Jev最近火得一塌糊涂，但很多人拿到API后还是不知道怎么用。我整理了8个可以直…

Jev最近火得一塌糊涂，但很多人拿到API后还是不知道怎么用。我整理了8个可以直接跑起来的开源项目，每个都有明确的使用场景。 第一个是fast-jev-compaction，专门给Claude Code做上下文压缩的插件。每次工具调用后，Jev会判断哪些内容该保留、哪些该压缩或丢弃，减少上下文膨胀。我试了下，发现它特别适合处理长对话，能明显减少token消耗。 第二个是jev-browser，让LLM负责规划，Jev负责浏览器里的具体选择。支持CLI、Library和MCP三种模式。这种分工设计很聪明，LLM做高层决策，Jev做底层执行，效率比纯LLM方案高不少。 第三个是jev-search，把Jev用在搜索流程里，负责理解查询、选择信息源、筛选结果。我试了下，发现它特别适合处理复杂的搜索任务，能自动判断哪些信息源最相关。 第四个是Reticle，给Web和桌面应用增加运行时感知能力，帮助Agent理解自己正在操作的界面。这种能力对Agent来说特别重要，能避免很多误操作。 第五个是NanoJev，一个Jev的轻量复现项目，包含并行决策、动态候选项和完整训练流程。如果你想自己训练一个类似Jev的模型，这个项目是很好的起点。 第六个是open-alternative-jev，尝试用开源模型复现Jev风格的System One决策层，并提供基准测试。这个项目特别适合想了解Jev原理的人。 第七个是pi-jev，把Jev接入Pi coding agent，用来控制工具调用，也支持类型化、带置信度的回答。这种设计让Agent的决策更加可控。 第八个是hermes-jev-skills，直接把Jev接进Hermes、Claude Code和Codex，覆盖模型路由、记忆、上下文压缩、Skill选择和浏览器操作。这个项目特别适合想快速集成Jev的人。 这8个项目各有特色，从上下文压缩到浏览器操作，从搜索优化到模型训练，基本覆盖了Jev的主要应用场景。根据自己的需求选择就好。 项目地址：github.com/tamaratran/fas… 项目地址：github.com/Ying-Kai-Liao/… 项目地址：github.com/superagents-la… 项目地址：github.com/reticlehq/reti… 项目地址：github.com/TianyuCodings/…