这是什么
一个招聘初筛项目，针对 DeepSeek 用户运营岗 JD 评估单份简历。包含判据模板、测试请求、结果、简历样本，以及纯 vanilla JS 的网站工作台供 HR 使用。
它怎么用 Jev
Jev 在一次请求中回答十个原子问题：五个 Noul 证据门槛、四个 Score 维度（0–3 档）、一个 Choice 背景分桶。代码侧归一化分数、应用硬门槛、将低置信答案转人工，并按背景分桶路由。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
把判断拆成原子问题，固定判据语言，总分交给代码合成。
怎么试
打开 console.typesafe.ai Playground，粘贴 requests/*.json 全文，model 选 jev-latest。
证据
每一行都是就 README 问 Jev 的一道题。≥ 0.60 算「是」，≤ 0.40 算「否」，中间这一段 Jev 不下判断。
- Jev 是主角是0.97
- 有 System One 用法是0.97
- 处理了不确定性是0.90
- 有实测数据是0.83
- 可直接跑否0.13
- 值得推荐是0.80
- 是模型的复刻否0.04
- 问题普遍性按 0–2 打分1.18
- 与 Jev 相关是0.99
信号由 Jev jev-1.13.0 判定，简介由 DeepSeek V4.1 Flash 于 2026年9月21日 读 README 写成。