README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月10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
一个最小试点，演示 Jev（TypeSafe AI）如何分诊 5 个支持工单。包含面向初学者的 HTML 说明和一个无依赖的单文件 Python 脚本，供学习类型化决策的开发者使用。
它怎么用 Jev
Jev 根据工单状态回答类型化问题（choice、score、noul）。代码应用规则和阈值来决定操作。Jev 从不执行任何操作；它只返回概率和置信度。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
按风险设置阈值，而非全局阈值；置信度不是 max(probabilities)。
怎么试
python3 piloto.py（模拟）；设置 TYPESAFE_API_KEY 使用真实模型。
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0.94
- 展示了 System One 用法未判定0.55
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.08
- 给出了实测数字片段中未检出0.05
- 是能跑起来的工具在材料中检出0.83
- 学习案例 Top 10 候选信号未判定0.52
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.22
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分0.78 / 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10日 读 README 写成。