README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月6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
TDM 将主观判断——选择、是/否判断、有序评分——转化为类型化、可审计的 API。调用方提交带决策上下文的类型化问题，获得类型化答案：获胜标签、概率分布与置信度。以 opencode 插件形式发布。
它怎么用 Jev
Jev 是 TDM 可插拔 provider 接口下的第一个 provider。opencode 插件提供 tdm_judge 工具，用于会话中的类型化判断（路由、分类、带 P(yes) 的 noul 是/否、有序评分），并设有风险门：对 {tool, args} 发起 TDM 风险判断（一个 score 加若干 noul 问题），在 permission.evaluate 处当判定为危险时通过将 effect 改为 "ask" 来执行。
用到的原语:choicenoulscore
值得抄的做法
带完整决策上下文的类型化问题返回类型化答案（获胜标签、概率分布、置信度），可接入代码逻辑并保持可审计。
怎么试
在 opencode.jsonc 的 plugins 数组中添加 "@typedecision/opencode-tdm@latest"，并设置 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-1.13.0- 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0.16
- 展示了 System One 用法片段中未检出0.38
- 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0.98
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.20
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.20
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.52 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.87
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6日 读 README 写成。