JEV Harness:基于 Jev 的提案审查工具
TypeSafeAI 社区仓库,实现基于 Jev 的提案审查流程:LLM 提出操作,Jev 回答四个窄问题,代码做决定并留下凭证;包含离线测试、路由实验和 Next.js 演示。
630MIT
一个调用 TypeSafe Jev 模型的类型化、带置信度的智能体技能路由 CLI 与库。在合成任务上达到 94.4%(68/72)的路由准确率。
该仓库是真实的 TypeSafe Jev 集成与研究项目。README 详细描述了一个调用 TypeSafe Jev API 的类型化、置信度感知的智能体技能路由 Python CLI 与库(model=jev-1.13.0 / jev-latest),包含完整评测:72 个合成请求中 68 个正确(94.4%),并记录 API 调用次数、token 用量、成本估算、延迟、失败案例与复现步骤。代码、离线测试、基准对比、CLI 与库使用示例均围绕 Jev 展开,属于实质性的 Jev 集成、评测与开发工具,而非空仓库或关键词堆砌。