README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月9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 Python 网页应用，在相同类型问题上并排对比 OpenAI Decisions 和 TypeSafe Jev，包含两个演示：支持工单路由和云告警分类。最终决策由普通代码根据阈值做出。
它怎么用 Jev
Jev 针对工单文本或告警 JSON 回答类型化问题（选择、评分、是/否）。其返回的概率输入普通代码中的路由规则，决定队列、人工审核、观察列表、呼叫值班或回滚。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
对相同状态和问题并行运行两个提供商，然后让普通代码对返回的概率应用阈值。
怎么试
pip install -r requirements.txt; uvicorn server:app --port 8000
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 是项目的核心片段中未检出0.36
- 展示了 System One 用法在材料中检出0.75
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.22
- 给出了实测数字片段中未检出0.07
- 是能跑起来的工具未判定0.45
- 学习案例 Top 10 候选信号未判定0.40
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.04
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分0.33 / 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9日 读 README 写成。