你的代理模型不需要更大的参数，而是需要更快的决策速度。Jev + Hermes：路由决策、记忆检索、技能选择、界面点击。约0.4秒响应，成本不足一美分。
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kerpopule/hermes-jev-skills

来源：https://github.com/kerpopule/hermes-jev-skills

Hermes Jev 技能集

为你的代理模型配备一个快速、低成本的“第二大脑”，专门处理小型决策。

你的代理模型正在用前沿模型处理大量非思考类任务，浪费着宝贵的算力：本轮对话应调用哪个模型、从377种技能中加载哪一个、检索到的段落哪些重要、哪些对话轮次需要摘要保留、下一步该点击哪个按钮。这些都是决策任务，而非文本生成。让成本仅为一小部分、响应时间约0.4秒的轻量级处理器来完成这些工作，把昂贵的模型留给文本创作。这就是 Jev（https://docs.typesafe.ai）——TypeSafe 的决策模型。

它从不生成文本。
你只需提供状态和类型化问题（选择其一、评分、是/否判断），它就能以校准后的置信度给出答案。本代码库将这一能力集成到代理模型的日常工作流程中。

模型路由仪表盘

包含 Jev 开关（开启/影子模式/关闭）、路由池网格面板，以及实时决策流
jev dashboard 示例数据：Jev 路由开关、按工作类型分层展示的路由池面板，以及实时决策流（层级、工作类型、模型来源、置信度、延迟）

Jev 的决策能力与成本

八种技能以标准 SKILL.md 文件形式发布，不仅限于 Hermes 平台。同样的文件夹结构可兼容 Claude Code、Codex 或任何能读取技能文件的系统。

两行命令快速体验

git clone https://github.com/kerpopule/hermes-jev-skills ~/hermes-jev-skills && python3 ~/hermes-jev-skills/install.py

jev setup-key # 将密钥粘贴至打开的临时页面，然后运行：jev doctor

安装程序会自动检测系统中的 Hermes、Claude Code 和 Codex，并为每个检测到的工具进行安装。
python3 install.py --check 可预览安装计划而不实际更改。
--uninstall 可完全卸载。

仍在犹豫？
运行 jev models suggest --write 根据价格区间生成路由池方案，再用 /jev routing shadow 进入影子模式观察一天。影子模式仅记录决策日志而不实际切换，一天的决策成本极低且零风险。当日志显示决策合理时即可正式启用。

在 Hermes 中使用

从影子模式开始——这是观察 Jev 决策行为的最真实方式，且不会触发任何实际变更。

/jev status
/jev routing shadow  # 仅记录决策日志（从此处开始）
/jev routing on      # 按对话轮次切换模型
/jev skills on       # 每轮自动推荐合适技能
/jev notice on       # 在路由响应时显示 "[Jev] 硬分类 · 编程 → kimi-k3 · 置信度0.92"
/jev routing on all  # 设为所有配置文件的默认设置（配置文件自身设置仍优先）

代理模型获得五个新工具：
jev_memory_filter、jev_compact_select、jev_choose_action、jev_supervise、jev_escalate。

hermes-jev 插件仅使用公开接口（pre_llm_call、llm_request 中间件、工具接口、斜杠命令），因此 hermes update 不会破坏兼容性，且不会修改 Hermes 核心代码。插件只能切换模型，不能改变供应商连接——在 OpenRouter 平台上这依然覆盖所有服务商。若通过 /model 手动选择，则以手动设置为准。

管理所有可用模型

jev models list       # 列出本机可调用所有模型：价格、上下文、视觉、推理能力
jev models providers  # 列出已持有API密钥或登录凭据的服务商
jev models suggest --write  # 根据价格区间生成初始路由池方案（可自行调整）

模型目录来自 models.dev（https://models.dev），筛选条件为环境变量或 Hermes .env 中已设置API密钥名称的服务商，或 Hermes 已保存登录凭据的服务商。仅读取密钥名称，不读取密钥本身。

路由池配置存储于：

• 全局配置：~/.hermes/jev/routing.json
• 配置文件专属覆盖：~/.hermes/profiles/<profile>/jev/routing.json

详细文档见 skills/jev-model-routing。

API密钥永远不接触代理模型

jev setup-key 打开的临时页面仅由本机托管。你将 TypeSafe 密钥（https://console.typesafe.ai/settings/keys）粘贴至此页面后，密钥直接存入操作系统密钥库（macOS 钥匙串 / Linux 的 secret-tool / 备选的0600权限文件），并在 Hermes 环境中自动写入各配置文件的 .env。执行命令的代理仅能看到一行状态：已存储、已验证、成功或失败——永远看不到密钥本身，甚至无法查看前缀。

该页面基于不可猜测的临时URL运行，拒绝非常规Host头请求（防止DNS重绑定攻击），不发送引用日志，使用后或10分钟后自动关闭。在无图形界面环境中，可通过 jev setup-key --tty 启用隐藏式命令行提示。

绝对不要将密钥粘贴到聊天窗口中！
若已泄露，请立即生成新密钥。

离开设备的数据内容

Jev 是云端API，因此以下信息会明确传输（非隐式传递）：

• 路由决策：用户对话轮次（经脱敏处理：邮箱、电话、令牌、长十六进制字符串被遮蔽），限制3000字符内。绝不传输历史记录、工具结果、文件或记忆内容。若对话轮次疑似包含密钥，或存在于 private_profiles 配置中的配置文件，仅传输基础特征（长度、是否包含代码、是否出现风险关键词）。
• 记忆检索：查询语句 + 每个段落最多900字符（脱敏处理）。存储系统的ID、路径、来源被替换为 P0、P1… 且绝不传输。疑似凭证的段落完全不会发送。
• 对话压缩：每个轮次最多700字符（脱敏处理）。敏感对话轮次会被跳过。
• 技能选择：对话轮次（脱敏）+ 技能名称与描述。
• 界面/浏览器操作：操作目标、简要元素标签、操作描述。绝不传输截图、页面文本或字段值。敏感目标或标签在传输前会被拦截。

日志仅记录决策元数据（层级、模型、置信度、延迟），绝不记录提示词文本。

全链路容错设计

密钥缺失、超时、速率限制、响应异常、置信度过低：路由保持当前模型、记忆返回原始列表、压缩跳过所有处理、技能选择不推荐任何技能、界面操作返回 reobserve。Jev 故障最多损失决策时间预算（路由环节2.5秒），绝不阻断对话轮次。

安全机制不依赖 Jev 决策准确性：

• 风险关键词（生产环境、删除、迁移、安全、支付、法律等）绝不路由至最低成本层级
• 长对话上下文不会在会话中途切换至廉价模型
• 对话轮次仅在获得高置信度答案时才会被压缩丢弃
• Jev 只能返回你在操作表中预定义的操作ID

目录结构

jevkit/           # 核心库与 `jev` 命令（仅使用标准库）
skills/           # 八个 SKILL.md 技能文件（平台无关）
hermes/plugin/    # Hermes 插件
router-dashboard/ # 模型路由界面（`jev dashboard`）
install.py        # 安装/卸载脚本
tests/            # 离线测试套件（所有Jev响应为模拟数据）
docs/             # 集成文档与实战经验总结

测试套件完全离线运行，所有Jev响应均为模拟数据，可安全在任何环境执行：

python3 -m unittest discover -s tests

许可证

MIT 协议。Jev 和 TypeSafe 是 TypeSafe AI 的产品；本项目为独立开发。
可选的浏览器执行器封装了 browser-use/jev-ultrafast（MIT协议），但未包含在本项目包内。