Jev DSH Decision — плагин

Плагин для DeepSeek Harness и iPolloWork: структурный выбор инструмента, скилла или агента и оценка результата с вероятностью

  • 272 ★ репозитория
  • Последний коммит
Плагин

Расширенный доступ

Почему такой уровень

  • Задача и релевантный контекст уходят в TypeSafe API под вашим ключом, поэтому секреты и целые файлы туда отправлять нельзя
  • Проверка соединения делает платный запрос, а ключ `TYPESAFE_API_KEY` хранится в учетных данных DSH или в Work
Все причины и проверки

devin-axis/jev-dsh-decision

Установка

Ручная установка

dsh plugin add /absolute/path/jev-dsh-decision

Сначала `git clone https://github.com/Devin-AXIS/jev-dsh-decision.git`. Путь замените на каталог клона, ключ `TYPESAFE_API_KEY` задайте в учетных данных DSH.

Доступ и проверки

Как мы проверяем

Расширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.

  • Задача и релевантный контекст уходят в TypeSafe API под вашим ключом, поэтому секреты и целые файлы туда отправлять нельзя
  • Проверка соединения делает платный запрос, а ключ `TYPESAFE_API_KEY` хранится в учетных данных DSH или в Work

Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.

Что делает

Плагин подключает к агенту модель решений Jev от TypeSafe AI. Jev не чат-модель: она возвращает структурный ответ — выбранный вариант, вероятность, уверенность и расход. Агент остается главным и по-прежнему планирует, строит параметры и запускает инструменты, а Jev помогает выбрать между доступными инструментами, скиллами и подагентами или оценить результат по заданным критериям. Плагин дает три действия. `jev_status` показывает локальную конфигурацию, `jev_check_connection` делает настоящий платный тестовый запрос, а `jev_evaluate` отправляет вопросы. Вопросы бывают трех типов: `choice` выбирает один из 2–255 вариантов, `score` оценивает по 2–10 уровням, `noul` оценивает вероятность условия вида «да или нет». Независимые вопросы можно отправить пакетом, предел — 64 вопроса и 256 КиБ на запрос. Вместе с плагином идет скилл `jev-decision`, который объясняет агенту, как готовить кандидатов и критерии. Для DeepSeek Harness есть родной формат `dsh.bundle`, для iPolloWork — подписанный пакет `.ipollowork-plugin`, и через него Jev доступен OpenCode и Codex Harness.

Для кого. Разработчикам, которые строят агентов на DeepSeek Harness или iPolloWork и хотят отдать выбор инструмента отдельной модели решений.

Подходит, если

  • У агента десятки доступных скиллов, и нужен выбор подходящего с вероятностью вместо догадки модели
  • Надо оценить несколько независимых вариантов ответа по заданным критериям и получить баллы одним пакетом
  • Нужно проверить условие «да или нет» и узнать уверенность в оценке
  • Один и тот же решающий модуль должен работать в DeepSeek Harness и в iPolloWork для разных движков

Не подходит, если

  • Нужен собеседник или генератор текста: Jev не чат-модель и не возвращает рассуждений
  • Нужен автоматический запуск выбранного: плагин ничего не исполняет и модели не переключает
  • Ключ TypeSafe API недоступен: без `TYPESAFE_API_KEY` оценка не работает
  • Движок Claude Code или Cursor: независимой установки для них в репозитории нет

Пример запроса к агенту

Используй Jev: сначала проверь конфигурацию и протестируй соединение, потом выбери скилл для подготовки презентации по собранным материалам

Ограничения

  • Нужен собственный ключ `TYPESAFE_API_KEY` или авторизация в плагине iPolloWork. Тестовое подключение расходует небольшой объем платного API.
  • Для OpenCode и Codex Harness поддерживается только вход через iPolloWork, собственных пакетов у них нет.
  • Пакет `.ipollowork-plugin` принимают клиенты с зарегистрированным открытым ключом подписи `ipollowork-2026`, более старые отклоняют импорт.
  • Плагин рассчитан на доступные и разрешенные кандидаты: сам Jev ничего не находит, не ставит и не разрешает.
  • README на китайском, текущая версия пакета 0.1.2.

Как отключить. В DeepSeek Harness выполните `dsh plugin remove dsh-jev-decision-model`. Ключ `TYPESAFE_API_KEY` останется в хранилище учетных данных, и его удаляют вручную. В iPolloWork плагин отключают и удаляют на странице расширений.

Частые вопросы

Как установить плагин в DeepSeek Harness?

Клонируйте репозиторий и выполните `dsh plugin add /абсолютный/путь/jev-dsh-decision`. Ключ `TYPESAFE_API_KEY` задайте в хранилище DSH и перезапустите сессию.

Что значит «настроено» в jev_status?

Только то, что ключ найден локально. Работоспособность проверяет `jev_check_connection`, он делает реальный запрос и расходует немного платного API.

Какие вопросы понимает jev_evaluate?

Три типа: `choice` выбирает один из 2–255 вариантов, `score` ставит балл по 2–10 уровням, `noul` оценивает вероятность условия. В пакет можно сложить до 64 вопросов.

Заменяет ли Jev планирование агента?

Нет. Агент по-прежнему планирует, строит параметры и запускает инструменты. Jev возвращает только структурное решение: вариант, вероятность, уверенность и расход.

Работает ли плагин в OpenCode и Codex?

Только через iPolloWork: импортируйте пакет `.ipollowork-plugin` один раз, и он доступен OpenCode, DeepSeek Harness и Codex Harness. Собственных пакетов для них нет.

Обсуждение

Вопросов и отзывов пока нет.

Плагины

MCP-сервер дает агенту три инструмента Jev: типизированные вопросы да или нет, выбор и оценка с вероятностями. Офлайн.

MCP-серверРасширенный доступ105Звезды репозитория

Jev-Style запускает на вашем компьютере малые модели решений с вероятностью по каждому варианту, а к ним скиллы, MCP и хук

ПлагинРасширенный доступ134Звезды репозитория

Плагин и MCP-сервер передают модели Jev решения без текстового ответа и проверяют команды перед запуском, пока LLM пишет контент

ПлагинРасширенный доступ71Звезды репозитория

Классификатор Jev как инструмент агента: размечает элементы, отвечает да или нет и ранжирует варианты, выдавая вероятности.

ПлагинРасширенный доступ59Звезды репозитория

Плагин с каталогом публичных примеров Jev: скилл и MCP-сервер отвечают, как другие решали ту же задачу с моделью решений.

ПлагинМинимальный доступ602Звезды репозитория

Пять скиллов для моделей Jev: сортировка записей, сверка с источниками, оценка по рубрике и выбор следующего шага агента.

СкиллРасширенный доступ668Звезды репозитория

Коротко о README

README на китайском представляет плагин как структурный механизм решений для Agent Harness и показывает таблицу сред: DeepSeek Harness, iPolloWork, OpenCode и Codex Harness. Затем идут возможности, установка в DSH и в iPolloWork, настройка ключа, проверка и инструкции по разработке и тестам.

Бейдж для README

Исходный SKILL.md

---
name: jev-decision
description: Use Jev to select among available tools, skills or agents, or evaluate outputs against explicit rubrics. Use when the user requests Jev or a bounded decision would help; not for open-ended writing or research.
---

# Jev DSH 决策引擎

Jev returns structured judgments. The current Agent retains planning, parameter construction, execution and native subagent collaboration.

## Call through the current host

- In iPolloWork, discover `jev-decision-model` with `ipollowork_extension_list_actions`, then use `ipollowork_extension_call` with action `evaluate` and the payload below in `args`.
- In standalone DSH, use `jev_evaluate` with the same payload. `jev_status` checks local configuration; `jev_check_connection` verifies the key with a small billable request.
- Work also exposes `status` and `check-connection`. A configured key is not proof of a successful API connection. If missing or invalid, direct the user to plugin authorization (Work) or the `TYPESAFE_API_KEY` credential (DSH); do not request the key in chat.

## Choose and prepare

Discover actual candidates from the host or the visible tool/skill catalog. Respect the user's explicit selections. Include only available, permitted candidates and their stable IDs, short descriptions and relevant constraints. Jev does not discover tools, install plugins, grant permissions or invoke another Agent by itself.

Send the task and minimal relevant context as `state`; do not send credentials, entire transcripts or complete files unnecessarily. Each question contains `type`, a complete `instructions` question, and the appropriate `criteria`. Question IDs identify results; they are not instructions to the model.

- `choice`: choose one of 2–255 keyed candidates; include an `other` / `none` candidate when needed.
- `score`: grade against 2–10 ordered levels, indexed from zero. Several independent scores can rank candidates.
- `noul`: estimate the probability of a clearly stated yes/no condition. To select multiple complementary skills, batch one relevance question per candidate instead of forcing a single Choice. A value near 0.5 means uncertainty, not medium skill.

Batch independent questions sharing a state; use a later request if a question depends on an earlier result. Plugin bounds are 64 questions and 256 KiB per request. These are plugin limits, not claims about the provider's limits.

```json
{
  "state": { "task": "整理已收集的竞品资料,制作汇报 PPT", "available": ["research", "slides"] },
  "questions": {
    "use_research": { "type": "noul", "instructions": "这项任务是否需要分析竞品资料?" },
    "use_slides": { "type": "noul", "instructions": "这项任务是否需要制作演示文稿?" }
  }
}
```

## Use the result

Preserve the returned probabilities, confidence, model and usage when reporting. Jev does not return written reasoning: distinguish your explanation from its structured result. Check current availability again before execution. Read the selected Skill and construct tool arguments using the current host's schemas.

Thresholds and weights come from the user's task or application policy, not universal magic numbers. Low confidence, missing options, or API failure calls for ordinary Agent reasoning or clarification; say when Jev was unavailable instead of inventing its result. A recommendation does not authorize external actions, override the user's choice or bypass approval. No automatic global routing or self-training is installed by this plugin.

Reference: https://docs.typesafe.ai/api

Сообщить о проблеме