README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月9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
mappity 是一个网页应用，允许你用自然语言提问关于地点的问题，地图会以概率高亮匹配的地点。它使用 OpenStreetMap、Mapillary 和 TypeSafe Jev 来评判地点。
它怎么用 Jev
Jev 用概率回答类型化问题。它评判地点类型，为最多 300 个地点打分，并挑选最佳匹配事实。在猜谜游戏中，Jev 为所有候选回答是/否问题。
用到的原语:choicescore
值得抄的做法
使用键控对象而非长数组作为状态；将短值放入问题本身；将模糊判断拆分为多个窄问题。
怎么试
npm install; cp .env.example .env; 添加密钥; ./run.sh; 打开 http://localhost:4321
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0.74
- 展示了 System One 用法未判定0.49
- 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0.12
- 是能跑起来的工具在材料中检出0.97
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.30
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.10
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分0.16 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.96
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9日 读 README 写成。