jev-social

本地跑社媒调研,自动抓证据出结论

jev-social 是一个开源、本地优先的社交媒体研究智能体,面向 Instagram、TikTok 和 LinkedIn 三大平台。它解决的核心问题是:做竞品或内容研究时,人工翻找账号、帖子和互动数据既慢又难留证据。Jev 把研究流程拆成只读的步骤,由 agent 负责规划与路由,再通过 socai CLI 在浏览器中抓取带引用的证据,最终形成可追溯的研究结果。项目强调 local-first,数据与运行尽量留在本地,减少对云端服务的依赖。技术上基于 JavaScript,结合 agent-skills、浏览器自动化与决策模型,适合需要可复现、可引用社媒调研的团队或个人。目前星标约 140,属于早期项目,功能边界和稳定性仍在演进中。

开源 free 自动化工作流
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 140
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目预览

项目数据

分类自动化工作流
开发团队socai-io
所属国家
定价模式free
价格说明开源免费,本地优先运行
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言JavaScript
技术栈/模型agent-skills,ai-agents,browser-agent,browser-automation,decision-model,deep-research,instagram,jev,linkedin,local-first,open-source,osint,research-agent,socai,social-listening,social-media,social-media-research,socmint,system-one,tiktok
GitHub 星标★ 140
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-09-18 00:00:00
代码更新—
仓库体积—
本站数据更新—
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-10-03
浏览次数0

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技术标签

使用教程

—

核心亮点

  • 只读设计降低封号与合规风险,适合做竞品和内容调研
  • socai CLI 抓取带引用的浏览器证据,研究结论可追溯
  • local-first 架构,数据与运行留在本地,隐私可控

不足之处

  • 项目早期,星标约 140,社区与文档成熟度待观察
  • 依赖浏览器自动化,平台改版或反爬策略变化时可能失效

适用场景

  • 竞品账号内容与互动数据调研
  • 品牌方做 KOL/达人筛选前的背景核查
  • 内容团队分析对标账号的选题与发布节奏

替代项目

browser-use、Skyvern、Crawlee

项目介绍

jev-social 是自动化工作流领域的开源项目,由 socai-io 开发,是 2026 年新上线的项目。

它收录于自动化工作流分类,该分类目前共有 553 个项目,GitHub 星标数为 140。

项目目前处于活跃维护状态,最近一次代码更新于 2026-10-01。开源免费,本地优先运行。

它主要面向的使用场景是:竞品账号内容与互动数据调研。同类可对比的替代方案包括 browser-use、Skyvern、Crawlee。

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