README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月6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
JevApi 为 TypeSafe AI Jev 模型提供 .NET 工具：一个用于针对状态评估类型化问题的客户端库，以及一个将 Jev 暴露给 LLM 代理的 MCP 服务器。目标框架为 .NET 10，使用 AOT 安全的 JSON。
它怎么用 Jev
Jev 针对状态评估类型化问题（noul、choice、score），并返回带有概率分布和置信度的结构化答案。客户端库封装了 Jev 评估 API；MCP 服务器向 LLM 代理暴露 evaluate、evaluate_batch、validate_questions 和 examples 工具。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
将 Jev 作为 MCP 工具暴露给 LLM 代理，其模式专为代理消费设计，保留原始概率和置信度。
怎么试
dotnet build JevApi.slnx；设置 TYPESAFE__ApiKey；将 MCP 客户端指向 JevMcp 可执行文件。
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0.96
- 展示了 System One 用法片段中未检出0.14
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.04
- 给出了实测数字片段中未检出0.04
- 是能跑起来的工具在材料中检出0.89
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.33
- 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1.01 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.99
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6日 读 README 写成。