wuyoscar/jev-skill

解決的問題

提供一系列專門的技能、工作流程與示範，供編碼代理提升其決策能力。與其依賴一般 LLM 推理處理每個步驟，它讓代理能使用「Jev」（一個負責選擇、分類與評分的系統）來更可靠地處理工具路由、分流與證據檢查等特定任務。

運作方式

此專案提供一組「技能」，可安裝到編碼代理（如 Codex、Claude Code 或 OpenCode）中。這些技能作為不同決策類型的專門模組：

• jev：設計問題與批次呼叫。
• jev-triage：排序與標記記錄（例如支援佇列路由）。
• jev-documents：尋找與驗證來源證據。
• jev-eval：根據評分標準檢查輸出。
• jev-act：選擇下一個合法行動（例如瀏覽器步驟或遊戲動作）。

代理可透過 API（經由 OpenRouter 或 TypeSafe）或模擬模式使用這些技能，在模擬模式中代理自行處理決策邏輯。

適用對象

建置或使用 AI 編碼代理的開發者，希望在其代理工作流程中加入結構化決策、分類與評分能力。

亮點

• 多樣化技能組合：包含分流、文件證據、評估與行動選擇的專門模組。
• 廣泛生態系統：收錄 57 個專案、108 個情境，以及各種社群建置的應用程式，從瀏覽器自動化到音樂創作。
• 代理優先安裝：設計為由編碼代理本身透過特定提示安裝。
• 彈性後端：支援官方 TypeSafe 服務、OpenRouter 或本機模型模擬。