README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月28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
面向销售代表的葡萄牙语实时销售副驾。它分析通话中的每句话，更新成交概率、通话阶段、最佳下一步动作、未决异议、实时信号以及可选的个性化话术。
它怎么用 Jev
每句话出现时，应用在一次请求中向 Jev 发送约 37 个类型化客观问题。Jev 返回成交可能性、阶段、动作、异议和信号的校准概率。所有计算（概率、平均值、说话比例）在 copilot/engine.py 的代码中完成。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
将每句话的约 37 个类型化问题批量放入一次 Jev 请求，然后在代码中计算所有聚合值。
怎么试
克隆仓库，在 .env 中设置 OPENROUTER_API_KEY，运行 iniciar.bat（Windows）或 ./run.sh，打开 http://localhost:8000。
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-1.14.0- 项目信号
jev-1.14.0- 项目分类
jev-1.14.0- 模式标签
jev-1.14.0
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0.97
- 展示了 System One 用法在材料中检出0.98
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.03
- 给出了实测数字未判定0.43
- 是能跑起来的工具在材料中检出0.67
- 学习案例 Top 10 候选信号在材料中检出0.63
- 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0.99 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.99
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28日 读 README 写成。