Jev Decision Gate by BPJ

Jev 决策门 · by BPJ

使用 Jev 进行 Issue 分类，无需构建完整的集成与审核工作流。

中文 · MCP 设置 · 评估方法 · BPJ 开发者工具

安装 Skill（选择你的 Agent）：

npx skills add f-tiger/jev-decision-gate --skill jev-decision-gate

Claude Code · Codex · Cursor · 下载 MCPB

为什么安装我们的工具？ 获取六个 MCP 工具，用于本地 Issue 批次处理、任务／用量检查、独立校准、留出评估以及接受／审核建议。同一工作流也可通过 Skill 或 CLI 使用。大模型 vs 直接调用 Jev vs 我们的 MCP。

底层模型价格相差约 238 倍，假设输入量相同。 2026-10-02 的标准未缓存价格：Claude Fable 5.1 每百万输入 token $10；Jev 1.13 每百万输入 token $0.042。与 Haiku 4.5（每百万输入 token $1）相比，差异为 23.8 倍。直接调用 Jev 和我们的 MCP 使用相同的 Jev 输入价格。此处比较的是模型输入单价；工作流总成本取决于实际用量、输出、重试和 Agent 宿主费用。

价格计算与假设 · 静态图片 · 实际规则输出

一个采用 MIT 许可证、面向代码库维护者的独立 Python 工具。运行规则基线，可选择调用 TypeSafe 的 Jev，并校准哪些建议可以接受。第一个案例会预测问题类型、受影响模块和信息充分性。它绝不会编辑 Issue、应用标签、发布评论或关闭工单。

版本 0.3.1，早期开发者预览版。这是一个集成与统计门槛，不是 Jev 的模型、训练算法或 TypeSafe 官方产品。随附案例包含 12 个原创合成示例，用于试用工作流。

两分钟内运行

Python 3.11+：

git clone https://github.com/f-tiger/jev-decision-gate.git
cd jev-decision-gate
python -m venv .venv
# macOS / Linux
source .venv/bin/activate
# Windows PowerShell: .venv\Scripts\Activate.ps1
python -m pip install '.[mcp]'
jev-gate demo --out demo-report.json --export-issues demo-issues.json

演示可在本地运行，无需密钥或网络请求。它会使用刻意保持简单的规则基线生成实际输出。所有项目初始状态均为需要审核。请保留报告：先用你自己的标签进行比较，再选择服务提供商。命令不会覆盖已有输出文件。

无需密钥即可复现动画中的价格计算：

python tools/price_scenario.py --input-tokens 1000000 --fallback-fraction 0.1

此场景中，Jev 输入费用为 $0.042，另外将其中 10% 的输入发送给 Fable，费用为 $1，合计 $1.042，而另一方为 $10。9.6 倍的输入成本比是假设值，不包括输出／重试／审核，也不代表此软件包会调用 Fable。分享成功运行的结果或遇到的阻碍。

对选定的问题调用 Jev

通过本地环境或密钥管理器设置 TYPESAFE_API_KEY。**请勿将密钥粘贴到问题、模型聊天、仓库或提交到 Git 的 MCP 配置中。**Jev 模式会将选定的标题和正文文本发送到 https://api.typesafe.ai/v1/systemone；BPJ 不会收到任何内容。

jev-gate triage demo-issues.json --provider jev --max-calls 12 --out jev-report.json

默认固定使用 jev-1.13.0。每个问题发送一次请求，其中包含针对同一问题的三个独立问题。不会自动重试。失败时会返回审核建议，并将用量记录为未知，而不是假定费用为零。退出代码 2 表示输入失败，或已保存的报告中存在提供商调用失败；请检查 stderr 和报告。

若要估算提供商报告的输入令牌费用，请明确添加 --input-usd-per-million YOUR_CURRENT_PRICE。输出是估算值，不是账单。失败的调用可能会产生费用，但不会报告用量。估算仅涵盖提供商报告的输入；Agent 主机、审核和回退成本需另行计算。

使用自己的案例

[
  {
    "id": "myrepo-123",
    "title": "Login fails after session expiry",
    "body": "Steps, environment, actual behavior and expected behavior...",
    "expected": {"kind": "bug", "module": "auth", "information": "sufficient"}
  }
]

推理时 expected 为可选项，校准／评估时则为必需项。它绝不会发送给 Jev。请使用经过人工审核的标签。v0.3.1 中的固定标签：

字段	标签
kind	bug、feature、question、unknown
module	auth、api、ui、docs、unknown
information	sufficient、missing

该分类体系有意保持精简。如果仓库的模块不适用，请自定义问题约定并重新校准。不保证在中文或其他语言中的准确性；请针对你实际使用的语言进行评估。

先校准，再单独测试

分别在独立标注的校准文件和测试文件上运行推理，然后：

jev-gate calibrate calibration-report.json --out policy.json
jev-gate evaluate policy.json held-out-report.json --out evaluation.json
jev-gate triage new-issues.json --provider jev --policy policy.json --out decisions.json

校准前必须冻结模型、分类体系和分数映射。校准集与评估集中的 ID 必须互不重叠；数据集所有者还必须移除语义重复项。样本量过小或错误率过高时，将禁用门控。策略禁用后会跳过模型调用，并将所有项目送交审核。策略范围不匹配时，会在推理前失败。

固定的阈值搜索使用经过 Bonferroni 校正的精确单侧二项界限。该界限针对独立同分布采样下已接受预测中的错误。它不涵盖分布漂移、对抗性输入或审核者准确性。阅读假设和分数定义。

MCP、Skill 和 Python

下载 MCP bundle，适用于支持 MCPB 0.4 和 UV 的主机。选择你的 Issue JSON 目录；Jev 默认关闭。它已在官方 MCP Registry中注册为 io.github.f-tiger/jev-decision-gate。安装和分发状态。

jev-gate-mcp --data-root /absolute/path/to/authorized-json

MCP 中的 Jev 默认禁用。只有在授权外发模型调用，且进程能够读取你的密钥时，才在启动时添加 --allow-jev --max-calls 20。六个工具和客户端配置。

在兼容的 Skill 主机中，使用 skills/jev-decision-gate/ 下可安装的说明。不同主机的安装位置各不相同；此仓库不会在不提示的情况下安装或修改你的主机。随附的 Skill 可以运行相同的 Python 实现，执行任务时无需下载项目代码。

使用本页顶部的 Skill 命令；支持的 Agent 列于 Skills CLI。

已验证发现流程、隔离的公开仓库安装，以及已安装 Skill 的规则演示。安装时请选择你的 Agent。第三方 Skills CLI 有自己的可选遥测；有关 DISABLE_TELEMETRY=1，请参阅其文档。此软件包本身不含遥测功能。

from jev_decision_gate.triage import triage
report = triage([{"id": "example-1", "title": "API error", "body": "Please investigate"}])

哪些免费？哪些付费？

该软件包、MCP 服务、Skill、测试样例和评估器均基于 MIT 协议免费提供。Jev 的使用费用由 TypeSafe 根据你的账户另行收取。在此预览版中，BPJ 不提供托管的 Decision Gate 服务。定期评估、策略历史记录和团队审核可能成为未来的付费功能；目前尚未验证相关需求或交付能力。

现有网站请参阅 BPJ 开发者工具。浏览网站不需要任何私有源代码或密钥。该软件包不收集遥测数据；网站访问量和 GitHub 星标数并不能证明安装成功。

验证和贡献

python -m unittest discover -s tests -v
python tests/smoke_mcp.py

测试使用模拟对象和合成测试样例，不会调用付费 API。验证状态、安全边界、贡献指南和路线图。欢迎贡献独立标注且可再分发的案例、故障报告，以及与规则基线的受控对比。请勿在公开贡献中泄露私有问题信息和凭据。

协议参考：TypeSafe API、模型、MCP Python SDK。Jev 相关参考仅用于说明互操作性，并不代表存在任何关联。

想分享它？请使用发布文案和证据链接。实现过程使用了 AI 辅助；与 TypeSafe 无官方关联。