README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月13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
JevLint-LE 从 JSON 和代码中读出 Jev 与 OpenAI Decisions API 的问题，并报告那些经测量会产生糟糕答案的写法。它以 VS Code 扩展、用于 CI 的命令行和面向 AI 代理的 MCP 服务器形式提供。
它怎么用 Jev
它检查你发给 Jev 的问题，而不是 Jev 的答案。它读取请求体和问题构造函数，应用 unpinned-model、no-fallback-option、arithmetic 等规则，并给出带修复与静默方式的发现。两个可选命令用你自己的密钥让 Jev 或 Luna 检查文件。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
把两家厂商的请求结构读入同一套规则，让同一份 lint 在编辑器、CI 和代理中运行。
怎么试
npx jevlint-le；VS Code：ext install nolindnaidoo.jevlint-le
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 是项目的核心片段中未检出0.19
- 展示了 System One 用法片段中未检出0.17
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.04
- 给出了实测数字片段中未检出0.04
- 是能跑起来的工具在材料中检出0.99
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.26
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.03
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.07 / 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10月13日 读 README 写成。