这是什么
一个社区运营的 TypeSafe Jev（System One 模型）研究实验室。它整理官方资源、SDK 和真实用例，并提供 Noul、Choice、Score 原语、置信度门控、扇出延迟和代理控制的可复现基准测试。
它怎么用 Jev
Jev 将自然语言状态转化为类型化决策：Noul 用于是/否，Choice 用于选择选项，Score 用于有序评分。实验室对这些原语进行基准测试，测量扇出延迟和置信度门控升级，并将 Jev 与确定性关键词基线在支持路由上进行比较。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
基于 API 的 confidence 进行门控，而不仅仅依赖最大答案概率；将接近 0.5 的概率视为不确定性。
怎么试
cp .env.example .env; python3 -m unittest discover -s tests; python3 scripts/evaluate_support.py --run-name support-routing-v1
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0.93
- 有 System One 用法是0.79
- 处理了不确定性否0.10
- 有实测数据否0.10
- 可直接跑否0.11
- 值得推荐未判定0.53
- 是模型的复刻否0.05
- 问题普遍性按 0–2 打分1.00
- 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21日 读 README 写成。