README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月14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 Claude Code 技能，搜索存放 Markdown 笔记的文件夹（“第二大脑”），返回最相关、最有价值的材料，逐字引用并标注来源，适合想复用已有知识的人。
它怎么用 Jev
Jev 先按目录逐层路由问题，再逐节阅读选中的笔记，对每节与问题的相关性打分。它判断有用程度和材料类型（故事、数字、步骤、警告），识别重复内容，并为每条发现挑选最佳引文。Claude 根据 Jev 的候选清单写出最终答案。
用到的原语:scorechoice
值得抄的做法
先用廉价评分模型按目录路由，只完整阅读幸存下来的笔记。
怎么试
把技能文件夹复制到 ~/.claude/skills/，设置 TYPESAFE_API_KEY，然后在 Claude Code 中说“Fetch from my second brain: what do I know about…”。
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 是项目的核心未判定0.56
- 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0.05
- 是能跑起来的工具在材料中检出0.79
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.24
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.06
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.02 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.93
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14日 读 README 写成。