README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年11月4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
面向独立开发者和创始人的 Web 应用与 MCP 服务器：提交一个创业点子，得到 KILL / FIX / SHIP 判定、0–100 分数、最佳信号与最大风险，全程不使用生成式 LLM。
它怎么用 Jev
Jev 针对点子文本并行回答 10 个类型化问题：8 个独立开发者问题按 0–4 打分（真实问题、清晰客户、需求、赚钱、触达、差异化、可构建、可传播），外加类别与可理解性。分数 ×25 后加权平均；可理解性低于 0.3 时拦截判定。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
把每个定性问题写成五个具体情境让 Jev 打 0–4 分，再加权平均为单一判定，并加一道清晰度门槛。
怎么试
npm install，在 .env 中设置 TYPESAFE_API_KEY，然后 npm run dev（或用 TYPESAFE_MOCK=1 返回假数据）。
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0.96
- 展示了 System One 用法在材料中检出0.97
- 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0.03
- 是能跑起来的工具在材料中检出0.96
- 学习案例 Top 10 候选信号在材料中检出0.61
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.02
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分0.86 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.99
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4日 读 README 写成。