README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月28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
一个用于 LLM 流水线的 TypeScript 决策门库：每个门向 Jev 提出关于条目的类型化问题并返回校准概率，由你的代码掌握阈值和 fail-open/fail-closed 策略。面向在生产中过滤、排序或筛查条目的开发者。
它怎么用 Jev
每个门对每个条目向 Jev 发送一次请求，在小型显式 state 上提出类型化问题（Score、Choice、noul）。纯函数 interpret 将答案集转为判定（如 P(level ≥ 2)）。Jev 不可用时，你的代码应用阈值和声明的 fail-open 或 fail-closed 策略。
用到的原语:scorechoicenoul
值得抄的做法
用类型化概率问题、显式数值阈值和声明的 fail-open 或 fail-closed 策略替代自由文本“返回要保留的索引”提示。
怎么试
npm install typesafe-gates @typesafe-ai/sdk；设置 TYPESAFE_API_KEY，然后用 createJudge 调用门的 run。
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0.95
- 展示了 System One 用法在材料中检出0.88
- 写了怎么处理不确定在材料中检出0.84
- 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0.88
- 学习案例 Top 10 候选信号在材料中检出0.66
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.04
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.51 / 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10月28日 读 README 写成。