这是什么
一个交互式多无人机自主模拟，用于探索快速的类型化 System 1 反射如何在不放弃控制权的情况下请求较慢的 System 2 策略建议。机队规模可配置为一到十五架无人机。
它怎么用 Jev
每架无人机使用 Jev 作为其 System 1 反射层，根据本地上下文对可用飞行动作做出类型化动作决策。当置信度低于配置阈值时，可选的 System 2 规划器通过 OpenRouter 提供一次性策略指导，而 Jev 继续操控。
用到的原语:choice
值得抄的做法
让快速类型化反射保持控制，同时可选较慢规划器在低置信度时提供一次性建议。
怎么试
npm install && npm run dev；启动时使用开发 mock，无需凭据。
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0.88
- 有 System One 用法是0.91
- 处理了不确定性是0.86
- 有实测数据否0.04
- 可直接跑未判定0.45
- 值得推荐未判定0.57
- 是模型的复刻否0.08
- 问题普遍性按 0–2 打分0.09
- 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。