README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年9月20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 Next.js 试验场，在井字棋和四子棋中，将 TypeSafe AI 的 Jev 与 Luna、Haiku、Gemini 和 Astra 进行基准对比，评估其选择已验证合法走子的能力，并对一系列走子的决策质量和一致性打分。
它怎么用 Jev
每个模型回合，服务器将棋盘和所有合法走子作为 Choice 选项提供，选项带有描述性名称、坐标和结果棋盘。Jev 使用原生评估模型在给定动作中做出选择；经过验证的选择驱动下一个状态。
用到的原语:choice
值得抄的做法
将完整状态和所有合法动作作为具名 Choice 选项提供给模型，然后在应用前验证返回的选择。
怎么试
bun install，在 .env.local 中设置 AI_GATEWAY_KEY，bun run dev，打开 localhost:3000/tic-tac-toe。
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 是项目的核心片段中未检出0.32
- 展示了 System One 用法片段中未检出0.31
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.03
- 给出了实测数字片段中未检出0.05
- 是能跑起来的工具片段中未检出0.08
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.29
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.07
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分0.75 / 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9月20日 读 README 写成。