Pi 编程助手的自动模式插件：使用 Kev/Laya（本地运行）或 Jev 对命令进行分类

刚发布了 pi-automode-classifier，一个用于 Pi 编程助手的自动模式插件，通过 Jev 或 Kev/Laya（本地运行）对命令进行分类。Pi 在执行每个工具调用时都不会请求审批。这个插件会在每个 shell 命令运行前进行检查：内置规则决定大多数命令。例如 ls、构建和测试命令会直接执行，rm -rf ~ 会被拦截，而 git push 和 sudo 则需要我的审批。规则不认识的命令会发送给模型评估，模型会返回该命令为风险命令的概率。如果概率超过阈值，就会弹出确认提示。模型本身从不直接拦截命令。我测试的模型有：通过 OpenRouter 使用的 Jev 1.13（托管版，来自 TypeSafe）：每次检查约 270 毫秒，每 1,000 次检查约 1.5 美分。命令会发送到 OpenRouter 和 TypeSafe。在 CPU 上通过 llama.cpp 运行的 Kev-0.8B：每次检查约 170 毫秒，占用约 1.1 GB 内存。这是我实际使用的方案，所有数据都不会离开本机。在 CPU 上通过 llama.cpp 运行的 Laya typed-decisions：每次检查约 100 毫秒，占用约 550 MB 内存。在包含 50 个命令（25 个安全、25 个风险）的测试中，所有安全命令都无需提示直接执行，而没有一个风险命令被放行。测试命令是我自己编写的，所以这只是一次粗略的检查。该插件不是沙箱。 pi install npm:pi-automode-classifier 代码和文档：https://github.com/deepu105/pi-automode-classifier 如果你发现它放行或拦截了不该处理的命令，欢迎告诉我。