README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月15日，不是本站运行记录。运行步骤和作者声称的效果仍需核验。
这是什么
一个社区 Agent Zero 插件，让智能体向 Jev 提出聚焦问题并获得带概率卡片的类型化答案。它支持对文本和图像进行 Choice、Noul、Score 和 Box 提问，使用官方 TypeSafe Python SDK。
它怎么用 Jev
Jev 通过一次 typesafe_query 调用，对显式 state 和附加图像组合 Choice、Noul、Score 和 Box 问题来做出判断。结果显示为卡片、分布、token 计数、耗时和原始 JSON，位于 JEV 过程步骤中。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
对同一 state 的独立问题合并为一次调用，以减少请求并保持上下文一致。
怎么试
在 Agent Zero 中安装插件，设置 API key，然后使用 state 和 questions 调用 typesafe_query。
README 片段的模型判断
项目信号使用仓库元信息、已有摘要与 README 前 700 个字符；没有通读完整项目。“未检出”仅表示这些材料中未检出，并不证明项目没有该能力。这里保留原始判断与实际记录的模型、日期，不是源码审计或运行验收。
模型与判定日期
- 收录门禁
jev-1.13.0- 项目信号
jev-1.13.0- 项目分类
jev-1.13.0- 模式标签
jev-1.13.0
证据
这些信号只读取仓库元信息、已有摘要与清理后的 README 前 700 字符。≥ 0.60 表示片段中有提及，≤ 0.40 表示未检出，中间为未判定；都不是源码审查或运行结果。「可运行工具」题排除了研究实验，「推荐」题筛的是学习案例 Top 10，不是内容质量合格与否。
- Jev 是项目的核心在材料中检出0.81
- 展示了 System One 用法在材料中检出0.76
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.08
- 给出了实测数字片段中未检出0.04
- 是能跑起来的工具在材料中检出0.93
- 学习案例 Top 10 候选信号未判定0.43
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.04
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.00 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.98
无判定区（0.40–0.60）
无判定区（0.40–0.60）
各阶段的 Jev 模型与判定日期见上方记录。简介由 DeepSeek V4.1 Flash 于 2026年10月15日 读 README 写成。