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incident-jev

ngpayyappilly/incident-jev

事件评估流水线:代码掌控流程,Jev 只回答类型化问题。

评测与基准0.99次选分类: 分类与路由记分卡
README 自动摘要

根据 README 自动整理于 2026年10月6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

一个评估事件 trace 的 Python 服务。代码驱动流水线;仅向 Jev 提出狭窄的类型化问题,最终判定由代码校验、组合并路由。

它怎么用 Jev

Jev 回答 app/probes.py 中定义的探针问题,输入是从 trace 提取的事实。judge.py 并行调用 Jev;decide.py 校验、组合并路由判定。问题措辞在 TypeSafe Playground 中调优。

用到的原语:choicescorenoul

值得抄的做法

把工作流留在代码里,只把狭窄的类型化问题交给模型。

怎么试

pip install -r requirements.txt,设置 TYPESAFE_API_KEY、EVAL_API_KEY、JEV_MODEL,然后 uvicorn app.main:app --port 8080。

去 GitHub 看

开始使用 Jev:API key 与第一个请求 →

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 是项目的核心在材料中检出0.84
  • 展示了 System One 用法在材料中检出0.89
  • 写了怎么处理不确定片段中未检出0.05
  • 给出了实测数字片段中未检出0.04
  • 是能跑起来的工具未判定0.57
  • 学习案例 Top 10 候选信号未判定0.47
  • 是模型本身的复刻片段中未检出0.05
  • 解决的问题够普遍(0–2)按 0–2 打分1.33 / 2
  • 与 Jev 相关在材料中检出0.96
信号
Jev 是项目的核心0.84展示了 System One 用法0.89写了怎么处理不确定0.05给出了实测数字0.04是能跑起来的工具0.57学习案例 Top 10 候选信号0.47是模型本身的复刻0.0500.51解决的问题够普遍(0–2)1.33 / 2012

无判定区(0.40–0.60)

设计模式
记分卡0.80漏斗0.50问卷0.42题库0.2200.51

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6日 读 README 写成。