README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年9月29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
SkillRanker 是一个独立的 Rust CLI，根据实时会话上下文对可用的 agent 技能进行排序。它帮助 agent 为下一步选择正确的技能，并提供本地保护、可检查的反馈和可选的弃权。
它怎么用 Jev
Jev 评估 agent 的实时上下文并比较候选技能，估计哪些适合下一步。它在两轮排序中使用类型化的 Choice 和 Noul 评估。结果是建议性的：agent 决定查阅什么。显式技能请求在 Jev 之前本地解析。
用到的原语:choicenoul
值得抄的做法
两轮排序：先进行广泛的 Choice 比较，然后使用 Noul 适配检查和 none 选项进行详细重排序。
怎么试
sr demo --case useful
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 是项目的核心未判定0.60
- 展示了 System One 用法未判定0.57
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.15
- 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0.97
- 学习案例 Top 10 候选信号未判定0.40
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.05
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.21 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.98
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9月29日 读 README 写成。