README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月22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
一款浏览器乒乓球游戏，AI 对手由 TypeSafe AI 的 Jev 模型驱动。玩家在单个 HTML canvas 上进行三局两胜的对战，由一个小型本地代理服务器转发 Jev 请求。
它怎么用 Jev
每次请求发送球的位置和速度、两个球拍以及提示（timeToReachYou、wallBounces）。Jev 回答两个 choice 问题：target（十个 40px 区域之一）和 aim（up/straight/down）。球拍瞄准区域中心，偏移 15px 以将球偏转到所选方向。
用到的原语:choice
值得抄的做法
将物理提示（到达时间、墙壁反弹次数）作为状态输入，让 Jev 通过类型化 choice 问题推断落点区域。
怎么试
运行 `make dev`，打开打印的 URL，并输入 TypeSafe AI API 密钥。
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-1.14.0- 项目信号
jev-1.14.0- 项目分类
jev-1.14.0- 模式标签
jev-1.14.0
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0.91
- 展示了 System One 用法未判定0.60
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.02
- 给出了实测数字片段中未检出0.06
- 是能跑起来的工具在材料中检出0.82
- 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0.03
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分0.00 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.99
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22日 读 README 写成。