Jev 聊天助手 – 悬浮窗内的开源聊天辅助工具，填入不发送

Jev 聊天助手是一款于2026年9月开源的非侵入式 AI 对话辅助应用，主要用于在 QQ、X 与飞书等聊天场景中实时辅助回复（桌面端版本另提供微信适配），支持读取屏幕对话内容、先用判断模型分析对方意图与风险等级再生成候选回复并一键填入但不自动发送，适用于工作往来、亲友相处与商务往来等高频聊天回复场景。

Jev 聊天助手 的核心能力

聊天辅助工具的分歧点在于「替不替你发」。多数方案把生成内容直接送到输入框甚至直接发送，而 Jev 的处理顺序是先判断再生成，且止步于填入。它把 AI 放在对话旁边而不是代替用户说话，这种克制的设计降低了误发消息带来的实际风险，也与 AI 智能体 中强调自主执行的路线形成对比。

意图与风险判断

官方称约一秒内分析对方的真实意图、风险等级与建议的应对动作，并给出判断把握度。判断依据仅限可见的聊天文字与填写的关系描述，结果仅供参考，把握度偏低说明依据不足，重要事项仍需核实。先把「该怎么回」拆成「对方想干什么」，是本工具与普通输入法辅助的分界线，也更接近人在回复前的思考过程。

候选回复与排序

由生成模型起草三条口语化回复，再按合适程度重排并给出各自占比与推荐理由。给出多条选项而不是单一答案，保留了用户的选择空间，也让人能通过对比判断哪种表达更符合当下的关系。如果只想要一个常驻的对话助手，小微助手 这类工具更直接。

只填不发的发送控制

点击后回复进入输入框，需要用户自己确认并发送，程序不会代为发送，也不涉及转账、红包与收款操作。对即时通讯里常见的资金与承诺类对话，这条边界能避免自动化带来的实质损失。

屏幕采集与离线识别

借助系统无障碍服务抓取对话内容，控件树里读不到正文时自动截屏，用本地离线识别补齐。双通道设计覆盖多数聊天应用；截图与图片不上传，但识别出的文字在生成候选回复时仍会发给所配置的模型接口。

本地知识库与联系人档案

可以在本地维护笔记与联系人档案，分析时自动带入相关背景信息，并支持跨应用关联同一联系人。回复是否得体，很大程度上取决于是否了解双方关系，这一步是让建议更贴合实际语境的关键。

三路接口分别配置

判断、回复与视觉三路接口可以分别配置，兼容主流模型服务与中转接口。对希望控制成本或数据流向的用户，能够替换模型供应商意味着不被单一厂商绑定，也便于按预算调整各环节的模型档位。

非侵入式实现

官方说明其不修改聊天应用的安装包、不做注入、不读取数据库，只通过读屏获取内容。这种实现方式降低了账号安全与合规风险，也是它能同时适配多款聊天应用的原因。

三端独立维护

Android、Windows 与 macOS 由官方拆成独立项目分别维护，Android 版以无障碍读屏配合本地识别为主，桌面端按各自仓库的说明实现，读取方式与权限要求并不相同。手机适合随手回复，电脑适合专心处理长对话，按设备选对应版本即可。

Jev 聊天助手 与同类方案的对比

下表从读取方式、回复生成与发送控制几个维度，对比 Jev 聊天助手、输入法内置 AI 能力与通用对话助手三类方案。

注：表中讯飞输入法与 Kimi 两列只比较对话辅助的定位差异，不代表能力高低；功能随版本更新，以官方说明为准。

三者的差别在介入位置：通用助手要用户把上下文搬过去，读取对话靠手动粘贴；输入法在输入那一刻才介入，发送控制为生成即上屏；Jev 贴在聊天窗口旁持续观察，先做判断再生成，最后只填入不发。偶尔需要措辞帮助，前两者够用；若要处理高频且需判断风险的沟通，旁路式更贴合。

如果希望把 AI 能力从对话辅助扩展到能自主执行任务的形态，也可以参考 OpenClaw（一款开源的个人 AI 助手工具，与 Jev 聊天助手同属本地部署方向，差异在于它面向任务自动化执行，而非聊天场景中的措辞辅助）。

OpenClaw

本地运行的开源 AI 自动化助手

Jev 聊天助手 的应用场景与适用人群

作为本地运行的对话辅助工具，它的典型用途包括：

• 工作往来：收到领导或客户消息时，先判断对方的真实诉求再组织措辞。
• 亲友相处：在亲密关系或熟人往来中，找到更得体的表达方式。
• 风险识别：对涉及资金、承诺或陌生人的对话给出风险提示。
• 商务往来：面对客户询价与还价，快速生成多条不同立场的回复参考。
• 跨语言沟通：借助可替换的模型接口，处理外语对话中的表达问题。
• 开发者自用：按自身需求替换判断与生成接口，构建私人化的沟通助手。

适用人群：即时通讯使用频繁、需要在短时间内回复大量消息的职场人；不擅长处理敏感或冲突性沟通、希望先看清对方意图再回话的用户；以及愿意自行配置接口的开发者。

Jev 聊天助手 的使用方法

Jev 聊天助手按设备提供独立客户端，Android、Windows 与 macOS 各有自己的安装包，按常用设备选择即可；装好后再统一完成接口与知识库配置。

按设备安装客户端

安装包与各平台说明由官方分仓发布，三端分别维护：

• Android：在 Jev 聊天助手官网 或主仓库发布页下载安装包，安装后需授予无障碍服务与悬浮窗权限。
• Windows：从 jev-chat-windows 仓库获取桌面端安装包，通过窗口截图与离线 OCR 读取对方的对话内容。
• macOS：从 jev-chat-jarvis-mac 仓库获取安装包，或通过官方 Homebrew tap 安装。

配置接口与知识库

客户端装好后，按以下顺序完成配置：

1. 填入接口密钥：进入设置中的接口页，填入所用模型服务的密钥，其余接口留空时自动继承。
2. 接口连通检查：点击连通测试，确认判断、回复与视觉三路接口均可正常连接。
3. 填写关系描述：在关系描述栏说明与对方的身份关系，帮助提升判断准确度。
4. 打开自动分析：打开消息到达后自动分析的开关，并可设置只对特定会话生效。

首次使用需授予无障碍与悬浮窗权限，部分品牌手机还需开启自启动并解除省电限制，否则后台可能被系统回收。回复只会填入输入框，确认内容后再自行点击发送。

Jev 聊天助手 的项目地址

• 项目官网：https://chatjevs.com/
• GitHub 组织：https://github.com/jev-chat

Jev 聊天助手 的价格方案

Jev 聊天助手本身是开源项目，软件不收取费用，使用成本来自所配置的模型接口调用。判断、回复与视觉三路可以分别选择不同档位的模型，按自己的预算在效果与价格之间取舍。

如果选用按量计费的接口，日常聊天的调用量通常很小，成本主要取决于使用频率而非单次价格。若希望进一步压低开销，可以把判断环节换成更轻量的模型，只在需要时切换到更强的模型生成回复。

开源项目未提供统一的商业支持与价格表，具体计费以所选接口服务商的公开价格为准；部署与使用中的问题可通过项目仓库反馈。

Jev 聊天助手 的常见问题