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systemone_gate

beliciobcardoso/systemone_gate

基于 Ollama System One 的本地 AI 代理决策引擎。

Agent 决策0.91次选分类: 分类与路由问卷漏斗
README 自动摘要

根据 README 自动整理于 2026年10月8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

SystemOne Gate 是一个面向 AI 代理和开发者的本地决策引擎。它并行评估结构化输入,仅生成 1-3 个输出 token 及模型概率,用于错误分类、差异审查、Shell 命令防护和子代理路由。

它怎么用 Jev

Jev 通过类型化问题(Choice/Score/Noul)对状态字符串进行决策。结果在代码中用作选择、分数或概率。README 未明确说明除 curl 示例外使用 Jev 的具体 API。

用到的原语:choicescorenoul

值得抄的做法

使用确定性规则作为快速路径,模型判定作为额外启发式。

怎么试

pip install -e . 然后运行 systemone-gate diff、triage 或 guard。

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0.83
  • 展示了 System One 用法在材料中检出0.62
  • 写了怎么处理不确定片段中未检出0.07
  • 给出了实测数字片段中未检出0.08
  • 是能跑起来的工具在材料中检出0.87
  • 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.27
  • 是模型本身的复刻未判定0.57
  • 解决的问题够普遍(0–2)按 0–2 打分1.40 / 2
  • 与 Jev 相关在材料中检出0.93
信号
Jev 是项目的核心0.83展示了 System One 用法0.62写了怎么处理不确定0.07给出了实测数字0.08是能跑起来的工具0.87学习案例 Top 10 候选信号0.27是模型本身的复刻0.5700.51解决的问题够普遍(0–2)1.40 / 2012

无判定区(0.40–0.60)

设计模式
问卷0.86漏斗0.84体检0.53灰区0.44常开常闭0.30取景框0.2800.51

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10月8日 读 README 写成。