README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月18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
一个隐私优先的 Next.js 演示应用，使用 TypeSafe AI 的 Jev 模型将保存的社交帖子（书签）分入三个类别，所有处理在服务端完成且不持久化。
它怎么用 Jev
每个书签发起一次 systemOne 调用，询问四个类型化问题：类别（Choice）、可演示性（Score）、主要来源（Noul）、技术栈匹配（Choice）。返回的概率和置信度分数用于计算综合排名；平均置信度低的条目无论排名如何都归入“需人工查看”。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
置信度门控路由：平均置信度低于阈值的条目无论综合排名如何都进入人工审核。
怎么试
npm install && npm run dev（默认模拟模式）；在 .env.local 设置 TYPESAFE_API_KEY 使用真实 Jev。
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0.96
- 展示了 System One 用法在材料中检出0.91
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.09
- 给出了实测数字片段中未检出0.05
- 是能跑起来的工具在材料中检出0.85
- 学习案例 Top 10 候选信号未判定0.50
- 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0.50 / 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10月18日 读 README 写成。