README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月14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
NotJev : Kev 是一个开源的 System One 决策引擎，将 LLM 转变为类型化分类器、门控或评分器。它面向需要校准概率而非文本的开发者。
它怎么用 Jev
你的应用将状态和类型化问题（choice、score、noul）发送到 Kev 服务器。Jev 返回校准概率；你在代码中阈值化数字（例如，如果 noul > 0.7 则转人工）。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
当 logprobs 可用时使用字母 token 读取；在 Ollama 上回退到约束解码。
怎么试
npm install @kev-ai/sdk；kev-server；打开 http://127.0.0.1:3000/playground/
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0.74
- 展示了 System One 用法片段中未检出0.34
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.06
- 给出了实测数字片段中未检出0.11
- 是能跑起来的工具在材料中检出0.98
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.10
- 是模型本身的复刻在材料中检出0.87
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.54 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.87
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14日 读 README 写成。