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jev-skill-suggester: using Jev for agent skill routing

A standalone Python CLI that uses TypeSafe Jev in two stages to filter SKILL.md before execution, recommending only at fit ≥0.80, with 15 of 16 tasks matching expectations.

AI超元域

@AISuperDomainArchived 2026.09.21Originally posted 2026.09.20

AI超元域 @AISuperDomainOriginally posted 2026.09.20

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AI Agent 技能装得太多，经常调错工具？ jev-skill-suggester 提供了一个轻量且无侵入的解法：在实际执行前，先用 TypeSafe Jev 为当前任务跑一次“技能路由”。它不是 Agent 框架，只做纯粹的精准推荐： • 两阶段过滤：先筛选 SKILL.md 的描述，再复核正文片段，适配度 ≥ 0.80 且置信度过线才会推荐。 • 安全隔离：作为独立的 Python CLI 运行，不修改 Agent 现有配置，也不负责执行技能。 • 低成本与缓存：实测 16 个预设任务，15 个符合预期。单任务中位数耗时 5.05 秒，总 API 开销不到 0.01 美元，自带 24 小时本地响应缓存。如果你的工具箱里有许多用途相近、容易让大模型混淆的技能，用它作为前置判断层能有效避免上下文浪费。它只负责告诉 Agent“应该先读哪个技能”，最终决定权依然留在宿主手里。 https://github.com/win4r/jev-skill-suggester

x.com/aisuperdomain/status/2101467341577949248Archived 2026.09.21 10:29