README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月18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
Gatekeeper Editorial 30X 是一个 TypeScript 演示项目，面向 30X 的媒体与商务团队：JEV 作为 AI 生成内容和 Luma 报名信息的第一道筛选，将每条内容分流到自动通过、LLM 改写、人工复核或拒绝。
它怎么用 Jev
JEV 在一次调用中对每条内容回答 12 个类型化问题（主题、格式、相关性、推广性、夸大承诺、无来源数据、品牌风险、垃圾信息、编辑契合度）。domain/editorial-policy.ts 中的代码将这些回答与阈值比较并选择路由；每条决策都会显示触发的规则。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
把计数、求和与阈值比较放在代码里（domain/editorial-policy.ts），绝不放进 JEV 问题中，使策略阈值保持为可编辑的数据。
怎么试
打开 gatekeeper-30x.michaelliendo.com 在线演示，或在应用中运行“Revisar contenido de ejemplo”和“Correr 1.000 decisiones”。
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0.87
- 展示了 System One 用法未判定0.56
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.08
- 给出了实测数字片段中未检出0.07
- 是能跑起来的工具未判定0.53
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.20
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.13
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.61 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.91
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18日 读 README 写成。