README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月4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 Jev（TypeSafe AI 的 System One 决策模型）的非官方 Claude 技能，服务于 SEO、增长与自动化工作。包含 Node/Python 客户端、批处理引擎、本地 mock、n8n 工作流和已测试脚本。
它怎么用 Jev
Jev 针对一段文本回答带类型的问题（是/否、N 选一、量表等级），每个答案都给出校准概率。技能覆盖内链、近似重复检测、购买意向线索挖掘、外联检查、ICP 列表、记账复核、声明核验和 agent 降本。脚本输出 CSV 供复核，不会发布或发送任何内容。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
每个条目一次调用，所有问题放在同一次调用内；在代码中组合答案，并判断前两个答案之间的差距。
怎么试
bash tests/run-tests.sh（无需密钥）；或用 node --env-file=../.env 运行脚本。
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0.91
- 展示了 System One 用法在材料中检出0.74
- 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0.13
- 是能跑起来的工具在材料中检出0.81
- 学习案例 Top 10 候选信号未判定0.47
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.06
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.02 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.98
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4日 读 README 写成。