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Mechanical-Jev

Lasimeri/Mechanical-Jev

用于 Jev System One 问题的 Rust 客户端、CLI、TUI 和评估工具。

评测与基准0.72次选分类: 基础设施 / SDK / 集成问卷漏斗信号灯黑匣子体检
README 自动摘要

根据 README 自动整理于 2026年9月26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

一个 Rust 客户端库、`mjev` CLI、终端界面和评估工具,用于询问 Jev System One 问题。它向本地 Intel Phi Jev 服务器发送状态和类型化问题,返回类型化概率,而非生成文本。

它怎么用 Jev

Jev 回答 Noul(是/否陈述为真的概率)、Choice(最多 255 个选项中的一个,每个选项的概率,置信度)和 Score(2 到 10 级的有序评分标准,预期级别,每个级别的概率,置信度)。客户端通过 `POST /v1/systemone` 发送状态和问题;响应在代码中作为类型化概率使用。

用到的原语:noulchoicescore

值得抄的做法

使用类型化问题和校准概率而非生成文本进行决策。

怎么试

运行 `make setup` 然后 `mjev` 打开 TUI;尝试 `e`、Enter、F5。

去 GitHub 看

开始使用 Jev:API key 与第一个请求 →

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0.96
  • 展示了 System One 用法片段中未检出0.30
  • 写了怎么处理不确定片段中未检出0.05
  • 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0.88
  • 学习案例 Top 10 候选信号未判定0.53
  • 是模型本身的复刻片段中未检出0.12
  • 解决的问题够普遍(0–2)按 0–2 打分0.93 / 2
  • 与 Jev 相关在材料中检出0.98
信号
Jev 是项目的核心0.96展示了 System One 用法0.30写了怎么处理不确定0.05给出了实测数字0.05是能跑起来的工具0.88学习案例 Top 10 候选信号0.53是模型本身的复刻0.1200.51解决的问题够普遍(0–2)0.93 / 2012

无判定区(0.40–0.60)

设计模式
问卷0.94黑匣子0.91体检0.91漏斗0.87信号灯0.74预问0.37常开常闭0.2200.51

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9月26日 读 README 写成。