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Ashadeepa/typesafe-showcase · 项目主页

TypeSafe 的 System One 模型(Jev)的六个实时演示。

评测与基准0.83次选分类: 校验与安全门
README 自动摘要

根据 README 自动整理于 2026年9月22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 Next.js 展示项目,包含六个 TypeSafe 的 System One 模型(Jev)的交互式演示,每个演示将真实交互与真实判断配对,并可与 Gemini 或 Claude 对照检查。

它怎么用 Jev

Jev 做出诸如账单分类、引用支持、语气评分和诈唬等决策。它接收状态和类型化问题(Choice/Score/Noul)并返回校准概率。结果用于演示逻辑,并与 Gemini 或 Claude 并排比较。

用到的原语:choicescorenoul

值得抄的做法

将 Jev 的校准概率用作游戏机制(例如,塔的完整性、诈唬决策)。

怎么试

npm install && npm run dev,然后在顶部栏粘贴 TYPESAFE_API_KEY。

去 GitHub 看

开始使用 Jev:API key 与第一个请求 →

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0.89
  • 展示了 System One 用法未判定0.52
  • 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0.05
  • 是能跑起来的工具在材料中检出0.81
  • 学习案例 Top 10 候选信号未判定0.49
  • 是模型本身的复刻片段中未检出0.04
  • 解决的问题够普遍(0–2)按 0–2 打分0.03 / 2
  • 与 Jev 相关在材料中检出0.98
信号
Jev 是项目的核心0.89展示了 System One 用法0.52写了怎么处理不确定0.05给出了实测数字0.05是能跑起来的工具0.81学习案例 Top 10 候选信号0.49是模型本身的复刻0.0400.51解决的问题够普遍(0–2)0.03 / 2012

无判定区(0.40–0.60)

设计模式
体检0.65问卷0.4600.51

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9月22日 读 README 写成。