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mastra-jev-moderation

CodeAlive-AI/mastra-jev-moderation

在 Jev 上为 Mastra 做输入审核:一个文件,一次类型化请求。

README 自动摘要

根据 README 自动整理于 2026年9月20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 Mastra 输入处理器,用 TypeSafe Jev 而非 LLM 审核 agent 消息,适合需要快速、便宜、失败即放行的拦截门且无需解析文本的团队。

它怎么用 Jev

Jev 对最后一条消息的文本在一次请求中回答两个类型化问题:`blocking` 的 `noul` 概率(拦截门)和 `category` 的 `choice`(仅用于日志)。当 P(block) ≥ 0.7 时中止本轮。

用到的原语:noulchoice

值得抄的做法

向类型化评估模型索取概率,而不是从生成文本中解析判定,因此恶意输入不会产生无法解析的答案。

怎么试

把 `jev-moderation.ts` 复制进项目,安装 `zod`,设置 `TYPESAFE_API_KEY`,并作为 `inputProcessor` 接入。

去 GitHub 看

开始使用 Jev:API key 与第一个请求 →

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0.95
  • 展示了 System One 用法在材料中检出0.78
  • 写了怎么处理不确定在材料中检出0.95
  • 给出了实测数字在材料中检出0.97
  • 是能跑起来的工具在材料中检出0.92
  • 学习案例 Top 10 候选信号未判定0.59
  • 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1.33 / 2
  • 与 Jev 相关在材料中检出0.99
信号
Jev 是项目的核心0.95展示了 System One 用法0.78写了怎么处理不确定0.95给出了实测数字0.97是能跑起来的工具0.92学习案例 Top 10 候选信号0.59是模型本身的复刻0.0300.51解决的问题够普遍(0–2)1.33 / 2012

无判定区(0.40–0.60)

设计模式
常开常闭0.99取景框0.98问卷0.92体检0.81代笔0.2100.51

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9月20日 读 README 写成。