这是什么
一个 2048 网页实验台，每一步棋都交给 TypeSafe AI 的 Jev System One 模型决策，并把概率、置信度、延迟与 token 消耗摊开在界面上。面向研究「上下文设计如何影响决策模型」的人。
它怎么用 Jev
每回合把棋盘状态与一个针对四个方向的 Choice 问题发给 Jev，返回带校准概率的答案。决策策略把概率分布转成实际动作，并由用户设定的置信度门槛把关，低于门槛时暂停等待人工复核。不做启发式兜底。
用到的原语:choice
值得抄的做法
把不确定性标记出来交给用户，而不是悄悄换成规则算法，让每一手都可归因于模型。
怎么试
git clone、npm install、./start.sh
证据
每一行都是就 README 问 Jev 的一道题。≥ 0.60 算「是」，≤ 0.40 算「否」，中间这一段 Jev 不下判断。
- Jev 是主角是0.97
- 有 System One 用法是0.91
- 处理了不确定性是0.89
- 有实测数据否0.07
- 可直接跑是0.66
- 值得推荐是0.67
- 是模型的复刻否0.03
- 问题普遍性按 0–2 打分0.09
- 与 Jev 相关是0.99
信号由 Jev jev-1.13.0 判定，简介由 DeepSeek V4.1 Flash 于 2026年9月21日 读 README 写成。