Steven Darlow Jev Skills Workflow
这是 Steve Darlow 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
MCP 与 Skills、工具选择
以可调用工具的形式返回结构化判断。
证据
社区公开项目或作者演示
原始来源：Original post on X by @StevenDarlow。作者自述，本站未独立复现。
时间与作者
Steve Darlow
记录日期：2026-09-20。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。
- 真实调用入口和参数。
- 密钥及权限边界。
- 工具失败时的行为。
- 工具列表和版本。
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
Jev + Hermes 用于路由、记忆、技能选择与 GUI 点击；作者称约 0.4 秒。
来源原文
Your agent doesn't need a bigger model. It needs faster decisions. Jev + Hermes: routing, memory, skill picking, GUI clicks. ~0.4s, fractions of a cent. https://github.com/kerpopule/hermes-jev-skills
原记录的限制
- Implementation details are based on the author's public post on X.
- Performance figures and benchmarks are author-reported community claims.
- Production deployments may require custom calibration and policy thresholds.