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
一个用于 Scelestine 的 Hermes Agent 插件，记录工具失败和用户纠正中的教训，在对话中召回相关教训，并将反复出现的教训提升为 SOUL.md 中的常驻行为。仅使用 Mnemosyne 存储。
它怎么用 Jev
Jev 做三个决策：一个 choice 问题对召回候选教训排序（注入前 3）；一个 noul 问题判断工具失败或用户纠正是否是可复用教训；adept_remember 中 Jev 调用估计重要性。结果作为概率用作分数或阈值。
用到的原语:choicenoul
值得抄的做法
用一个 Jev choice 问题将所有候选作为命名选项，而非 N 个二元问题；按 lift（分数 × 候选数）排序而非原始概率。
怎么试
git clone，复制到 ~/.hermes/plugins/，hermes plugins enable scelestine-adept，hermes gateway restart。
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 是项目的核心片段中未检出0.31
- 展示了 System One 用法未判定0.54
- 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0.04
- 是能跑起来的工具在材料中检出0.94
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.27
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.24
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.02 / 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。