README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月28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
一份免费实操指南，附带 Claude 技能和四个可编辑配方，用于在营销运营决策（如线索路由、回复分类、信息一致性检查和素材打标）中使用 TypeSafe 的 Jev 模型。
它怎么用 Jev
Jev 对文本状态（如线索或回复）回答类型化问题（choice、score、noul），返回概率和置信度。批处理脚本调用 TypeSafe API，将答案、置信度区间和 row_action 写入 CSV，并按阈值将结果路由到自动、复核或人工。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
置信度门控路由：仅对高置信度答案自动执行，低置信度交给复核或人工。
怎么试
运行 python3 scripts/jev_batch.py recipes/lead-routing.json ../examples/sample-leads.csv --dry-run
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0.87
- 展示了 System One 用法未判定0.51
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.29
- 给出了实测数字片段中未检出0.04
- 是能跑起来的工具未判定0.42
- 学习案例 Top 10 候选信号未判定0.55
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.04
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.24 / 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10月28日 读 README 写成。