判断，是 Agent 最常做的事，却最容易被忽视。TypeSafe 的 Jev 模型就是专门为“判断”而生的小模型：不生成长文，只对一个问题给出带概率的结构化结论。最近一波开发者把它接进了 MCP、输入框、代码审查和新闻过滤，做出了五个可以直接用的开源工具。
jev-mcp：把判断变成 12 个 MCP 工具
逐条核对事实、拦截网页里的注入指令、语义找文件、重排、分类、审 diff，一次调用约 150–500 毫秒，返回带概率的结构化判断，成本不到一美分。大模型懒得做的检查，它秒级包圆。
shapeshift：会变形的输入框
一个输入框，边打字边变成你要的界面：活动卡、购物清单、计时器、分账器。Jev 一次并行回答 14 个类型化问题判断意图，日期、金额、计算全交给代码；不联网也有关键词分类兜底。Jev 负责懂你，代码负责算账。
jev-review：代码审查官
审 Git diff 或整个代码库：风险矩阵 → 文件画像 → 选证据 → 判机制 → 定严重度，编排全在代码里，结果进本地仪表盘。三种原语一串，就是一位审查官。
mu：编码 Agent 的是非内核
基于 pi 的编码 Agent，把 40 类是非判断交给小模型：本地先判，拿不准的交给默认裁判 Jev。README 里的 3193 条真实请求评测，Jev 1.14 达到 90.1%，不用决策模型只有 78.0%。Agent 的大部分决定不是写代码，是判是非。
pi-durable-news-agent：定时醒来的新闻 Agent
扫 28 个信息源和你设定的 15 个话题，Jev 先踢掉离题和不值得看的，合并重复报道，排出前 7 条，再分成 Hype、Facts、Signal 三档。噪音交给 Jev，信号留给你。
五个项目的地址：github.com/jkudish/jev-mcp、github.com/anishfn/shapeshift、github.com/devagrawal09/jev-review、github.com/qybaihe/mu、github.com/disler/pi-durable-news-agent。都是非官方的社区实现，用之前先看 README 确认你跑的模型版本。