README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月11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
一个浏览器演示：3D 面部网格会实时响应输入的文本。你打字时，Jev 判断接收者会感受到的情绪和强度，结果驱动 52 个 ARKit blendshape。适合探索 Jev 驱动界面的人。
它怎么用 Jev
每次按键时，客户端向服务端路由发送 { text }，由服务端构建 Jev 问题 schema。Jev 回答两个问题：emotion（choice，8 种情绪及各自概率）和 intensity（score，0–4 及各级概率）。代码按概率对全部八个姿态向量加权，并在每帧向结果插值。
用到的原语:choicescore
值得抄的做法
按完整概率分布对全部姿态加权，并逐帧插值，而不是直接跳到最高答案。
怎么试
pnpm install；cp .env.example .env；添加一个 key；pnpm dev
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0.95
- 展示了 System One 用法在材料中检出0.90
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.04
- 给出了实测数字未判定0.41
- 是能跑起来的工具未判定0.51
- 学习案例 Top 10 候选信号未判定0.54
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.06
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分0.07 / 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10月11日 读 README 写成。