README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月27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
Job Scout 读取 150+ 澳大利亚雇主的招聘板并搜索网络职位，然后由 JEV 评分服务根据你的档案为每个职位评分。它通过邮件或应用发送最佳新匹配的短名单及匹配说明，面向非技术求职者。
它怎么用 Jev
JEV 根据七个问题为每个职位评分 0–100：经验匹配、目标契合、乐趣、实用性、你想要什么、成长和影响力。Job Scout 使用 config.json 中用户同意的权重组合它们。五个是/否检查会淘汰不合格职位；得分 65%+ 且未见过职位进入短名单。
用到的原语:score
值得抄的做法
将七个 JEV 评分问题与用户定义的权重结合，再通过是/否检查和 65% 阈值过滤。
怎么试
遵循 SETUP.md；然后运行 python3 job_scout.py check 和 python3 job_scout.py run。
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0.76
- 展示了 System One 用法片段中未检出0.09
- 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0.07
- 是能跑起来的工具在材料中检出0.96
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.15
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.02
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分0.97 / 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27日 读 README 写成。