README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年11月3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
MurMur 为 Twitch 主播提供一个可自定义的动画吉祥物，能对单条聊天消息做出反应，可通过 Twitch 扩展或透明 OBS 浏览器源展示，并可选地由 Groq 生成回复。
它怎么用 Jev
Jev 将每条符合条件的聊天消息文本分类为十六种吉祥物表情之一，并返回 shouldReply 分数。当分数达到阈值时，MurMur 更新吉祥物表情，并利用回复建议来决定是否触发 Groq 回复。
用到的原语:choicescore
值得抄的做法
将分类器的分数用作调用生成模型前的确定性门控，使生成保持可选且受限。
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-1.14.0- 项目信号
jev-1.14.0- 项目分类
jev-1.14.0- 模式标签
jev-1.14.0
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 用法片段中未检出0.18
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.04
- 给出了实测数字片段中未检出0.02
- 是能跑起来的工具在材料中检出0.96
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.18
- 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0.76 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.98
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11月3日 读 README 写成。