README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年9月30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
一个在撰写 Gmail 回复时实时评分的 Chrome 扩展。在每个撰写窗口和内联回复旁，卡片显示 Jev（TypeSafe AI）按你的标准对邮件的评分，以及对方邮件中你尚未回答的问题。
它怎么用 Jev
Jev 按每条用户自定义标准（一个问题，含好、中、差含义）对草稿评分，并判断回复处理了被回复邮件中的哪些问题和请求。结果显示为每条标准的进度条和类似 3/5 的已答计数。
用到的原语:choicescore
值得抄的做法
只发送草稿、主题和被回复的邮件；不写作时不发送任何内容。
怎么试
在 chrome://extensions 中加载已解压的扩展，在选项中粘贴 TypeSafe AI API 密钥，重新加载 Gmail。
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0.75
- 展示了 System One 用法片段中未检出0.36
- 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0.98
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.29
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.04
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.08 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.98
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30日 读 README 写成。