README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月17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
一个让 TypeSafe AI 的决策模型 Jev 玩《宝可梦 红》的框架：读取游戏内存，列出合法选项及事实，由 Jev 选择。面向对 AI 玩游戏感兴趣的玩家和研究者。
它怎么用 Jev
Jev 决定每个菜单回答、关注方向、捕捉/交换的宝可梦、前往地点、对话对象以及每场战斗行动。框架读取 RAM，列出带事实（属性克制、伤害估计、寻路）的合法选项，Jev 返回选择；框架按下按钮。不写入游戏内存。
用到的原语:choice
值得抄的做法
向决策模型呈现带上下文事实的合法选项，模型返回选择，框架只读内存并按按钮。
怎么试
克隆仓库，npm install，npm run setup，放入自己的 ROM，填写 .env，然后 npm start -- --speed 1。
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0.88
- 展示了 System One 用法在材料中检出0.74
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.03
- 给出了实测数字在材料中检出0.97
- 是能跑起来的工具片段中未检出0.13
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.35
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.06
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分0.00 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.96
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17日 读 README 写成。