手机上的「对话副驾」：QQ、X、飞书聊天时，AI帮你读懂潜台词、写出得体回复

你是否经历过这样的尴尬：朋友发来一句“最近忙吗？”，你反复琢磨是客套寒暄还是真有事相托；领导在飞书群里甩来一串需求，语气模糊却要求“尽快反馈”；又或者在X（原Twitter）私信里收到一条带情绪的英文消息，翻译都费劲，更别说得体回应……Jev 聊天助手就是为这些真实场景而生——它不替你说话，也不偷偷发消息，而是像一位坐在你肩膀上的资深沟通顾问，在QQ、X、飞书等App中实时分析对方消息的潜台词、风险等级与真实意图，并为你生成3条风格适配的候选回复，一键填入输入框，最终决定权永远在你手上。

核心功能

先判断，再动笔——不是乱编，而是精准理解：区别于“输入即输出”的粗放式AI助手，Jev采用两阶段推理：先用专用判断模型分析对方消息的真实意图（如“试探合作意愿”“表达不满但留余地”）、危险等级（1–9分）、是否需立即响应及推荐动作（如“先安抚再问细节”），再据此生成回复。避免张口就答错重点。
非侵入式读屏，零权限越界：全程仅依赖Android系统级无障碍服务（AccessibilityService），只读取当前屏幕上可见的聊天气泡文本，不Hook任何App进程、不反编译、不访问数据库、不调用私有API、不登录账号。连截图都只在本地OCR处理，绝不上传——你的聊天内容，始终留在你自己的手机里。
发送权100%由你掌控：生成的回复只会通过系统标准接口ACTION_SET_TEXT填入输入框，从不自动点击发送按钮，也完全避开转账、红包、收款等高危操作界面。哪怕你手滑点了“填入”，最后那一下“发送”仍需你亲自确认。
懂你的人和事——本地知识库+联系人档案：支持导入个人笔记（按标签/标题智能匹配）、维护联系人关系图谱（支持别名、关系、备注），甚至可开启本地历史记录（仅存本机）。当老板发来消息，Jev会自动关联你存档的“王总项目偏好清单”；当老同学突然问候，它能调出你备注的“留学归国、刚换工作”背景，让回复更有人情味。
三路接口自由组合，模型自己选：判断、回复、视觉（OCR识别）三类任务分别配置独立API地址、密钥与模型。例如：用博查Jev（bocha-jev-v1）做意图判断，搭配DeepSeek Chat v3.1生成回复，再用ML Kit离线OCR处理飞书气泡——无需厂商绑定，国内用户也能绕过区域限制稳定使用。
飞书OCR兜底方案，真机验证可用：针对飞书气泡文本不暴露在无障碍树的难题，Jev 1.3版起对每个消息气泡矩形区域调用Google ML Kit离线OCR引擎，结合已读状态智能区分“我方/对方”，中文识别准确率经实测达标，彻底解决飞书适配痛点。
悬浮窗即战力，操作极简：分析结果以轻量悬浮窗呈现——顶部显示“危险等级+意图摘要”，中部并列3条排序候选回复（附匹配度百分比），点击任意一条即可复制或填入当前输入框。长按气泡还能一键将当前会话存为联系人，降低后续配置门槛。
跨平台同源内核，桌面端已在路上：Android版已稳定支持QQ（9.3.50群聊）、X（12.25中文界面）、飞书（OCR方案）；macOS版与Windows版均已开源，复用同一套分析逻辑，仅替换采集层（截图+OCR/视觉模型），未来网页聊天也能享受同等体验。

技术亮点

Kotlin原生开发，深度契合Android无障碍生态：项目采用Kotlin构建，充分利用Jetpack Compose实现响应式UI，并严格遵循Android无障碍服务最佳实践——如动态监听窗口变化、精确坐标定位气泡节点、兼容MIUI/HyperOS等定制ROM的权限冻结策略，确保后台持续可靠运行。
模块化适配器设计，新增App只需几十行代码：QQ、X、飞书各自封装为独立适配器（Adapter），抽象出getMessages()、getCurrentInputField()等统一接口。若你想支持钉钉或企业微信，只需新建一个Adapter类，实现消息提取逻辑，无需改动核心分析引擎。
本地OCR与云端模型解耦，隐私与能力兼得：飞书OCR完全离线运行（ML Kit），而语义判断与生成则交由用户自选的远程LLM。这种“前端感知+后端决策”架构，既规避了纯本地小模型的理解短板，又避免了敏感对话全文上传的风险。
无中转服务器，作者不碰数据：所有API请求直连用户配置的服务商（OpenRouter / 博查 / Vercel AI Gateway等），项目本身不运营任何代理或网关。你的密钥、聊天片段、知识库内容，作者团队无法访问，真正做到“代码开源，服务自主”。
小米/HyperOS专项优化，破解后台冻结：针对国产ROM普遍存在的自启动限制，README明确指导用户手动开启“自启动”与“省电无限制”，并提示重装后需重新授权悬浮窗——这些细节来自真实踩坑经验，而非理论适配。

适合哪些人用

这款工具特别适合高频多线程社交、对沟通质量有要求、且重视隐私安全的数字原住民：

职场新人/销售/客户成功：在飞书对接客户时，快速识别“这个需求是否紧急？”“对方是否在委婉拒绝？”——避免因误判导致响应滞后或态度失当。例如：客户说“我们再内部讨论下”，Jev判断为“低优先级观望”，建议回复“好的，静候您的进一步消息”，既专业又留有余地。
跨境工作者/X重度用户：面对非母语私信，Jev先OCR识别原文，再调用支持多语言的模型分析情绪与诉求，生成地道英文回复草稿，大幅降低跨文化沟通成本。

快速上手

三步完成部署：

安装APK：下载v1.4正式版（Android 11+，ARM64架构），或执行：
adb install -r apk/jev-assistant-v1.4-release.apk
配置API密钥：打开App → 设置 → 「接口」→ 在「判断接口」栏填入OpenRouter API Key（新手推荐），其余两栏留空即自动复用；如需更换回复模型，可在「回复接口」选择预设（如DeepSeek官方）或自定义URL。
授予必要权限：按首页向导依次开启——①无障碍服务（关键！升级1.3+后需关闭再重开以激活截屏能力）；②悬浮窗权限；③小米/HyperOS用户务必开启「自启动」与「省电无限制」。

同类对比 / 注意事项

vs 微信AI插件类工具：Jev明确声明不支持微信Android版（已全面下架），专注在QQ、X、飞书等开放性更强的平台，规避合规风险；而多数微信工具依赖Xposed/太极等Hook框架，存在封号与系统不稳定隐患。
vs 纯网页版聊天助手：网页工具无法读取APP内消息，Jev通过无障碍服务实现真机级上下文感知，可区分群聊@你、私聊未读、气泡气泡方向等关键信息，分析精度不可同日而语。
注意事项：首次安装需卸载旧版debug包（签名不同）；小米手机重装后悬浮窗权限会重置；X英文界面尚未验证；飞书OCR识别效果受字体清晰度影响，建议保持默认字号。