🎁 福利专区全网大模型免费应用 + 新用户福利 + 注册活动入口,低成本玩转 AI

技能柜 kdcadmin/jev-decision-kit

DeepSeek Harness
kdcadmin14 天前有提交已提供中文文档扫描:无法判定

按原句挑选技能与插件,再交给对话模型

32.9/100
综合分
4
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
用户评分

数据截至 2026/10/21 · 周下载取自 npm 全网(含 CI / 镜像),非本站安装数;综合分由星标、活跃度与兼容性检查合成。

自动兼容检查有告警:未发布到 npm registry,仅可从源码安装;安装清单取自 plugins/dsh-jev-skill-kit/package.json。
安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎
dsh plugin --profile web add kdcadmin/jev-decision-kit
该包不可直接 npm 安装,改从 GitHub 源安装(明细见下方安装检查)

状态速览

判定依据:实装验证 · 静态安装检查 · 自动扫描 · 仓库维护状态
信任档位:需留意
是什么
dsh 原生插件 · other
装得上吗
实装验证未通过(unknown),装前请到仓库确认最近更新与 issue
L4 · 真实安装等级说明 →
安全吗
本站尚未对该插件做风险分级
暂未覆盖,不等同于无风险
还在维护吗
活跃:最近一次提交在 14 天前
档位由哪些信号合成

本站实装验证(真实安装 L4 覆盖全站;L5 为运行时冒烟或实机截图,覆盖范围小于 L4) · 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。 下方各区块是它的证据明细。

验证判据与等级说明 →
⚠︎ 实装验证未通过(unknown · 2026/10/21) ——可能是验证环境差异,装前建议到 GitHub 仓库确认最近更新与 issue。
社区实装还没有人打卡 · 装过的第一个就是你
安装兼容性检查⚠ 装前注意

未发布到 npm registry,仅可从源码安装;安装清单取自 plugins/dsh-jev-skill-kit/package.json

展开查看检查明细 ↓

以下结论由程序自动检查 npm 包、engines 声明与入口文件得出,未做人工实机验证——能装不等于用着没问题。

✗npm 包dsh-jev-skill-kit(未发布到 npm,仅可源码安装)
✓Node 引擎未声明 engines.node
✓dsh CLI 依赖未声明 dsh 版本约束
✓入口文件main/exports/bin 已声明

验证方式:npm registry 存在性 + package.json 静态校验 · 最后检查 2026/10/21 07:06:02

安全扫描自动 · 静态分析源码
v2.7.0
⚪ 扫描:无法判定尚无人工评估
展开查看扫描说明与证据 ↓

已尝试扫描但取不到可分析的源码:仓库或包不存在、已删除,或为非 JS/TS 实现、未随包发布源码。无法判定,不代表安全。

  • · 取源不可用(Error: 仓库体积 212.7MB 超过扫描上限 200MB(避免单条拖垮整轮))
扫描于 2026/11/3(0 天前)

静态扫描只反映源码中出现的调用,不构成安全背书;人工评估与自动扫描相互独立、互不覆盖。

给这个插件打分还没有人投票↓
用户评分
还没有人投票,来当第一个

一个只负责技能,MCP,skill,插件筛选的jev模型,也能管理技能,MCP,skill和插件

README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成
技能柜 本机先决定用哪些技能和插件,再让对话模型开口。jev-decision 只做这一件事:看你的原句,选出「自己做」或几份技能 / 插件。网页柜用来浏览、整理、从网上的 skill 仓库安装;它不替模型挑选。 仓库:https://github.com/kdcadmin/jev-decision-kit 柜 它解决什么 对话模型自己翻技能目录,容易选错、选多、或把 MCP 工具清单当成技能表。技能柜把选择从云端模型里拿出来:打分在你电脑上的 models/jev/head.json,不经过云。留下的门必须被原句点名,并且分数达到 0.4;没写进权重的插件,点了名就会留下。附近写了「不要 / 别 / 不用 / 勿」的那一项去掉。 模型拿到的前言以 jev-decision: 开头,只报名字。正文用宿主自己的技能工具(或只读 MCP get_skill)去读,读完照做,不要再选一遍。 网页柜 本机打开: .venv\Scripts\python.exe web\server.py 浏览器访问 http://127.0.0.1:8765/ 。接入 Hermes / OpenClaw / DeepSeek Harness 不走这个网页,走 INTEGRATION.md。 左侧是柜、调用、派遣、MCP、插件、设置、库。
展开完整文档(README 剩余 1 节)
技能柜

本机先决定用哪些技能和插件,再让对话模型开口。jev-decision 只做这一件事:看你的原句,选出「自己做」或几份技能 / 插件。网页柜用来浏览、整理、从网上的 skill 仓库安装;它不替模型挑选。

仓库:https://github.com/kdcadmin/jev-decision-kit

柜

它解决什么

对话模型自己翻技能目录,容易选错、选多、或把 MCP 工具清单当成技能表。技能柜把选择从云端模型里拿出来:打分在你电脑上的 models/jev/head.json,不经过云。留下的门必须被原句点名,并且分数达到 0.4;没写进权重的插件,点了名就会留下。附近写了「不要 / 别 / 不用 / 勿」的那一项去掉。

模型拿到的前言以 jev-decision: 开头,只报名字。正文用宿主自己的技能工具(或只读 MCP get_skill)去读,读完照做,不要再选一遍。

网页柜

本机打开:

.venv\Scripts\python.exe web\server.py

浏览器访问 http://127.0.0.1:8765/ 。接入 Hermes / OpenClaw / DeepSeek Harness 不走这个网页,走 INTEGRATION.md。

左侧是柜、调用、派遣、MCP、插件、设置、库。顶栏可以试一句「选择」,也可以在列表 / 卡片、浅色 / 深色之间切换。侧栏可以收起。

柜

分类、技能列表、右侧正文。改的是项目里的副本,原来的技能目录不会删。

浏览技能

在顶栏提交一句之后,会看到做法、柜门分数、选中的技能,以及没带上的门。

一次选择

库

按 GitHub 星标浏览 agent-skills 一类仓库,也可以只装其中一个技能。下面是市面上的 skill 目录链接,点过去原站。技能副本、本机插件和 MCP 配置不进这个公开仓库。

技能库

MCP 与插件

这两页只是柜子自己的清单。开关和删除不改 Cursor、Hermes、Codex、OpenClaw 的配置文件,也不保存密钥。jev-decision 不会挑选 MCP;插件和技能一起交给选择器,点名且过线的才会进前言。

MCP 清单

插件清单

设置

打开或关闭选择器,指定技能文件夹和权重文件路径。

设置

调用页是每次决定的记录(点一行可以看判定依据)。派遣页只建议要不要派子代理,不强制创建;真正的子代理日志来自已经接上的宿主。

接入对话宿主

选择器开着时,Hermes、OpenClaw、DeepSeek Harness 会在模型开口前注入前言。Cursor 用本仓库 .cursor/hooks.json(提交原句前打分)和 .cursor/mcp.json 里的 jev-skill-kit(只读 get_skill)。改完需在 Cursor 里重载 MCP,并新开一轮对话才能看到前言。步骤见 INTEGRATION.md。

{
"mcpServers": {
"jev-skill-kit": {
"command": "项目目录\\.venv\\Scripts\\python.exe",
"args": ["项目目录\\mcp_server.py"],
"env": {"USE_TF": "0", "PYTHONUTF8": "1"}
}
}
}

get_skill 只能读已经选定的技能,不能当目录用。

选择规则(摘要)

完整口径在 SPEC.md 和 INTEGRATION.md。

- 原句不拆段;点名且 ≥ 0.4 的门全部留下。
- 没点名的门按 0 分计。
- 「自己做」时不要打开技能柜。
- 训练与回归:python -m host.train_jev。网页上点重新训练若被拒绝,会说明原因,不会替换官方 head.json。

许可

MIT。第三方技能仍是各自的许可证;不要把别人的技能正文当成本仓库的 MIT 内容再分发。
预览分享卡片长什么样 ↓kdcadmin/jev-decision-kit
分享 · DeepSeek Harness Hub
kdcadmin/jev-decision-kit

按原句挑选技能与插件,再交给对话模型

这是你的仓库?认领条目

回到顶部