这是什么
一个面向 LLM 工作流的开源 SRT 翻译与字幕质检工具。它使用 OpenRouter 或本地模型翻译 SRT 文件，保留每一条字幕，并在导出前标记可疑行供人工复核。
它怎么用 Jev
在确定性检查之后，Jev 会审查每一对非空的原文–译文，并回答一个问题：这条翻译是否需要人工复核？Jev 会标记可能的缺陷，如含义缺失、名称或数字被改动、否定被反转。标记只是建议检查，并不证明翻译有误；Jev 不会改写译文。
用到的原语:noul
值得抄的做法
本地解析 SRT，用 JSON Schema 输出翻译带 ID 的批次，校验返回的 ID，只重试缺失或为空的 ID，避免一次失败导致后续字幕错位。
怎么试
运行 bash run_web.sh，或使用 CLI：jev-subtitle-translator translate input.srt --source-language en --target-language de --model openai/gpt-4o-mini --output translated.srt
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0.81
- 有 System One 用法是0.61
- 处理了不确定性否0.08
- 有实测数据否0.06
- 可直接跑是0.85
- 值得推荐未判定0.50
- 是模型的复刻否0.05
- 问题普遍性按 0–2 打分1.06
- 与 Jev 相关是0.93
信号由 Jev jev-1.13.0 判定，简介由 DeepSeek V4.1 Flash 于 2026年9月23日 读 README 写成。