system1-fraud-interceptor-demo

这是什么

一个个人实验性 demo，在合成交易上运行模拟欺诈拦截器，并行对比快速类型化决策模型（Jev）与 LLM（Gemini）在延迟、token 用量和决策上的表现。不是基准测试。

它怎么用 Jev

Jev 接收每笔合成交易并返回类型化决策：decision（APROBAR_DIRECTO、SOLICITAR_2FA、BLOQUEO_PREVENTIVO）及其置信度和各选项概率，另有 is_fraud 作为 0 到 1 之间的 noul 概率。demo 将其与 Gemini 的决策、报告和 token 用量进行对比。

用到的原语:choicenoul

值得抄的做法

将快速类型化决策模型与审慎型 LLM 并行运行，对比决策、延迟和 token。

怎么试

git clone 仓库，npm install，cp .env.example .env，填入密钥，npm run dev；打开 http://localhost:3000。

去 GitHub 看