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JevRev:为 LLM 工作流提供快速低成本决策的 Sift/Loop/Long 系统

Alex314618-create/JevRev · An LLM + Jev workflow that changes EVERYTHING. Boost your vertebrate brain with a spine inside.

GitHub原文发布 未知首次收录 2026-10-01上架 2026-10-02 07:04

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ELI5:它是什么,解决什么问题

JevRev 是一个 LLM + Jev 工作流系统,将工作分为三部分:JevSift 在任务开始时评估多条候选路径并筛选值得投入 token 预算的方向,JevLoop 逐轮审核结果并决定下一步动作(fix / verify / continue / replan / human),JevLong 对长时间多轮任务监测停滞、重复失败、偏移、工具调用问题和预算风险。Jev 负责快速、低成本的决策与过滤,LLM 负责提出并执行工作,二者通过 CLI 与 JSON/JSONL 协议通信,可与 Codex、Claude Code、OpenCode、CI 工作流或自定义宿主集成,并提供交互式 TUI 查看会话与证据。

核心能力与快速开始

★ 700 · TypeScript

能做什么
提供三组件工作流能力:JevSift 用 Jev 做窄问题判断,配合确定性策略处理重复与硬约束风险,并对候选方案生成带预算和停止条件的探测工单;JevLoop 读取记录器捕获的命令、测试、指标与产物,审计每轮结果并给出下一步动作(fix、verify、continue、replan、human);JevLong 读取 agent 写入的 JSONL 事件,记录会话进度并检测停滞、重复失败、漂移、工具问题与预算风险。支持 activation 影子模式评估是否值得启动 Sift,提供 CLI/JSON/JSONL 协议、交互式 TUI 会话看板与监控页,并可连接托管 Jev、本地 SemIf 或回放文件作为 provider。
适用场景
适用于需要多轮迭代并希望控制 token 预算的编码或开发类 Agent 任务场景,例如从多条候选方案中挑选值得实测的路径、对每轮产出做基于可回放证据的收敛判断、以及在长时间运行的 agent 会话中持续监控进展与风险;也可通过统一协议接入 Codex、Claude Code、OpenCode 等宿主或 CI/自定义 harness。
项目形态
可直接使用的工具
部署方式
需本地安装:npm install 后 npm run build,通过 scripts/install-skill.mjs 安装 skill 到指定宿主;CLI 以 node dist/cli.js 调用。托管 Jev 需设置 JEVREV_JEV_API_KEY 环境变量,可通过 JEVREV_JEV_URL 或 --jev-url 指定自定义 API 地址;本地 SemIf 通过 scripts/start-semif.ps1 启动(Windows 示例)。
主要依赖
Node.js 20 或更新版本(依据 README 徽章);使用托管 Jev 需要 API key;本地模型 SemIf 的硬件与运行要求未说明。
使用限制
activation 目前仅在影子模式下运行,不会调用 Jev,也不会自动开始或跳过 Sift;Jev 只负责决策、过滤与提醒,不接管会话,实际编码、测试与基准运行仍由宿主 agent 完成;托管 Jev 的 API 成本、配额与速率限制未说明;本地 SemIf 的具体硬件与性能条件未说明。
许可证
MIT
最近推送
2026-09-29 09:33

资料检查:2026-10-01 07:00 · 卡片整理:2026-10-02 07:00
卡片由 AI 根据仓库资料整理,未进行安装或运行验证 · 本次更新未完成,保留上次成功内容

职业应用

程序员

在编码任务中,用 JevSift 在任务开始时评估多条候选实现路径并筛选值得投入 token 预算的方向,用 JevLoop 逐轮审核结果并决定下一步动作(fix / verify / continue / replan / human),用 JevLong 监测长时间多轮任务中的停滞、重复失败、偏移、工具调用问题和预算风险;可通过 CLI 与 JSON/JSONL 协议与 Codex、Claude Code、OpenCode、CI 工作流或自定义宿主集成。

查看内容依据
JevSift 在任务开始时评估多条候选路径并筛选值得投入 token 预算的方向,JevLoop 逐轮审核结果并决定下一步动作(fix / verify / continue / replan / human),JevLong 对长时间多轮任务监测停滞、重复失败、偏移、工具调用问题和预算风险。

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