这是什么
面向开发者和运营人员的通用 AI 内容审核工作流。它把宽泛的违规判断拆解为原子问题，按权重合并分数，并将内容路由为通过、人工复核或拦截。
它怎么用 Jev
Jev 回答关于内容是否违反各独立维度的类型化问题。引擎在一次并行请求中评估类别、严重程度和违规维度，将每个维度归一化为 0-1 的违规倾向，按可调权重合并，并结合综合分数与模型置信度进行路由。
用到的原语:choicescore
值得抄的做法
把一次宽泛的审核判断拆解为独立的原子问题，再在代码中按权重合并分数。
怎么试
cd src/api && npm start，然后向 http://localhost:8080/audit POST content 和 preset。
证据
每一行都是就 README 问 Jev 的一道题。≥ 0.60 算「是」，≤ 0.40 算「否」，中间这一段 Jev 不下判断。
- Jev 是主角是0.91
- 有 System One 用法是0.95
- 处理了不确定性否0.11
- 有实测数据否0.06
- 可直接跑是0.62
- 值得推荐未判定0.42
- 是模型的复刻否0.05
- 问题普遍性按 0–2 打分1.93
- 与 Jev 相关是0.98
信号由 Jev jev-1.13.0 判定，简介由 DeepSeek V4.1 Flash 于 2026年9月20日 读 README 写成。