ai-chess-lab — 与 Jev 和 LLM 下棋，浏览器内用 Stockfish 分析。

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

一个浏览器国际象棋实验平台，让 LLM、Jev 等 System One 模型和人类进行对局、瑞士制锦标赛和联赛，记录每一步、token、秒数和花费，并在本地用 Stockfish 分析。

每一回合是一个 Choice 问题，选项是当前局面的合法走法。Jev 返回这些走法上的校准概率，服务器据此选择走法。一个局面最多有 218 个合法走法，因此单次请求总能容纳，模型永远不会走出非法着法。

用到的原语:choice

将每个国际象棋回合映射为对合法走法的单个 Choice 问题，使 System One 模型永远不会走出非法着法。

docker run --rm -p 127.0.0.1:8000:8000 ghcr.io/dperezcabrera/ai-chess-lab:latest

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。

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。

信号

无判定区（0.40–0.60）

设计模式

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。