README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年9月29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
面向国服《英雄联盟》版本更新公告的本地 RAG 问答系统。回答中的数字全部来自官方公告的结构化抽取结果，不经过生成模型。Jev 负责处理语义不确定的部分。
它怎么用 Jev
Jev 承担四个决策：规则未理解时的语义槽位补全、不确定时的分层检索路由、已检索候选的重排、以及回答自检（判断渲染出的声称是否被证据支持）。每个角色都会记录 called/bypassed/fallback/failed 状态。
用到的原语:choicescore
值得抄的做法
确定性优先：只有规则无法解析槽位时才调用模型，使大多数查询保持零语义调用。
怎么试
运行 python scripts/evaluate_routing.py --cases tests/cases/routing_effect_cases.json
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0.71
- 展示了 System One 用法在材料中检出0.86
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.31
- 给出了实测数字片段中未检出0.08
- 是能跑起来的工具在材料中检出0.77
- 学习案例 Top 10 候选信号在材料中检出0.64
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.17
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.01 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.96
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9月29日 读 README 写成。