发现最出色的 AI 工具

Node.js CLI 和 MCP 服务提供基于 Jev 的分类、选择、路由、排序、语义逐行筛选及动作检查。需要 API 密钥并向服务发送选定文本；上下文截断可能遗漏相关行，防护判断属于建议而非安全边界。

实验性协议仓库附带可运行的离线工具，用于重算固定历史 40 项评测的指标并检查协议样例。不提供运行时智能体控制器或实时 API 评测，原始模型响应也未提供；该重放器并非通用评测工具。

TypeScript 库为需求、规划、执行审查及发布流程提供带日志和阈值的决策门。已实现后端使用兼容的大模型服务并需要其凭据；Jev 后端目前仅为接口占位，并非可用集成。

实验性 Hermes 插件依据操作者设定的模型白名单和预算约束生成路由计划，可选用 Jev。不会自动发送请求或切换模型；默认关闭外部调用，所报告的合成样例不能证明实际节费或质量收益。

原型 GitHub Action 通过智能体、仓库检查、只读审阅器和 Jev 决策门，将可信议题转为修复提案，并限制重试次数。仅创建拉取请求、不合并；需要服务凭据，Claude 支出上限不包含 Jev 费用。

Python 循环将 Jev 概率与操作者提供的先验结合，根据输入状态建议智能体工作流动作。需要 API 密钥和预先编写的问题；附带的小规模测试未证明优于直接使用 Jev。

这个 Hermes 适配器用 Jev 删除或截短陈旧工具历史，保留普通对话并保护指定的状态变更调用。只读会话数据库，可另导出 JSON；安装需构建上游库与 TypeSafe 密钥，上下文会外发，相关性判断可能漏掉有效证据。

check-risk 结合仓库策略规则与可选 Jev 语义分析，为 Git 变更评分并建议检查与审核人。可作为本地 CLI 或 GitHub Action，语义模式会外发代码上下文；实时 Jev 验证仍待完成，离线结果标记不完整，风险分不是失败概率。

Frost 用 TypeSafe Jev 分析提示词，再按成本、质量或速度策略在本地推荐已配置的模型、运行工具及推理力度，不启动所推荐模型。需密钥和持续维护的目录；示例排名与可选容量快照不保证账户可用性或实际效果。

pi-typesafe-jev 将 TypeSafe 选择、是非、评分及批量判断封装为 Pi 工具，并支持复用问题文件。调用会将状态发送到 API，阈值与动作仍由用户负责；设置流程在本地明文保存密钥，输入字符不遮蔽。

pi-jev-code 为单个 Pi 编程智能体增加 Jev 搜索排序、编辑前语义检查及基线到当前差异审核。需 Pi、Node.js 和 TypeSafe 密钥，并发送任务代码上下文；阈值仍是启发式，API 失败允许继续，最终审核发生在修改之后。

JevKeep 用 Jev 相关性评分选择对话原文片段，在 Codex 常规压缩摘要之外恢复保留。需兼容压缩钩子、Node.js 和 TypeSafe 密钥，会外发对话与工具文本；片段受大小限制，可能漏掉细节，失败时保留原生压缩流程。

decide-mcp 是本地 stdio 服务，将有限选项判断交给可配置模型与策略档案，默认通过 AI Gateway 使用 Jev。调用需供应商凭据并远端发送上下文，区分原生概率与模型估计百分比；建议不执行操作，也不保证经过校准的置信度。

AskJev MCP 向 MCP 客户端提供 TypeSafe 的选择、是非及有序评分，可围绕共享上下文批量提问并返回概率和用量。需 Node.js 与 TypeSafe 密钥，输入状态会外发；评分采用有序等级索引，不是统一的零到一刻度。

Switchboard 是兼容 OpenAI 接口的 Python 网关，使用 Jev 检查注入、有害内容及个人信息，再路由到大小模型，并可检查输出。Jev 不可用时默认标记后放行大模型，可配置为拒绝。需要服务凭据，阈值和安全效果仍需独立验证。

Pi Agent Foreman 检查最近的明确工作请求和未完成回复，通过分类器及独立 Pi 智能体提出继续指令。它遵守停止、阻塞及权限边界，不复活更早请求。分类会把请求与回复文本发送到外部，判断有不确定性，不能产生新的用户授权。

OMP Statify 可压缩较长工具文本和早期纯文本助手消息，并在本地保留可恢复原文。默认关闭，不改用户或指令消息。选中上下文会发送给 OpenRouter；失败、低置信度或未缩短时保留原文，不保证降低总费用。

XavierJev 是本地 TypeScript 决策库，使用 Ollama 或 llama.cpp 的词元概率处理二元判断、选择、评分、门控和路由，并含 Claude 权限插件。它独立于托管 Jev；后端故障时询问人工，小模型判断仍需任务校准与合适的本地资源。

Codex Jev Router 当前通过本地 MCP 搜索、路径行号引用及有界扩展，确定性地选择工作区证据。原模型路由设计已属历史；现行默认不需 Jev 或本地模型，也不改变 Codex 模型和推理设置。选中片段不等于完整仓库审计。

Jevonian 是实验性本地网关，在配置的模型服务商间路由规划、执行及辅助请求，并记录估算费用和额度。它不托管模型，也不是智能体；提示和工具内容仍会发送给服务商，价格估计不一定与账单一致。

DSH Jev Verify 为 DSH 提供类型化选择、是非概率、评分、审计日志和可选动作检查。Autoguard 结合规则与 Jev 风险阈值，但 API 出错时会警告后放行。需要 TypeSafe 接入，概率与小样本测试不能视为可靠的安全保证。

Jev Skill Router 是可运行的 Claude Code 钩子，默认影子模式记录技能建议，也可注入简短提示，并带日志分析脚本。实验已结束且未证实收益，不会改变完整技能列表。需要付费 TypeSafe 密钥，会将提示及选中技能内容发送给 Jev。

CyberWareX MCP 将网页提取、截图、PDF、链上数据、语音等托管 API 接入智能体。调用通过 x402 使用 Base 上的 USDC 付费；服务器只返回付款要求，不持有钱包私钥或自行付款，须由获得授权的客户端结算。

Jev Toolkit 是基于 Bun 的 MCP 服务，提供类型化判断、候选排序及依据所给证据核验主张。需 TypeSafe 凭据，保留本地事件日志；调用者须脱敏 ask 状态内容，模式过滤不是完整隐私识别。