GNOS是一个AI教学助手，能像真人老师一样为你定制课程。它根据学习深度和时间规划路线，生成视频、模拟、图像和PDF等内容，并记录你的学习风格与推理过程，动态调整后续练习，实现个性化自适应学习体验。
面向Codex的数字人视频制作Skill。输入文案与授权人物图，自动完成配音、口型校准、字幕及剪辑渲染，生成高质量讲解视频。源码中立不绑定服务商，支持灵活配置声音、风格等参数，实现自动化视频生产。
这是一个为Jev编码智能体提供的技能、工作流和用例集合。包含61个项目资源、5种核心技能和108个应用场景，旨在帮助智能体进行选择、分类、评分及执行具体任务，提供丰富的示例和模板以增强其功能。
AnyJev是一个Python库，利用LLM的隐藏状态构建类Jev决策模型。它无需微调即可输出带类型和真实概率的决策，显著提升校准度和抗顺序翻转能力，适用于需要高可靠性自动决策的场景。
这是一个基于283万字语料库研究的“去AI味”技能，旨在通过语言学方法量化并去除大模型生成文本的特定风格特征。它提供可复算的判定程序，帮助用户识别和修正AI写作痕迹，提升文本的人类化程度。
归藏产品视频技能，通过AI复用真实产品组件和设计语言，自动生成软件更新宣传片。支持分镜文案、原创配乐、音效及代码渲染，兼容Claude Code和Codex，让开发者快速产出专业宣传视频。
Jev Ultrafast 是一个基于 Python 的极速 Web 智能体，通过动态索引的动作空间实现高效浏览器自动化。它利用 TypeSafe LLM 执行点击、输入等操作，显著降低延迟与成本，适用于需要快速完成网页交互任务的场景。
jev-seo是一个基于Python的实时SEO审计工具，支持命令行和Claude Code集成。它通过爬取网站主页，依据Google搜索中心规则检查52项指标并评估核心网页指标，同时利用Jev AI模型分析页面内容。最终生成PDF、Excel和Markdown格式的详细报告，帮助快速诊断和优化网站SEO表现。
geo-score是一个Python命令行工具，用于评估网站在AI引擎中的可见性。它基于开放GEO标准提供0-100分的就绪度评分，并支持通过OpenAI、Perplexity等API追踪引用情况。零依赖，具备MCP服务器功能，帮助开发者快速检测和优化AI可访问性。
Fast Browser Use是一个基于本地大模型（如Qwen3.5）的快速浏览器自动化引擎，专为Claude Code、Codex和Cursor设计。它采用零云端推理的本地优先架构，实现秒级响应且无幻觉，支持跨平台运行。
Laya-MLX是一个运行在Apple Silicon上的本地Python库，用于执行超高速（7-14ms）的typed决策任务。它基于MLX框架，无需PyTorch或云端API，支持离线本地推理，适用于需要低延迟结构化输出的场景。
Rizzo Flow 是一个开源、本地优先的 LLM 决策工具，兼容 Jev API。它将非结构化状态输入转化为类型化的概率决策，无需生成文本 Token。支持 llama.cpp 后端，可运行于 Metal、CUDA、Vulkan、ROCm、SYCL 及 CPU 环境，适用于需要低延迟、高隐私的本地 AI 应用开发。
Dewarr是一个自托管的有声书发现与管理工具，支持连接Audiobookshelf/Grimmory、同步Goodreads和Hardcover书单，并自动从MyAnonamouse等源下载。它提供章节合并、个性化推荐及多平台通知功能，帮助用户集中管理阅读列表与下载任务。
Hermes Jev Skills为AI代理提供低成本决策支持，涵盖模型路由、搜索筛选、记忆压缩和技能选择。通过TypeSafe的Jev决策模型处理非文本决策，节省昂贵模型Token，提升响应速度。
T-Mem是一个用于长期对话问答的触发增强图记忆框架，旨在解决LLM记忆可达性受限问题。它支持描述性和关联性回忆，适用于构建具备连贯上下文理解和跨会话适应能力的对话代理系统。
