这是什么
一本包含15个实用且经过测试的配方手册，用于TypeSafe的Jev决策模型。每个配方包含可运行脚本、小型标注数据集和测量结果，适用于支持工单分类、文件整理和Gmail标记等任务。
它怎么用 Jev
Jev在准备好的状态上回答类型化问题（Choice、Noul、Score）。配方使用Jev做出决策，如路由工单、标记文章或检测重复。结果在代码中使用，基于置信度路由到人工审核。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
基于置信度路由：Jev确定时自动执行，中间区间发送给人工。
怎么试
npm run quickstart，然后按编号运行npm run 01。
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0.96
- 有 System One 用法是0.88
- 处理了不确定性是0.71
- 有实测数据否0.24
- 可直接跑未判定0.40
- 值得推荐是0.81
- 是模型的复刻否0.03
- 问题普遍性按 0–2 打分1.75
- 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20日 读 README 写成。