README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月26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
面向受支持聊天应用的 macOS 悬浮窗：通过截图 + Apple Vision OCR 或系统文本接口读取屏幕消息，显示消息意图、0–9 风险等级与行动建议，以及候选回复。纯只读，不注入、不 hook。
它怎么用 Jev
Jev 对每条对方消息做判断：基于消息正文与聊天上下文（历史、引用、人工背景），输出 8 类意图分布和 0–9 风险评分及行动建议。面板展示意图、识别率、风险等级与建议；候选回复另行生成，再由本地模型排序。
用到的原语:choicescore
值得抄的做法
一次本地前向同时完成零样本意图分类与分级风险评分，驱动只读悬浮窗。
怎么试
brew tap jev-chat/tap && brew install --cask jev-chat/tap/jev-jarvis，或从源码运行 ./start.command。
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-1.14.0- 项目信号
jev-1.14.0- 项目分类
jev-1.14.0- 模式标签
jev-1.14.0
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 是项目的核心未判定0.51
- 展示了 System One 用法片段中未检出0.32
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.05
- 给出了实测数字在材料中检出0.94
- 是能跑起来的工具在材料中检出0.96
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.32
- 是模型本身的复刻在材料中检出0.61
- 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0.66
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26日 读 README 写成。