fast-jev-codex
这是 mathews 公开的项目资料。本站按原始来源展示项目信息，用中文说明适用场景和阅读边界；项目名、源帖与代码保持原样，便于逐项核对。
这条案例记录了什么
场景
Agent 评估、Agent 与模型路由
为已记录的输出或轨迹提供分类、分数或复核信号。
证据
社区公开项目或作者演示
原始来源：Original X post and GitHub repository。尚未独立核实。
时间与作者
mathews
记录日期：2026-09-21。日期与身份应以原始资料为准。
怎样核对这个项目
- 先打开原始来源，确认作者、日期与 Jev 在项目中的具体用途。
- 如果提供仓库，再检查代码、运行要求和许可证；仓库存在不代表本站已经运行成功。
- 对速度、成本、准确率和规模数字，查看原文的任务、环境和计算口径。
- 是否有可观察的正确答案。
- 评估输入是否完整。
- 分数与人工复核的一致性。
- 路由候选是否完整。
原始文字与技术细节
以下内容保留原语言，供核对事实。中文页的场景说明是阅读提示，不是逐句翻译或实测结论。
展开英文项目摘要与原帖
项目摘要
fast-jev-codex uses Jev to score tool history and lets the plugin restore verbatim context after Codex compacts a long session.
来源原文
Context compaction shouldn't eat the error you're trying to fix I built fast-jev-codex: Jev scores tool history, then the plugin restores verbatim context after Codex compacts. Open source. Bring your own Jev key. https://github.com/chrismathew3/fast-jev-codex
原记录的限制
- The short post does not specify the scoring rubric or a retention benchmark.
- Context pruning can still remove information if the state representation or threshold is wrong.
- Treat the repository behavior as community observed until JevForAgents reproduces it.