README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月13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 CLI 加 Claude Code 技能，将单个类型化决策（路由工单、评分线索、标记消息）转化为微调、校准、评估过的 Laya 检查点，并在自有硬件上通过 Jev 兼容线协议提供服务。
它怎么用 Jev
Jev 用作对比基线：`laya-prime compare --url` 用项目的精确问题通过 Jev 对留出的测试集评分，在训练集上拟合 refit（Jev 概率上的逻辑层），并将两行与微调 Laya 和 TF-IDF 一起添加到评估卡上，附一行结论。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
可行性门控：选项预算加两次盲标注，当类别无法从文本中分离时拒绝。
怎么试
pip install -e ".[serve]" 然后 laya-prime init、add、check、train、eval、serve。
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0.66
- 展示了 System One 用法未判定0.42
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.05
- 给出了实测数字片段中未检出0.07
- 是能跑起来的工具在材料中检出0.90
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.25
- 是模型本身的复刻在材料中检出0.84
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.25 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.91
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13日 读 README 写成。