README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月2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
一个基于代理的计算经济学测试平台，复现Gode & Sunder (1993)的连续双向拍卖。在相同的泊松到达和供需基本面下，比较经典ZI-C交易者与认知Jev AI代理，并提供网页界面和计量经济学笔记本。
它怎么用 Jev
Jev AI代理使用Score和Choice原语，在四种订单簿原型中选择：激进吃单者、队列竞争者、被动做市商或深度折扣。决策通过LOB增量缓存和次边际估值预过滤，然后在Mesa拍卖引擎中用于提交买卖报价。
用到的原语:choicescore
值得抄的做法
零令牌预过滤和LOB增量缓存，减少AI调用同时保持市场行为。
怎么试
pip install -r requirements.txt && python web_app.py，然后打开 http://localhost: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 是项目的核心在材料中检出0.74
- 展示了 System One 用法片段中未检出0.15
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.06
- 给出了实测数字在材料中检出0.87
- 是能跑起来的工具片段中未检出0.13
- 学习案例 Top 10 候选信号未判定0.42
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.16
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分0.55 / 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2日 读 README 写成。