它是什么
面向开放目标的 Jev 原生探索循环。
它做什么： 主 AI 定义能力与完成检查。Jev 根据观测与历史选择下一步获准的工具调用。代码执行并更新状态，独立校验器接受或拒绝结果。
为什么收进案例库： 把路线发现（Jev）与工具编写、校验分开，并公布了分诊耗时与费用证据。
注意： 社区项目；从 Git 安装，不要装无关的同名 PyPI 包。
证据
公开的 MIT 许可仓库（收录时 1 星），有文档站和标注日期为 2026-10-12 的 reports/ 证据包。README 称在 1,000 条告警分诊评测中，Claude 主模型有 11 次中的 10 次选择了 records 路线（均经独立校验），中位费用约 $0.27、65 秒，相对逐条阅读告警约 $0.95、147 秒。含浏览器演示回放，以及对证据进度与重复动作拦截的离线契约检查。注意：请从本仓库 Git URL 安装；PyPI 上的 jev-harness 名称属于无关项目。
注意
- 独立的 Apixly 社区项目；不是 TypeSafe 产品
- 评测数字为作者自报；请用你自己的任务校准
- 开放目标循环仍需要宿主提供校验器与权限边界
非官方案例页。热度用观察到的 stars / 列表位次；热度不是质量 SLA。依赖前请阅读上游 README。