Jev 101
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智能体 ✦ 72大纲非生产方案——请校准阈值；a11y／OCR 配置因设备而异

聊天回复先判断再起草

OCR/无障碍读屏 → Choice/Score/Noul 判意图与风险 → 代码排序；生成模型只写候选回复，本人发送。

适用人群：即时通讯高阶用户。步骤：（1）通过 OCR／a11y 捕获聊天。（2）针对意图、危险、是否立即回复，使用封闭式 Choice／Score／Noul。（3）代码排序；生成模型仅起草文本。（4）人工发送。预期效果：先判断后生成；不自动发送。

来源：https://github.com/jev-chat/jev-chat-jarvis ↗ 文档 / 来源 ↗
1

复制提示词（保留英文原文效果最好）。

2

在代码里实现——调用 System One / Jev，由你的程序组合答案。

3

回答它的设置问题——大多数提示词会先采访你，然后进入固定节奏。

提示词

提示词 
# Chat reply judgment then draft
State: recent chat text captured via OCR or accessibility (desensitize PII).
Ask: Choice/Score/Noul on intent, danger, and whether to reply now.
Then: rank options in code; let a generative model draft candidate text only; human sends.

需要授权：typesafe-sdkandroid-a11y

它是怎么搭起来的

步骤

  1. 通过 OCR／无障碍功能捕获聊天。
  2. 针对意图、危险、是否立即回复，使用封闭式 Choice／Score／Noul。
  3. 代码排序；生成模型仅起草文本。
  4. 人工发送——绝不自动发送。

来源

与 social-draft-vibe-check（X 草稿门控）不同。除非你自己测量，否则指标与产品说法均为作者自报。请在你自己的数据上校准。

为什么它好用

先判断后生成；发送者仍是人类

本案例收集自公开的 Jev 社区，版权归原作者所有。提示词属于参考资料：运行前请先审阅内容， 并且不要让机器人超出你实际授予的权限行事。