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
面向 OmO 的 Jev 风格技能路由器。冻结的 Qwen2.5-0.5B 加一个小型 option-attention head 对用户提示与整个技能目录打分，OmO 扩展再把技能块裁剪到 top-K。
它怎么用 Jev
Jev 在一次前向传播中对用户提示与全部目录技能（name: description 选项）打分；扩展在系统提示中保留 top-K 技能，保留显式的 $skill:name 调用，出错时原样返回提示（fail-open）。
用到的原语:score
值得抄的做法
先一次性缓存目录选项嵌入，再在冻结编码器上只训练小型 option-attention head。
怎么试
在 server/ 中执行 docker compose up --build -d，然后把 extension/jevlike-router.js 复制到 ~/.omo/extensions/。
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0.70
- 展示了 System One 用法片段中未检出0.34
- 写了怎么处理不确定在材料中检出0.90
- 给出了实测数字未判定0.52
- 是能跑起来的工具在材料中检出0.91
- 学习案例 Top 10 候选信号未判定0.50
- 是模型本身的复刻在材料中检出0.93
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.13 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.94
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。