这是什么
面向实时聊天和游戏审核的 Node.js 脏话与毒性筛查器。可检测 leetspeak、字符间隔、罗马化及代码混用的脏话，覆盖英语及 Kannada、Telugu、Tamil、Hindi、Bengali 等印度语言。
它怎么用 Jev
Jev 充当反射速度的 System One 分类器。以输入文本为状态，回答关于脏话、毒性、严重程度、语言、混淆类型和处置动作的类型化问题。返回的校准概率在代码中被映射为布尔值、严重度分数和审核动作。
用到的原语:choicescore
值得抄的做法
将模糊或依赖上下文的案例转交人工审核，而非强行做二元判断。
怎么试
npm install gg-friggin-ez，设置 OPENROUTER_API_KEY，然后调用 isProfane() 或 screen()。
证据
每一行都是就 README 问 Jev 的一道题。≥ 0.60 算「是」，≤ 0.40 算「否」，中间这一段 Jev 不下判断。
- Jev 是主角是0.79
- 有 System One 用法否0.09
- 处理了不确定性否0.05
- 有实测数据是0.61
- 可直接跑是0.97
- 值得推荐否0.21
- 是模型的复刻否0.12
- 问题普遍性按 0–2 打分1.93
- 与 Jev 相关是0.78
信号由 Jev jev-1.13.0 判定，简介由 DeepSeek V4.1 Flash 于 2026年9月20日 读 README 写成。