Nainish-Rai /
Evaluation & Observabilityjev-frontend-qa
用 Jev 选择浏览器操作,再通过 DOM、HTTP 和数据库状态检查前端功能是否符合约定。
License: MITLanguage: Python最近提交:2026/9/18#browser-automation#evaluation-benchmarks
JEV 在该架构中的决策位置
Jev 从已观察的控件和操作中做选择;预期值和通过条件由测试代码判断。
核心架构收益
将模型探索过程与可验证的功能验收分开记录。
固定版本源码审校依据
本站人工核验过该仓库的以下固定 commit 源码文件,确认 Jev 决策逻辑的真实接入方式:
Nainish-Rai/jev-frontend-qa/blob/2a57d0a23471ca627a2840eff04102ddc844dd57/README.md
Nainish-Rai/jev-frontend-qa/blob/2a57d0a23471ca627a2840eff04102ddc844dd57/src/jev_frontend_qa/core/decisions.py
Nainish-Rai/jev-frontend-qa/blob/2a57d0a23471ca627a2840eff04102ddc844dd57/src/jev_frontend_qa/core/model_client.py
审校说明与基准口径:作者报告的是合成参考场景验收,不等于任意网站都通过;本站未重跑。
快速克隆仓库
git clone https://github.com/Nainish-Rai/jev-frontend-qa.git
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↳ 可比较两次检查的评分变化,代码修改仍由主 Agent 负责。
#coding-agents#mcp-integrations#evaluation-benchmarks
10✓ 4 处源码证据
查看详情 →AbdelStark
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把 Jev 和 GLiNER 放到同一批分类题上,除了答对率,也检查概率靠不靠谱。
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对固定文本和标签集合做分类,记录每个标签的概率、耗时和失败。
↳ 能看清模型在哪些任务上适合自动处理,在哪些任务上容易过度自信。
#evaluation-benchmarks#classification-ranking
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MoonBit 与 TypeScript 的 Jev 实验集,覆盖棋类、浏览器、命令风险和小型语言。
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不同实验把候选动作或判断题交给 Jev,再由对应程序执行或记录。
↳ 提供源码、实验记录和部分可离线重放的样例,便于比较决策设计。
#evaluation-benchmarks#games-simulation#browser-automation
✓ 4 处源码证据
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