README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月4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
一个面向自主 AI 代理的联邦式、注册表优先的知识检索引擎。它在专用后端（SQLite FTS5、ChromaDB、知识图谱）之间路由查询，数据保留在原生存储层，通过统一不可变注册表发现。
它怎么用 Jev
Jev 使用包含 5 个标准的 Choice 问题将用户查询分解为 chamber 路由；置信度 ≥ 0.6 时接受路由，否则回退到关键词匹配。检索后，每个证据项通过 Noul 问题（“此文档能否回答查询？”）评分，并按 noul 分数（0-1）排序。
用到的原语:choicenoul
值得抄的做法
置信度门控路由：置信度 ≥ 0.6 时使用 Jev Choice，低置信度或 API 错误时回退到关键词匹配（fail-soft）。
怎么试
在 .env 中设置 TYPESAFE_API_KEY，然后运行：python src/orchestrator/shaolin_orchestrator.py "your query"
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 是项目的核心未判定0.47
- 展示了 System One 用法在材料中检出0.77
- 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0.05
- 是能跑起来的工具在材料中检出0.76
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.39
- 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1.58 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.95
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4日 读 README 写成。