xienda/dsh-jev-verify

把 TypeSafe AI 的 **Jev（System One 决策模型）**接入 DeepSeek Harness（dsh）的一等公民插件。

Jev 不生成文本：给定 state 与类型化问题，它用一次并行 API 调用返回带校准概率的类型化判定（官方宣称 ~70–500ms）。本插件把它封装成 Agent 工具，附加可选的自动护栏（风险/循环检测），并且坚持「验证过的才叫有效」：

工具	作用
jev_decision	对 state 一次性提出 Choice / Score / Noul 问题。返回类型化答案、置信度、概率分布、token 用量、实测延迟与估算成本。
jev_verify	对线上真实 API 运行内置带标签基准（27 个带标签问题，含护栏判定），返回实测准确率、中位/p95 延迟、置信校准与成本——这是防欺骗的自我验证。
jev_guard_status	审计自动护栏：计数、受保护工具、阈值、预算——护栏行为始终透明可见。

自动护栏模式（可选开启 autoGuard.enabled）：在 shell 类工具（bash/pwsh/run_code 等）执行前，先用零成本的确定性黑名单拦下硬性破坏命令（rm -rf /、格式化磁盘、删库、凭据外泄等）；其余可疑命令由 Jev 真实判定风险（noul 超阈值即拒绝；API 故障时 fail-open 放行并告警，绝不假装检查过）。循环守卫对连续相同工具的调用做语义停滞判定，只注入纠偏建议、不阻断。所有判定可通过 jev_guard_status 审计。

诚实设计，绝不造假：

• 未配置 TYPESAFE_API_KEY 时，工具与护栏都会用明确的报错说明如何配置；
• 每次 jev_decision 结果都带回 model、延迟与 token 用量，可审计；
• jev_verify 拒绝报告任何未经实测的数字；
• 独立的基准 CLI（bench/bench.mjs）零依赖，任何人可用任意 Key 复现发布的数据。

0.7.2 更新

• 基准表述与代码对齐：jev_verify 的工具描述此前写着「24 questions across 15+ cases」，而 lib/cases.js 自 v0.2.0 起一直是 27 个带标签问题（27 个用例，含护栏判定）；v0.7.2 统一为 27，README、market PR 稿与验证报告同步更正。
• 2026-09-28 复测（本版本发布前，run 4）：准确率 96.3%（26/27）、8,696 input tokens ≈ $0.000365、中位延迟 484 ms（受网络影响）；终端全文见 bench/run4.log。

0.7.1 更新

• 仅文档同步（0.7.1 的代码与 0.7.0 一致）：验证报告补齐完整实测历史——2026-09-21 基准与护栏实测、2026-09-23 GUI 卡片/设置卡重做/对话内视图、2026-09-26 两代设置 API 兼容、2026-09-28 v0.7.0 回归；docs/verification.md 现为 208 行完整记录。行为与 0.7.0 相同。
• 每个工具都有结构化对话内视图：工具结果新增 presentationMeta 投影（kind: decision | overview | guard | verify），对话里直接渲染判定卡、护栏看板与实测报告——答案、置信度条、状态标签与统计格，而不再是原始文本；缺少 meta 时自动回退解析工具文本。
• 完整插件设置卡：「设置 → 插件 → 插件配置 → Jev」现在覆盖全部选项：凭据（Key、凭据引用、API 地址、模型、超时、问题数上限）、工具开关、整组自动护栏（安全/循环开关、受护栏工具清单、拦截阈值、Jev 预算、循环参数）与看板（开关 + 路径），带数值校验与未保存状态处理。
• 配置处理加固：使用前会解包 schemastery 的 volatile 字段（.volatile()），因此对象形态的 apiKeyEnv 不再让 credentialRef(...) 崩溃，autoGuard.enabled / dashboard.enabled 真正生效，数值型选项也按数字读取。
• 测试 19 项全绿（npm test）：覆盖启动、客户端渲染、工具视图、设置卡、看板、护栏与展示投影。

为什么是 Jev

TypeSafe AI（创始人 Diogo Almeida，前 OpenAI、ChatGPT 研究方向）于 2026-09-15 发布 Jev，定位首个「System One」模型：输入非结构化状态，输出类型化概率判定。在智能体高频原子判定场景（分类、路由、分诊、评分、护栏、真伪判断）上，Jev 比前沿对话 LLM 快数十到两百倍（输入 $0.042/百万 token，输出免费）。适合承担 Agent 循环里高频「快判断」，把「慢思考」留给大模型。

安装

要求 Node >= 20，dsh >= 0.1.5-rc.2。

dsh plugin --profile web add dsh-jev-verify

然后在 $DSH_HOME/profiles/<profile>/cordis.patch.yml 增加加载条目：

- insert:
    - id: jev-verify
      name: dsh-jev-verify
      config:
        autoGuard:
          enabled: true     # 可选：开启自动护栏

重启 profile（或用插件市场一键安装，市场会自动完成以上两步）。

也可先安装 GUI 插件市场：dsh plugin --profile web add dshmarket，然后在「设置 → 插件市场」中一键安装本插件。

API Key

到 https://console.typesafe.ai/keys 免费创建。任选其一：

1. 启动环境里 export TYPESAFE_API_KEY=...；
2. 设置 → 插件 → 插件配置 → Jev（凭据服务）；
3. 插件配置里写 apiKey。

可选环境变量：TYPESAFE_BASE_URL（默认 https://api.typesafe.ai/v1）、TYPESAFE_MODEL（默认 jev-latest）。

使用

任何需要快速判定的场景，直接让 Agent 调用 jev_decision。示例提示词：

用 jev_decision 评估 state = "<工单文本>"，问题：department（choice，billing/technical/sales）、is_urgent（noul）、severity（score，3 级）。报告答案与置信度。

随时可让 Agent 执行 jev_verify 确认端点健康并获取实测数据，或 jev_guard_status 查看护栏状态。

直接调用形态

{
  "state": "I was double-charged for my subscription and I want a refund.",
  "questions": [
    { "name": "department", "type": "choice",
      "instructions": "Which team should handle this?",
      "criteria": { "billing": "Payment or subscription issues",
                    "technical": "Bugs or integration problems",
                    "sales": "Pricing or account questions" } },
    { "name": "is_urgent", "type": "noul",
      "instructions": "The message conveys urgency or time-sensitivity" }
  ]
}

返回每个问题的 answers（choice/score/noul + confidence + probabilities）、usage、latencyMs 与 estimatedCostUs。

自动护栏

autoGuard.enabled: true 时，两个钩子守护受保护的每个工具调用：

1. 安全门禁（tools/pre-execute）：先跑确定性黑名单（免费），可疑命令交给 Jev 判定风险；超过 denyThreshold 即拒绝并给出明确理由；Jev 不可用时 fail-open 放行并告警。
2. 循环检测（tools/post-execute）：连续同工具、输出较长的调用触发 Jev 停滞判定；判定停滞时向下一个请求注入非阻断式纠偏建议，随后进入冷却。

两者都优雅降级，且全部计数可由 jev_guard_status 审计。实测演示（2026-09-21）：remove-item -Recurse … 被确定性规则拦截；"permanently wipe all staging data and delete every row from every table" 被 Jev 以 91% 置信度（阈值 0.8）在执行前拦截。

运行可视化（不另开页面）

可视化直接在对话里看，不再需要单独网页：

每个工具都带 presentationMeta 投影，结果以结构化卡片渲染，而不是原始 JSON：

• jev_overview — 决策看板：状态标签（模型 / Key / 护栏 / 阈值）、8 个统计格（判定数、实测数、拦截数、提示数、中位延迟、平均置信度、input tokens、累计成本）以及最近的判定与护栏事件。
• jev_verify — 线上实测报告：准确率、答对数、高置信准确率、中位与 p95 延迟、token、成本与误判用例。
• jev_guard_status — 护栏卡片：受护栏工具、拦截阈值、本会话预算、安全与循环计数、最近一次受检工具。

需要独立网页版时可选开启：dashboard.enabled: true 后访问 http://127.0.0.1:3080/jev。 所有决策/验证/护栏事件还会追加到 $DSH_HOME/jev-roll.jsonl 供外部工具使用。

验证（实测、带日期）

方法学与最新实测结果见 docs/verification.md。

当前状态：✅ 已于 2026-09-21 对线上 API 实测（jev-latest）：含护栏用例的 27 题基准准确率 96.3%（26/27），中位延迟 283–308 ms，27 题全程成本 ≈ $0.0004。唯一误标为已记录的边界值（severity 得分 0.01 vs 期望 0）。

随时可复现：

TYPESAFE_API_KEY=... node bench/bench.mjs            # 1 轮（27 个问题）
TYPESAFE_API_KEY=... node bench/bench.mjs --repeat 3 # 延迟稳定性

或直接让 Agent 执行「run jev_verify」。

回归验证（2026-09-28，v0.7.0）：在 headless profile（autoGuard.enabled: true）中，jev_guard_status 正确报告已武装的护栏（工具清单、deny threshold 0.8、预算），jev_overview 正常返回看板，不再出现此前的 credentialRef 崩溃——即 volatile 配置解包修复；npm test 19/19 通过。

配置项

键	默认值	含义
apiKeyEnv	TYPESAFE_API_KEY	凭据引用 / 环境变量
apiKey	—	字面 Key（secret）
baseURL	https://api.typesafe.ai/v1	API 地址
model	jev-latest	模型（可钉版如 jev-1.13.0）
timeoutMs	15000	单次调用超时
maxQuestionsPerCall	25	单次调用问题数上限
verifyEnabled	true	是否注册 jev_verify
autoGuard.enabled	false	自动护栏总开关
autoGuard.safetyCheck	true	高危命令执行前检查
autoGuard.loopCheck	true	语义循环检测
autoGuard.tools	bash/pwsh/run_code/terminal	护栏覆盖的工具
autoGuard.denyThreshold	0.85	Jev noul ≥ 阈值 ⇒ 拒绝/建议
autoGuard.maxJevCallsPerSession	50	单会话护栏 Jev 预算
autoGuard.loopConsecutive	3	连续同工具调用触发检测的阈值
autoGuard.loopCooldownMs	60000	停滞判定后冷却
autoGuard.loopMinChars	200	循环检测的最小输出长度
autoGuard.statusTool	true	注册 jev_guard_status
autoGuard.determinismFirst	true	先跑免费的确定性检查再交给 Jev
dashboard.enabled	false	是否提供独立看板页面
dashboard.basePath	/jev	独立看板的访问路径

相关项目

• dsh-jev — Jev 守卫套件（循环守卫、安全门禁、工具剪枝），zhangxaochen。
• dsh-jev-tools — 自动化 Jev 判定 + 判定台账，horusj。
• browser-use/jev-ultrafast — 基于 Jev 的浏览器 Agent。
• APUS fast-browser-use — Jev 决策范式的本地复现（浏览器自动化）。

本插件的差异化：完整干净的原语 + 可审计的自动护栏 + 诚实可复现的验证基准，直面真实 TypeSafe API。

License

MIT