jev ai 是嵌入移动端自动化链路的轻量决策引擎，专注关键节点智能判断，不替代执行工具；支持精准控件选择、动态流程跳转、异常动作过滤及低代码集成，实测提升任务成功率至91%。
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Jev AI 在移动端自动化中不是用来“写脚本”或“生成操作步骤”的，而是作为轻量、高响应的决策引擎，嵌入在已有自动化链路的关键判断节点上。它不替代 Appium、uiautomator 或 Smart-AutoClicker 这类执行层工具，而是让它们更聪明地做决定——比如“该点哪个按钮”“要不要重试”“当前界面是否符合预期”。
精准控件选择：用 Jev 替代模糊文本/图像匹配
传统方案常因文字微调（如“立即签到”变成“马上打卡”）或图标换色导致定位失败。Jev 可接收当前界面的结构化快照（例如 accessibility tree JSON 或 OCR 后的元素列表），配合预定义候选项，直接返回最可能的目标控件 ID 或坐标偏移量。
- 输入 state：包含 8 个候选按钮的 resource-id、text、bounds、enabled 状态的数组
- 输入 questions：{"target_button": {"choice": ["btn_login", "btn_skip", "btn_continue", "btn_agree"]}}
- 输出：{"target_button": {"choice": "btn_agree", "probabilities": {...}, "confidence": 0.92}}
相比图像识别耗时 300–800ms 且受亮度/缩放影响，Jev 单次调用稳定在 120–350ms，且无需训练模型或维护模板图。
动态流程跳转：把 if-else 判断交给 Jev
电商签到、游戏资源采集等流程常含分支逻辑：弹窗出现就关闭，加载完成才点击，权限拒绝就跳过。过去靠硬编码规则或正则匹配 text，容易漏判。Jev 可将整个界面状态（DOM 快照 + 设备信息 + 前序操作日志）作为 state，一次性回答多个布尔型问题。
- questions 示例：{"has_permission_dialog": {"noul": true}, "is_loading_finished": {"noul": false}, "can_proceed_to_next_step": {"noul": true}}
- 程序根据 noul 值直接执行对应分支，无需字符串解析或条件嵌套
- 置信度低于阈值（如 0.75）时自动触发 fallback：截图 + 人工审核队列
异常动作过滤：在点击前做可行性预判
mobile-jev 的核心创新之一，是把“能不能点”和“点了有没有用”拆成两步。它不依赖运行时反馈（如点击后无响应再重试），而是在执行前用轻量物理/逻辑模拟+ Jev 打分，筛掉注定失败的动作。
- 例如：检测到“确认支付”按钮 enabled=false，但界面上有遮罩层；Jev 接收该遮罩的 bounds 和按钮 bounds，返回 score: 0.08（表示重叠度高，点击无效）
- 再如：连续 3 次点击同一区域未触发状态变更；Jev 根据历史操作序列与当前 UI 变化率，输出 noul: false 表示“应切换策略”
- 这类判断可集成进按键精灵或 Auto.js 的前置钩子，真正实现“防错于未然”
低代码集成：三步接入现有脚本
Jev 不要求重写整套自动化框架。以 Android 端 Python 脚本为例：
- 第一步：用 uiautomator2 截取当前界面 XML 或 dumpsys activity top 输出，转为精简 JSON（保留 id/text/bounds/state）
- 第二步：构造 HTTP 请求发给 Jev API，携带 state 和预设 questions（建议复用 TypeSafe 提供的 mobile-question-templates）
- 第三步：解析返回的 choice/noul/score，传给 click() 或 swipe() 函数 —— 无需 if 判断，直接解构使用
实测表明，加入 Jev 决策后，某金融 App 自动化任务的单轮成功率从 63% 提升至 91%，平均失败重试次数下降 68%。
