这是什么
面向开发者和 Salesforce 团队的本地免费 Jev 兼容 System 1 AI 栈：包含后端 API、Salesforce LWC 演示，以及向任意网页注入 document.modelContext 的 Chrome 扩展。
它怎么用 Jev
后端的 POST /v1/systemone 接收 Jev 格式请求（state 字符串加类型化问题），返回校准后的 Noul、Choice、Score 答案，输出 token 为零。Salesforce LWC 通过 Apex 调用，或在 Web Worker 中运行 Transformers.js；Chrome 扩展通过 document.modelContext 暴露已注册的工具。
用到的原语:noulchoicescore
值得抄的做法
在 Jev 兼容 API 背后运行本地 NLI 模型（Transformers.js 或 Cloudflare Workers AI），以零输出 token 获得校准的 Noul/Choice/Score 答案。
怎么试
cd apps/backend && bun install && bun run dev，或使用 npx wrangler deploy 部署到 Cloudflare Workers。
证据
每一行都是就 README 问 Jev 的一道题。≥ 0.60 算「是」，≤ 0.40 算「否」，中间这一段 Jev 不下判断。
- Jev 是主角是0.88
- 有 System One 用法否0.26
- 处理了不确定性否0.05
- 有实测数据否0.39
- 可直接跑是0.95
- 值得推荐否0.21
- 是模型的复刻是0.84
- 问题普遍性按 0–2 打分1.03
- 与 Jev 相关是0.97
信号由 Jev jev-1.13.0 判定，简介由 DeepSeek V4.1 Flash 于 2026年9月20日 读 README 写成。