最近有个AI热点概念： Jev ，一款专门用来做判断的 AI 模型。

它和 ChatGPT、Claude 这类通用大模型不同：不聊天、不写代码文案，专门给程序做决策判断，API 调用后直接返回代码可读取的结构化结果

最近有些测试同学对这方面感兴趣，我花时间调研并简单实践了一下，整理了这份 上手教程，以及分享一个UI 自动化方案基于 JEV 改造的案例， &#x611F;兴趣的小伙伴可以学习了解下。

案例 1：官方 skill & 简单案例实践

claude plugin marketplace add typesafe-ai/skills
claude plugin install typesafe@typesafe-ai

方式 2：Cursor / Cline / 其他兼容 Agent

npx skills add typesafe-ai/skills --skill typesafe-ai

这里我们以 cursor 作为案例，打开终端，输入 y

这里注意的使用官方配置的 apikey，不能使用 openrouter 的

首先是它会利用cursor 自带的浏览器功能，去操作界面，不是每个步骤都会用到 jev 的

那什么情况会用到 jev 呢？ 在需要做是非判断、打分、或者选择时

例如：在这个案例中，搜索 raina 测试的时候，可能会搜到很多的用户，就要做判断，因此就用到了 jev 了

可以看到在 cursor 中，它会构建 jev  api 命令去做筛选

从多条数据中，筛选出最终的目标，并且输出置信度

案例 2：UI 自动化方案基于 JEV 改造

前面我们有讲到，在测试领域，我们也有不少需要做判断的场景，之前我们一般使用大模型做判断，成本相对高、速度也相对慢一些，这里我们就可以采用 jev 的方式去做改造了

之前我们开发过一套 playwright+midscene 双策略进行 UI 自动化的 skill 工作流

在这套 skill 中 有不少过程是需要对多个选项做决策的，而这个就比较符合 jev 的特性，那我们看看有多少内容可以基于 jev 做改造

1、探索skill：snapshot 后可选调用 Jev，用于控件选择、下一步动作、计划完备度与 locator 风险判断；

2、修复skill：修复前用 jev 对失败原因做判断，判断大概率属于什么问题，然后采用不同的处理方案

创建一个.env文件，填写 jev 的 apikey

在执行过程中可以看到，部分流程会去调研 jev 进行决策，决定操作哪个元素

这里可以检查一下计划内容，如果没有问题的话，可以进行下一步，生成代码

这里会使用 jev 判断失败原因，是否能够直接解决

最后多次修复代码，如果没有问题的话，就可以直接查看报告了

执行过程中的视频，可以用于判断是否正确

使用下来，jev的对于决策方面是具备一定的优势的，速度快且成本低，效果也相对不错，此前完全依赖于大模型进行推理和判断，而 jev 面向决策任务的专用小模型，但是目前我们还是可以观望一下

也许各大模型厂商会参考 jev 做升级和改造，不过我们还是可以基于自己agent 项目或者 skill 等等需要做决策、判断的逻辑接入 jev。

什么是 Jev？在测试领域中可以怎么应用？

人工智能

测试

开发工具

JEV：专为程序决策设计的AI判断模型，支持是非判断、多选判定和分级打分，API直接返回结构化结果。相比通用大模型，速度更快、成本更低，适用于UI自动化元素选择、缺陷风险评估等测试场景。本文提供JEV实战教程，并分享基于JEV改造的UI自动化案例，帮助开发者快速上手。

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什么是 Jev？在测试领域中可以怎么应用？

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