README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月14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
一个挂在聊天窗口旁的 Windows 辅助工具。截取自己的聊天窗口，用本地离线 OCR 读对方消息，给出回复建议。适合想帮忙起草回复但不想自动发送的人。
它怎么用 Jev
Jev 判断对话：意图、紧张度、建议动作，并给三条起草好的候选按胜出概率排序。输入是最近 N 条消息（默认 10）加关系与风格设置。结果以判断摘要和带概率的候选显示在悬浮窗。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
三段式流水线：先让 Jev 判断意图，把判断当小抄喂给起草模型，最后再让 Jev 给候选排序。
怎么试
下载最新 Release 压缩包，解压，运行 jev-chat-windows.exe，填两把 API key。
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0.27
- 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0.98
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.32
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.12
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分0.98 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.97
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14日 读 README 写成。