jev-ad-pattern-lab — 用 Jev 研究 Meta 广告模式的本地面板。

README 自动摘要

根据 README 自动整理于 2026年10月27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

一个本地工具，从 Meta 广告库抓取某广告主的在投广告，用 Jev（TypeSafe）模型对每个创意分类，并在浏览器面板中展示在投时间最长的广告里出现了哪些模式。

Jev 通过原生端点、分批、以单选题形式，结合图片和文本对每个创意在七个维度（形式、钩子、角度、优惠、证明、异议、行动号召）上分类。置信度和完整概率分布按原样保存；置信度低于 0.65、缺少视觉证据或仅凭文本分类会将条目标记为需复核。

用到的原语:choice

每次付费调用前预留固定输入 token 预算，用 API 报告的实际用量替换，并在用量不可靠时停止调度。

运行 `scripts/lab.py serve`，打开 http://127.0.0.1:5194，输入页面 ID，然后抓取并分类。

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。

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。

信号

无判定区（0.40–0.60）

设计模式

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27日读 README 写成。