README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月3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
Tavli 是一款希腊双陆棋游戏（Portes），对手是 TypeSafe 的 System One 模型 Jev，并附带使用类型化决策模型构建的教程。
它怎么用 Jev
Jev 通过四个问题读取局面，然后用一个 Choice 问题从八个入围合法走法中挑选；置信度低于 0.5 时由代码决定。加倍骰是 Noul 问题。竞速局面由代码求解。
用到的原语:choicenoul
值得抄的做法
以 pips 计价风险并隐藏原始风险百分比；展示特征，而非指令。
怎么试
yarn && yarn dev；在 openrouter.txt 或 OPENROUTER_API_KEY 中添加 OpenRouter 密钥。
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0.90
- 展示了 System One 用法片段中未检出0.36
- 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0.07
- 是能跑起来的工具未判定0.52
- 学习案例 Top 10 候选信号在材料中检出0.61
- 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0.04 / 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10月3日 读 README 写成。