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kerpopule/hermes-jev-skills
GitHubBlender自动化工作流入口，支持本地脚本执行与诊断检查。通过几何测量验证、Jev辅助决策及真实证据闭环，确保3D资产生产的质量与安全。
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Skills in Collection (12)
Blender自动化工作流入口，支持本地脚本执行与诊断检查。通过几何测量验证、Jev辅助决策及真实证据闭环，确保3D资产生产的质量与安全。
需要Blender自动化处理任务
Blender场景或资产的质量验证
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用于驱动浏览器进行网页交互（点击、输入、导航），支持JS渲染页面。提供基于元素观察的决策循环及自动化代理工具，确保操作安全与目标验证。
需要模拟用户操作浏览网页
处理JavaScript渲染的动态页面
执行网页自动化测试或数据采集
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用于通过计算机使用驱动控制桌面 GUI（窗口、菜单、原生应用）的技能。支持 macOS Co-Agent 自动化循环，处理点击、OCR 识别及安全策略审批，实现安全的桌面操作编排。
需要控制桌面原生应用程序
操作操作系统对话框或系统设置
执行涉及安全审批的桌面交互任务
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用于在任务被判定为困难时，智能选择付费前沿模型席位并监控执行过程。通过jev工具链实现上下文封装、委托运行及定期轮询监督，确保复杂任务高效完成且仅在需决策时中断用户。
任务被路由器标记为hard
低优先级车道连续失败或安全代码变更需要升级
需要将复杂工作委托给前端模型
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对导出的邮箱邮件进行自动化分类，识别是否针对收件人、是否需要回复或关注，并将邮件归类为待回复、更新、促销、销售或垃圾邮件。
需要对大量邮件进行人工筛选前的预处理
希望自动区分紧急邮件与常规通知
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Jev用于过滤检索结果，剔除无关内容并检测提示词注入。通过rerank工具对候选段落评分、筛选和标记潜在恶意文本，优化上下文窗口使用并提升安全性。
检索到多个相关片段需精简时
需要检测输入或检索数据中的提示词注入攻击时
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Jev模型路由Skill，用于根据任务难度、类型和成本自动选择最合适的AI模型。支持Hermes插件自动路由及CLI手动查询，旨在优化资源分配与响应效率。
需要为特定任务或子代理选择最优AI模型时
在Hermes环境中启用自动模型路由功能时
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Jev搜索决策工具，用于评估搜索结果充分性并决定下一步行动（回答、继续搜索或提出新查询），避免无效轮次，优化研究效率。
需要进行网页或API搜索后评估结果
判断当前证据是否足以回答问题
决定是否需要执行下一次搜索查询
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用于配置和修复 Jev 决策模型连接。支持 TypeSafe、OpenRouter 等多种密钥源，处理认证失败或无密钥问题，管理环境变量与代理设置，确保密钥安全存储且不经过 Agent。
Jev 未正常工作
报告 no_key 或 auth_failed 错误
请求连接或修复 Jev
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Jev技能选择器，用于在大量已安装技能中自动筛选最适用的一个。通过两阶段请求对技能进行排名和评估，支持本地快速过滤闲聊，并与模型路由合并请求以优化延迟和成本。
不确定哪个已安装技能适用于当前请求
需要优化技能加载的成本或准确性
从众多技能中选择最合适的一个
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视频QA默认筛查流程，优先本地解码检查，合规后路由至云端推理。输出清晰、标记或不确定结果，严格限制权限与调用阈值，确保数据隐私与审核严谨性。
需要进行视频内容质量审查
视频文件需进行自动化筛查与分级
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用于社交媒体研究，通过证据分级和隐私门禁收集帖子、创作者及趋势数据。Agent负责搜集证据并撰写报告，Jev作为决策层进行排序和验证，确保仅基于充分且合规的证据生成有限范围的报告。
调研社交媒体帖子或创作者
分析用户反应或流行趋势
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Dependencies:
github:socai-io/jev-social#v0.1.9
