README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月23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
Mailroom 整理 Gmail 邮箱：确定性规则负责打标签、归档、清理过期验证码和旧通知、将旧促销标为已读；规则处理不了的 Primary 标签邮件交给 Jev。适合想要可读、可撤销归档策略的人。
它怎么用 Jev
Jev 对每封邮件的元数据（标头、标签、摘要，绝不读取正文）回答五个窄类型化问题。代码找候选并应用阈值；Jev 的概率用于选择类别、时间窗口、意图和分级相关性，并在界面中展示。它还评估回执并逐个发件人做决定。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
代码掌控工作流和阈值；模型基于元数据回答原子类型化问题，每个概率都展示出来而非隐藏于结论之后。
怎么试
pnpm install && pnpm db:push，填写 .env.local，pnpm dev，登录，添加 TypeSafe key，点击 Preview。
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 是项目的核心片段中未检出0.38
- 展示了 System One 用法在材料中检出0.87
- 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0.67
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.29
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.02
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.14 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.99
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23日 读 README 写成。