Repolode
wuyoscar

wuyoscar/jev-skill

Подборка демо, сценариев и пяти устанавливаемых навыков агентов на основе модели принятия решений Jev для coding agents.

Звёзды
638
Форки
48
Открытые issues
2
Последний коммит
3 дня назад

Что это?

Awesome Jev Skills — это подборка демо, сценариев и навыков для Jev — модели, которая выбирает среди вариантов, классифицирует входные данные и выставляет им оценки. В репозитории собраны пять навыков (jev, jev-triage, jev-documents, jev-eval и jev-act), которые coding agents, например Codex, Claude Code или OpenCode, могут установить и использовать для таких задач, как выход из зацикливания, маршрутизация обращений в поддержку, проверка подтверждений в документах и выбор действий в браузере.

В репозитории также собран каталог примерно из 67 проектов и ресурсов сообщества: от демо для браузера и игр до альтернатив на локальных моделях и отчётов об оценке, а ещё 108 рецептов сценариев. Для каждого сценария указаны формат входных данных, ожидаемый результат и редактируемый шаблон. Для справки также приведён набор записанных пар «входные данные/результат» из реальных вызовов API на синтетических примерах.

Навыки отделяют принятие решения от его исполнения: Jev возвращает выбранный вариант или оценку, а фактическое действие выполняет агент или хост-инструмент. Настройка поддерживает ключ OpenRouter или официальный сервис TypeSafe. Также есть режим симуляции агента, который чётко помечен как режим без вызова Jev.

Ключевые возможности

  • 01Пять устанавливаемых навыков для coding agents: маршрутизация обращений, проверка подтверждений в документах, оценка и выбор действий.
  • 02Около 108 рецептов сценариев с форматами входных данных, результатами и редактируемыми шаблонами.
  • 03Записанные пары «входные данные/результат» из реальных вызовов Jev API на синтетических примерах.
  • 04Настройка через OpenRouter или официальный сервис TypeSafe, а также автономная проверка в режиме dry run.
  • 05Каталог демо сообщества, альтернатив на локальных моделях и отчётов об оценке.

Сценарии использования

  • Выход из зацикливания coding agent, который снова и снова выполняет одну и ту же неудачную команду.
  • Маршрутизация или маркировка групп обращений в поддержку с предварительной проверкой небольшой выборки.
  • Проверка того, подтверждается ли утверждение конкретными отрывками из документов.
  • Создание прототипа этапа принятия решений на основе правил внутри рабочего процесса агента.

Быстрый старт

  1. 1

    Передайте агенту промпт для установки

  2. 2

    Попросите агента обновить его позже

Что важно знать

  • Jev — это модель принятия решений, а не отдельное приложение, поэтому ей нужен агент, который предоставит данные и выполнит необходимые действия.
  • Многие из перечисленных проектов созданы сообществом, не тестировались и не являются официальными.

Темы

Частые вопросы

Что такое jev-skill?
Подборка демо, сценариев и пяти устанавливаемых навыков агентов на основе модели принятия решений Jev для coding agents. Awesome Jev Skills — это подборка демо, сценариев и навыков для Jev — модели, которая выбирает среди вариантов, классифицирует входные данные и выставляет им оценки. В репозитории собраны пять навыков (jev, jev-triage, jev-documents, jev-eval и jev-act), которые coding agents, например Codex, Claude Code или OpenCode, могут установить и использовать для таких задач, как выход из зацикливания, маршрутизация обращений в поддержку, проверка подтверждений в документах и выбор действий в браузере.
jev-skill можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
jev-skill распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
jev-skill всё ещё поддерживается?
Активно поддерживается. Последний коммит в jev-skill — 17 окт. 2026 г..
Для чего можно использовать jev-skill?
Выход из зацикливания coding agent, который снова и снова выполняет одну и ту же неудачную команду. Маршрутизация или маркировка групп обращений в поддержку с предварительной проверкой небольшой выборки. Проверка того, подтверждается ли утверждение конкретными отрывками из документов. Создание прототипа этапа принятия решений на основе правил внутри рабочего процесса агента.
Как установить jev-skill?
Передайте агенту промпт для установки Попросите агента обновить его позже
Где скачать jev-skill?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/wuyoscar/jev-skill

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты

Набор готовых к production инженерных workflow в формате Markdown, которые помогают AI-агентам проходить этапы от спецификации и планирования до тестирования, ревью и релиза.

108,4 тыс.11,3 тыс.JavaScriptMITОбновлён 7 дней назад

Слой рабочих процессов и среда выполнения для OpenAI Codex CLI: структурированное планирование, выполнение долгосрочных целей, параллельные команды агентов и отслеживание состояния в .omx/.

33,6 тыс.2,5 тыс.TypeScriptMITОбновлён 11 часов назад