README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月8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
Laser是一款针对Linux上Omarchy和Hyprland的AI分心拦截器。它根据你声明的任务判断每个屏幕，当你分心时温和升级提醒，设计上注重隐私和低成本。
它怎么用 Jev
Jev分类当前屏幕是否与你的任务匹配。Laser根据隐私级别发送站点名称，可选标题和屏幕文本。返回的概率决定你是否在任务上或分心，触发视觉提示并最终关闭标签页。
用到的原语:choice
值得抄的做法
使用Jev进行任务感知分类，通过隐私级别控制发送的文本。
怎么试
通过omarchy plugin add安装，设置TypeSafe API密钥，然后用laser start开始会话。
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0.88
- 展示了 System One 用法片段中未检出0.35
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.06
- 给出了实测数字片段中未检出0.23
- 是能跑起来的工具在材料中检出0.95
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.18
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.10
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.04 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.96
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8日 读 README 写成。