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Jev-powered model routing, memory, compaction, skill selection, computer and browser use for Hermes agents (also Claude Code and Codex)

它是什么

Hermes Jev Skills 是一组插件和技能定义，让 Hermes AI 代理（以及兼容的代理，如 Claude Code 或 Codex）将廉价、快速的“决策”工作卸载到 Jev，一个 TypeSafe 决策模型服务。Jev 从不生成散文——它只回答结构化问题（选择一个、评分、是/否），并带有校准的置信度。该仓库将这些答案接入一系列代理任务（模型路由、搜索排名、邮箱分类、网页筛选、回合选择等），使昂贵的 LLM 只做重量级写作。

核心概念

概念	Jev 做什么	典型成本
模型路由	选择能处理当前回合的最便宜模型。	每回合约 0.4 秒
搜索排名	对获取的结果进行排名，决定查询是否需要细化，并检查证据是否回答问题。	每轮约 1.9 秒
技能选择	从 377 个已安装的“技能”中选择一个（例如，记忆过滤、网页筛选、分诊）。	约 2.8 秒
邮箱分类	将收到的邮件分类到不同通道（需要回复、促销、垃圾邮件等）。	每封约 0.44 秒，$0.00002
回合压缩	当上下文需要修剪时，决定保留哪些对话回合。	71 回合在 0.95 秒内
计算机/浏览器使用	从预先批准的表格中选择下一个 GUI 或页面操作。	约 0.4-0.5 秒
网页筛选	检测网页搜索结果中的隐藏指令，并将其从 LLM 中隐藏。	每个结果约 0.2 秒

所有决策通过短 API 调用 Jev 云服务完成；仓库提供 问题模板、技能文件（SKILL.md）和 命令行工具（jev），可与 Hermes 集成。

如何开始

# 克隆并运行捆绑的安装程序（Python 3.9+）
git clone https://github.com/kerpopule/hermes-jev-skills ~/hermes-jev-skills && \
python3 ~/hermes-jev-skills/install.py

# 注册你的 TypeSafe API 密钥（一次性本地页面）
jev setup-key   # 打开本地页面；粘贴密钥，然后运行 `jev doctor`

安装程序会检测机器上任何 Hermes、Claude Code 或 Codex 安装，并添加相应的插件和通道子代理。你可以使用 python3 install.py --check 预览将要发生的事，或使用 --uninstall 删除所有内容。

典型工作流程

影子模式 – 运行 /jev routing shadow 让 Jev 做决策并记录，而不实际切换模型。这让你先验证成本和准确性。
开启路由 – /jev routing on 让 Jev 为每个回合选择模型。
启用技能 – /jev skills on 让 Jev 为每个回合建议合适的技能（例如，记忆过滤、网页筛选）。
可选屏幕 – /jev screen on 自动扣留可疑的网页搜索块。
监控 – /jev dashboard 打开一个网页 UI，显示池、置信度分数、延迟和每个决策的日志。

所有命令都是 Hermes 代理理解的斜杠命令；它们映射到公共插件钩子（pre_llm_call、transform_tool_result 等），因此 Hermes 升级不会破坏集成。

安全与隐私

原始数据零暴露 – 在任何请求离开机器之前，负载都会被脱敏（个人标识符、凭据、长文本），只发送粗略特征。
故障开放设计 – 如果 Jev 不可用，代理回退到当前模型，保留现有记忆列表，并且永远不会阻塞回合。
风险词防护 – 某些高风险术语（支付、法律、删除等）永远不会路由到最便宜的层级。
本地密钥存储 – jev setup-key 将 TypeSafe 密钥存储在操作系统密钥库（Keychain、secret-tool 或 0600 文件）中，并且永远不会将其传递给代理进程。

仓库布局

jevkit/            # 核心库和 `jev` CLI（仅标准库）
skills/            # 13 个 SKILL.md 文件，代理无关的决策规范
hermes/plugin/     # Hermes 插件，挂钩到代理生命周期
router-dashboard/  # HTML/JS 仪表板，用于实时决策监控
install.py         # 安装/卸载脚本
tests/             # 使用模拟 Jev 响应的离线测试
scripts/           # 演示主页生成器、夜间 PR 报告、发布门
 evals/             # 测量脚本，你可以在自己的会话上重新运行
docs/              # 详细的集成说明、安全指南、设计选择

首先阅读的关键文档：

turning-a-jev-feature-on.md – 如何安全地启用功能。
using-jev-in-a-hermes-fleet.md – 在多个代理中操作 Jev。
writing-a-jev-question.md – 为 Jev 制作有效的结构化问题。

谁可能使用这个

构建自主代理的开发者，需要保持令牌成本低，同时仍能做出智能路由、分诊和工具选择决策。
管理 Hermes 代理群的操作团队，希望有一个集中、可审计的决策服务。
研究人员，对测量廉价决策模型与昂贵 LLM 输出之间的权衡感兴趣。

底线

Hermes Jev Skills 将廉价、快速的决策 API 变成 AI 代理的实用“第二大脑”，处理从模型选择到邮箱分类的一切，同时保持用户数据在设备上，并提供广泛的安全网。