jev-chat/jev-chat-jarvis · 上手攻略
- 仓库：jev-chat/jev-chat-jarvis
- 链接：https://github.com/jev-chat/jev-chat-jarvis
- 分类：AI 应用 · 手机助手
- 作者：Jay
- 更新：2026-09-23
这是什么
Jev（发音 "Jeve"）是一个装在 Android 手机上的对话副驾，核心逻辑是：先判断对方真实意图与危险等级，再据此起草候选回复，最终把回复填入输入框——发不发永远由你手动点。
大多数 AI 辅助回复工具直接让模型生成一句回复。Jev 的差异在于引入了独立的判断模型（Jev 判断层）：它一次回答七道题——对方意图是什么、危险等级几档（1–9）、对方要什么、该不该马上回、最佳动作是什么——约 1 秒返回，然后生成模型才据此起草 3 条口语化候选，按「最合适」排序展示。
它不动你的聊天软件。不 hook、不改包、不走任何 App 的接口或账号体系，只用 Android 系统无障碍服务（Accessibility Service）读取屏幕上正在显示的对话内容。微信 8.0.52+ 的混淆节点在伪装后可读，QQ、X（Tweer/X 私信）、飞书（靠 OCR 兜底）均已实测。
解决什么问题
- 聊天时不知怎么回：判断层给出意图分析 + 危险等级，你不再对着消息发呆。
- 需要结合上下文和联系人档案：内置本地知识库（笔记 + 联系人），分析时自动带上这个人相关的笔记和历史，回复不会和你的设定打架。
- 跨 App 的统一副驾：同一套内核，微信 / QQ / X 靠无障碍读节点，飞书靠截屏 + 离线 OCR，新增 App 只需写一个几十行适配器。
- 隐私为本：聊天内容只在分析那一刻发给你配置的模型接口，不落盘、不进日志、不经过任何中间服务器。
快速安装
环境要求
- Android 11+（API 30）
- adb 工具（用于安装 APK）
- 模型 API：OpenRouter（推荐，一站接入多模型）或自填 DeepSeek / 通义等
安装步骤
① 下载 release APK
从 Releases 页面 下载 jev-assistant-v1.3-release.apk，或直接用仓库内的：
# 仓库 release 包路径
apk/jev-assistant-v1.3-release.apk
② 安装（需先卸载 debug 包）
adb install -r apk/jev-assistant-v1.3-release.apk
⚠️ 装过 debug 包必须先卸载再装 release，二者签名不同，否则会清掉密钥和设置。
③ 配置 API Key
打开 App → 设置 →「接口」，分三张卡：
| 接口卡 | 说明 | 备注 |
|---|---|---|
| 判断接口 | 必填，推荐 OpenRouter | 只需这一把密钥，其余留空自动继承 |
| 回复接口 | 生成候选的模型 | 留空自动用判断接口密钥 |
| 视觉接口 | 截屏 OCR（飞书等场景） | 留空自动用判断接口密钥 |
最简配置：只用 OpenRouter API Key 填「判断接口」一栏，默认用 DeepSeek 模型（deepseek/deepseek-chat-v3.1），其余留空。
④ 开启系统权限
按 App 内主页向导，依次开启： 1. 无障碍服务（读消息；升级到 1.3 后需关掉再打开一次，截屏能力才生效） 2. 悬浮窗 / 显示在其他应用上层（展示分析面板） 3. 自启动 + 省电无限制（小米 / HyperOS 必做，否则后台被冻结读不到消息）
核心用法
日常使用流程
- 在任意支持的聊天 App 里打开对话
- Jev 通过无障碍服务自动采集最近消息（微信 / QQ / X 全自动；飞书走 OCR）
- 判断模型（约 1 秒）返回：意图、危险等级、对方需求、最佳动作、该不该马上回
- 生成模型起草 3 条口语化候选，判断模型按「最合适」排序并给出占比
- 悬浮窗展示 3 条候选，点一下复制或填入（填入用
ACTION_SET_TEXT，自动发送键由你按）
知识库配置（设置 → 分析 →「知识库与联系人」）
笔记：标题 / 内容 / 标签 / 常驻标签。常驻笔记每次都带；其他笔记需标签或标题出现在会话标题或最近 6 条消息里才带，最多 5 条。
联系人：姓名 / 别名（每行一个）/ 关系 / 备注。会话标题匹配姓名或任一别名时生效。悬浮窗气泡长按可一键把当前会话存为联系人。
聊天历史：默认关闭；开启后每次分析带上最近 N 条（默认 30 条），自动去重。
三路接口独立配置
- 内置 OpenRouter / TypeSafe 直连 / DeepSeek 官方 / 通义兼容四套预设，每张卡有一键连通测试。
- 跨版本升级时，原有密钥一次性迁移到新三卡结构。
适配新聊天 App
在 capture/ChatAppAdapter.kt 实现 ChatAppAdapter，核心只需：
- 定义目标包名
pkg extract(root, res)从无障碍树取出标题和消息列表Msg(side, text)，side为me或other- 不在聊天窗时返回
null（触发 OCR 兜底）
然后在 capture/ChatCaptureService.kt 的 adapters 加一行即可。
典型适用场景
| 场景 | 价值 |
|---|---|
| 外语聊天 | 判断模型解析对方真实意图，消除语言隔阂 |
| 商务 / 职场沟通 | 危险等级提示 + 语气适中性分析 |
| 情感对话 | 结合联系人档案和笔记，回复不跑偏 |
| 飞书 / 内部通讯 | OCR 兜底，跨平台统一副驾 |
| 群聊 | 分析对方消息意图（注意：群聊按一对一处理） |
坑与注意
① 国产 ROM 后台冻结（高频踩坑）
小米 / HyperOS 会杀后台进程，即使前台保活、自启动、省电无限制三项全开了仍可能被杀。气泡短暂消失时，在聊天界面里再交互一下通常能自愈。
② 飞书正文靠 OCR
飞书的消息正文是自绘控件，无障碍树里只有气泡矩形。1.3 起对每个矩形做离线 OCR（ML Kit 中文离线模型，不上传图片），但「我 / 对方」按已读状态判断，偶有不准，可在联系人备注里说明，或改用手动触发截屏识别。
③ 微信版本依赖
微信的界面结构随版本更新可能变化，微信更新后可能需要跟进适配器更新。
④ X 只验过中文界面
分隔符（：、上午 / 下午）、Read 等均为中文界面实测；英文界面只做了兜底，未完整验证。
⑤ 知识库检索是标签包含匹配
不做语义检索，笔记请打好标签才能被命中；历史按「谁说 + 原文」去重。
⑥ OCR 依赖系统放行截屏
受 FLAG_SECURE 保护的窗口（如银行 App）截不到；小米 / HyperOS 可能拒绝截屏权限，App 面板会提示失败原因。
⑦ 包体较大
ML Kit 中文离线 OCR 模型让 APK 从约 12 MB 增至约 27 MB，且只打 arm64-v8a 架构。
与同类对比
| 工具 | 原理 | 隐私 | 多 App | 判断层 | 知识库 |
|---|---|---|---|---|---|
| Jev Chat Jarvis | 无障碍读取 + 双模型（判断+生成） | 本地 APIKey，无服务器 | 微信/QQ/X/飞书+可扩展 | ✅ 独立判断模型 | ✅ 本地笔记+联系人 |
| iOS 快捷指令 + AI | 系统自动化 | 取决于 AI 服务 | 受限 | ❌ | ❌ |
| AutoGPT 类助手 | 通用 LLM 生成 | API 直连 | ❌ | ❌ | ❌ |
| 微信/QQ 官方 AI | App 官方集成 | 平台掌握 | ❌ | ❌ | ❌ |
Jev 的核心差异化是独立判断层 + 本地知识库上下文，不是通用聊天机器人，而是精准的场景化副驾。
一句话推荐
如果你每天花大量时间在微信/QQ/X上回复消息，且希望AI在「帮你判断对方意图」和「起草候选回复」两个环节分开发力、而不是直接替你编一句回复——Jev Chat Jarvis 是目前开源生态里这个方向最完整的 Android 实现。