README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月17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 OpenClaw 的 System One 决策模式：当任务是从有限候选集中选择时，对候选打分并选择，而非生成。包含适用性检查清单、双模式 CLI 和升级阈值。
它怎么用 Jev
通过 CLI 应用 Jev 式选择：embed 模式通过任意 OpenAI 兼容的 embed 服务器按语义相似度对选项打分；matrix 模式用 JSON 中的加权标准矩阵对选项打分。输出 JSON 包含选择、置信度、差距和所有候选分数；置信度低或 top-1 与 top-2 差距小时触发升级。
用到的原语:choice
值得抄的做法
对有限候选集打分并选最高分，置信度低或前两名接近时升级。
怎么试
运行 python decide.py embed --query ... --options ... 或 python decide.py matrix --spec examples/supplier_matrix.json
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0.72
- 展示了 System One 用法未判定0.51
- 写了怎么处理不确定未判定0.40
- 给出了实测数字片段中未检出0.05
- 是能跑起来的工具在材料中检出0.91
- 学习案例 Top 10 候选信号未判定0.51
- 是模型本身的复刻未判定0.58
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.08 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.89
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17日 读 README 写成。