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
一个面向仓库维护者的 GitHub Action，读取标题、正文以及 PR 的变更文件路径，自动为新 issue 和 pull request 打上仓库中已有的标签。
它怎么用 Jev
Jev 判断哪些已有标签适合该 issue 或 PR。标签名按分隔符拆分为组；每个组是一个 Choice 问题（选一个或 none），未分组的标签则单独判断。所有问题在一次 TypeSafe 请求中发送；概率达到 threshold 的标签会被应用，并受 max-labels 限制。
用到的原语:choice
值得抄的做法
把互斥标签归入一个 Choice 问题；相互独立的标签单独判断。
怎么试
将 examples/smart-label.yml 添加为 .github/workflows/smart-label.yml，并配置 TYPESAFE_API_KEY secret。
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 是项目的核心在材料中检出0.90
- 展示了 System One 用法在材料中检出0.66
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.06
- 给出了实测数字片段中未检出0.04
- 是能跑起来的工具在材料中检出0.95
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.36
- 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1.72 / 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29日 读 README 写成。