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
一个Spring Boot基准测试，比较Java关键词规则引擎、Jev（TypeSafe AI）和Claude Haiku 5.5在仓库收货备注分诊中的表现，回答类别、是否阻塞和严重程度三个问题。
它怎么用 Jev
Jev对每条备注回答三个类型化问题：类别（Choice）、货物是否必须阻塞（Score）和严重程度（Choice）。返回的概率用于在分析中计算准确率、校准度和调优的阻塞阈值。
用到的原语:choicescore
值得抄的做法
使用带类型化答案和概率的决策模型，而非自由文本LLM输出，进行结构化分诊。
怎么试
运行Spring Boot应用和基准测试，然后用python analysis/analyze.py分析结果。
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 是项目的核心片段中未检出0.15
- 展示了 System One 用法在材料中检出0.64
- 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0.12
- 是能跑起来的工具片段中未检出0.10
- 学习案例 Top 10 候选信号未判定0.45
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.07
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分0.99 / 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10月18日 读 README 写成。