jev-use0.8.0

Claude Code / Codex / pi plugin that hands the agent steps needing no text output to Jev (TypeSafe's judgment model) — measured p50 ~230 ms and ~$0.02 per 1,000 judgments, with typed escalation back to the LLM.

shitianfang Published 27 days ago MIT ~6.3K downloads/mo

Untested on omp

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Readme

jev-use

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Claude Code / Codex / pi 与 Jev 的最佳协作方式:把不需要输出内容的任务交给 Jev——加速任务、减少 token 消耗,更快更好地完成任务。

它让 LLM 与 Jev 真正协作:需要输出内容时,LLM 接管;不需要内容、只要快速执行时,交给 Jev。

演示——真实运行,1× 速度

路线查询:Jev 点击,LLM 打字——10 次决策(p50 274 ms)、4 次写入;查错地点被 Jev 拒绝后 LLM 重写	上下文压缩——200 条消息 7 次调用判完,LLM 一段摘要替换丢弃堆;召回 3/3
Pong:球速=决策延迟——按常规调用时 20 秒内 Jev 86 次决策,haiku 6 次,gemini 3 次;给两个基线都加上 enum 约束后差距是 3×	把关每条 shell 命令——危险命令约 230 ms 内带理由拒绝,零 LLM token

每个演示都是可复跑的脚本,在 bench/examples/;全部数字、方法、方差与告示:bench/RESULTS.md · 第三方实测:docs/evidence.md。

安装

npx -y jev-use install    # 自动配置 Claude Code / Codex / pi——检测到哪个装哪个

在 agent 运行的环境里配一个 key（JEV_BACKEND=mock 可无 key 干跑）：

供应商	环境变量
TypeSafe 直连	`TYPESAFE_API_KEY`
OpenRouter	`OPENROUTER_API_KEY`
Vercel AI Gateway	`AI_GATEWAY_API_KEY`

npx -y jev-use doctor 检查链路。被判断的状态会发往你配置的供应商;JEV_BACKEND=mock 全程本地。插件形态（含路由技能和 PreToolUse 把关）：harness/claude-code · harness/codex。

作为库使用

npm i jev-use——判断路径零运行时依赖：

import { Jev, check, pick, rate } from "jev-use";

const jev = new Jev();

const { answers } = await jev.judge(state, {
  next: pick("Next action?", { merge: "all green", rerun: "looks flaky", hold: "needs attention" }),
  risk: rate("How risky?", ["routine", "worth a look", "incident"]),
  passed: check("Did the run fully succeed?"),
});
// answers.next → { answer: "merge", confidence: 0.93, confidenceFrom: "reported", escalate: false }

Jev 拍不了板的判决会带着 escalate: true 和类型化原因交还。工具、判决结构、升级契约、CLI：docs/reference.md。

小到能读完

文件	职责
src/protocol.ts	问题（`check`/`pick`/`rate`）、判决、升级原因的类型
src/dispatch.ts	调用前分路：哪些步骤根本不进 Jev
src/judge.ts	筛查 → 后端 → 交还不确定的；`gate`
src/jev.ts	引擎之上的 `Jev` 客户端
src/redact.ts	被门控的动作发出前，先抹掉其中的凭据
src/backends/	TypeSafe、OpenRouter、Vercel、mock 适配器
src/server.ts	两个 MCP 工具
src/cli.ts	`install`、`serve`、`hook gate`、`doctor`
skills/jev-use/SKILL.md	agent 遵循的路由规则

开发

$ npm run typecheck && npm test    # 单元测试，含各供应商线上格式 fixture
$ npm run smoke                    # 真实 MCP 客户端 ↔ 构建产物 CLI，走 stdio
$ node bench/run.mjs               # 微基准，用你的 key 和网络

主体由 Claude Code（AI 辅助）编写。