README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月28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 和 MCP 服务器，用于分诊西语数据处理政策与条款（哥伦比亚 Ley 1581）。它用确定性、无 AI 的启发式归一化条款，再对每条条款分类，并将低置信度案例送入人工复核队列。
它怎么用 Jev
对每条归一化后的条款，Jev 接收一个自包含的混合请求：choice 将条款分类为 obligacion、riesgo 或 sin_accion，score 在有序的 0–2 尺度上定位严重程度，两者均带置信度。流水线对条款分桶，若任一置信度低于 0.8 则送入人工复核（fail-open）。
用到的原语:choicescore
值得抄的做法
将每条条款自包含地嵌入其 Jev 问题中，按上下文预算分块，并在置信度 < 0.8 时 fail-open 转人工复核。
怎么试
pip install jev-norma，设置 TYPESAFE_API_KEY，然后运行 jev-norma politica.html --sample 12。
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0.94
- 展示了 System One 用法在材料中检出0.78
- 写了怎么处理不确定在材料中检出0.78
- 给出了实测数字片段中未检出0.03
- 是能跑起来的工具在材料中检出0.88
- 学习案例 Top 10 候选信号未判定0.42
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.08
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.14 / 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28日 读 README 写成。