流、下一步和紧急程度。
把选择和打分接进现有程序；暂无可核验的性能对照。
context-compactiontyped-decisions
该项目用 Jev 回答每个邮件主题的七个类型化问题，再用 Python 规则将其整理为待办行动队列。
JEV · 决策点
Jev 对每个邮件线程一次性回答7个类型化问题，判断是否需行动、是否有人等待、是否推广邮件、种类、工作流、下一步和紧急程度。
把选择和打分接进现有程序；暂无可核验的性能对照。
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- 2026-09-23
来源与说明
根据仓库简介与 README 自动提炼；决策机制为规则归类，待人工复核，未独立测试性能。
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jev-is-not-odd
ItzSupra13
SDK 与决策框架 E1 · 来源已链接
jev-is-not-odd：由业务代码定义问题，客户端负责提交 Jev 请求并解析结构化结果。
JEV · 决策点
由业务代码定义问题，客户端负责提交 Jev 请求并解析结构化结果。
在现有程序中复用接入代码，减少重复处理接口细节。
multilanguage-sdktyped-decisions
jev-is-not-odd：由业务代码定义问题，客户端负责提交 Jev 请求并解析结构化结果。
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由业务代码定义问题，客户端负责提交 Jev 请求并解析结构化结果。
在现有程序中复用接入代码，减少重复处理接口细节。
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来源与说明
根据仓库简介与 README 自动提炼；决策机制为规则归类，待人工复核，未独立测试性能。
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jev-issue-radar
Patrick-SCH03
行业与垂直工具 MIT E2 · 资料已核对
Jev Issue Radar 是一个只读的 GitHub 重复问题分类看板，它检索候选问题并用 Jev 的 Choice 将每对问题判为重复、相关、不同或信息不足，同时并排展示双方原始报告中的选中段落供维护者审查。
JEV · 决策点
对每对原始问题与候选问题判定重复、相关、不同或信息不足，并选择原因类别与双方原文证据行ID。
把语义判断接到已有的命令行工作流。
domain-workflowssearch-retrievalclassification-ranking
Jev Issue Radar 是一个只读的 GitHub 重复问题分类看板，它检索候选问题并用 Jev 的 Choice 将每对问题判为重复、相关、不同或信息不足，同时并排展示双方原始报告中的选中段落供维护者审查。
JEV · 决策点
对每对原始问题与候选问题判定重复、相关、不同或信息不足，并选择原因类别与双方原文证据行ID。
把语义判断接到已有的命令行工作流。
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- 2026-09-20
来源与说明
核对范围为固定 README 说明的词面候选召回、证据行 ID 选择及失败比较。本站未扫描 GitHub 或重跑作者的四对集成测试；引文受约束不等于重复问题召回率已经验证。
jev-lab
Pasblinn
路由与成本优化 MIT E1 · 来源已链接
jev-lab：给任务分类或评估难度，由本地策略决定模型与处理路径。
JEV · 决策点
给任务分类或评估难度，由本地策略决定模型与处理路径。
按任务分配模型资源；具体成本收益需看项目测试。
llm-routing-costtyped-decisions
jev-lab：给任务分类或评估难度，由本地策略决定模型与处理路径。
JEV · 决策点
给任务分类或评估难度，由本地策略决定模型与处理路径。
按任务分配模型资源；具体成本收益需看项目测试。
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jev-lab
q93304989-bit
SDK 与决策框架 MIT E1 · 来源已链接
最简 Jev 调用演示器：单页分类器，把请求 JSON、概率分布、confidence、耗时与 token 都摊开给你看
JEV · 决策点
Jev根据输入文本在自定义类别上做choice分类，给出各标签概率分布与confidence。
把语义判断接到已有的命令行工作流。
multilanguage-sdktyped-decisions
最简 Jev 调用演示器：单页分类器，把请求 JSON、概率分布、confidence、耗时与 token 都摊开给你看
JEV · 决策点
Jev根据输入文本在自定义类别上做choice分类，给出各标签概率分布与confidence。
把语义判断接到已有的命令行工作流。
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- 2026-09-20
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jev-lab
llt22
SDK 与决策框架 E1 · 来源已链接
Jev 把自然语言状态转换成带类型的决策：**Noul** 做是/否判断，**Choice** 从候选项中选择，**Score** 做有序评分。本仓库既是 Jev 生态导航，也是一个独立实验室，提供原始数据、负面结果和完整复现脚本。
JEV · 决策点
Jev 根据自然语言需求对仪表盘组件的选用、父子挂载和排序问题做出 choice 选择。
增加一组可记录、可对照的判断信号。
multilanguage-sdktyped-decisions
Jev 把自然语言状态转换成带类型的决策：**Noul** 做是/否判断，**Choice** 从候选项中选择，**Score** 做有序评分。本仓库既是 Jev 生态导航，也是一个独立实验室，提供原始数据、负面结果和完整复现脚本。
JEV · 决策点
Jev 根据自然语言需求对仪表盘组件的选用、父子挂载和排序问题做出 choice 选择。
增加一组可记录、可对照的判断信号。
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根据仓库简介与 README 自动提炼；决策机制为规则归类，待人工复核，未独立测试性能。
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jev-labs
copyleftdev
SDK 与决策框架 MIT E1 · 来源已链接
该项目在 Jev 周围构建共识内核，用 5 个 Agent 投票、稳定性门限和 quorum 机制对药房场景做出决定或升级，并包含 TLA+ 规约、Rust 内核与仿真工具。
JEV · 决策点
Jev 对每条药房处方记录返回校准概率，内核经稳定性门限和5取3 quorum投票决定放行、拒绝或升级给人工药师。
在连续交互中观察决策效果；频率依实际运行而定。
multilanguage-sdktyped-decisions
该项目在 Jev 周围构建共识内核，用 5 个 Agent 投票、稳定性门限和 quorum 机制对药房场景做出决定或升级，并包含 TLA+ 规约、Rust 内核与仿真工具。
JEV · 决策点
Jev 对每条药房处方记录返回校准概率，内核经稳定性门限和5取3 quorum投票决定放行、拒绝或升级给人工药师。
在连续交互中观察决策效果；频率依实际运行而定。
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根据仓库简介与 README 自动提炼；决策机制为规则归类，待人工复核，未独立测试性能。
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JEV-language
Nolane-x
演示与体验 E0 · 目录记录
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jev-lens.nvim
rashedInt32
MCP 与集成 E0 · 目录记录
Neovim popup for jev-lens verdicts: do I need to look, which files, and strip the debris.
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Neovim popup for jev-lens verdicts: do I need to look, which files, and strip the debris.
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