README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月3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
InboxPilot 是一个 Python 工具，面向被邮件淹没的创始人。它只读访问 Gmail，判断紧急程度、类别和是否需要回复，仅在确信时自动操作；否则生成带有建议操作的晨间摘要。
它怎么用 Jev
对每封邮件，一次 Jev 调用并行评估三个问题：urgency（是/否 + 概率）、category（从 5 个中选一个）、needs_reply（是/否 + 概率）。返回的概率用于门控自动打标签（类别置信度 ≥ 0.85 且紧急程度明确）和自动归档（仅限 noise，置信度 ≥ 0.95 且紧急程度明确）；不确定的邮件进入摘要。
用到的原语:choicescore
值得抄的做法
将模糊情况升级到人工摘要而非猜测，使用校准的置信度阈值。
怎么试
./inboxpilot demo
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0.87
- 展示了 System One 用法在材料中检出0.80
- 写了怎么处理不确定在材料中检出0.77
- 给出了实测数字片段中未检出0.04
- 是能跑起来的工具未判定0.56
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.26
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.07
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.13 / 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3日 读 README 写成。