README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年11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
Jev Lab 是一个 Python Web 应用，包含八个演示和一个 Workbench，用于试验 TypeSafe 的 Jev 模型，面向希望了解类型化问题与校准概率如何驱动应用逻辑的开发者。
它怎么用 Jev
Jev 针对提供的状态（文本、JSON、图像）回答类型化的 Choice、Score、Noul 和 Box 问题。演示与 Workbench 通过 TypeSafe SDK 发送请求，再用返回的选择、分数和概率在本地代码中做路由、阈值与策略决策。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
用代码掌控的权重、阈值和策略组合原子判断，使重新加权与重新规划在本地完成，无需再次调用模型。
怎么试
运行 `uv sync --locked` 和 `uv run --locked server.py`，打开浏览器并连接 TypeSafe API key。
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-1.14.0- 项目信号
jev-1.14.0- 项目分类
jev-1.14.0- 模式标签
jev-1.14.0
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0.95
- 展示了 System One 用法未判定0.47
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.04
- 给出了实测数字片段中未检出0.03
- 是能跑起来的工具在材料中检出0.93
- 学习案例 Top 10 候选信号在材料中检出0.61
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.03
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分0.11 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.99
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11月4日 读 README 写成。