这是什么
一个 Chrome 和 Firefox 扩展,在发布前对 X 草稿帖子和回复上下文进行评分,显示包含病毒性、趣味性、信息量、清晰度、侮辱程度、愤怒诱饵、尴尬度、“听起来像 AI 写的”、后悔风险、错别字检测以及最可能的群众反应,并给出总体评价。
它怎么用 Jev
Jev 在一次请求中根据评分标准评估草稿文本(以及 reply_to/quoting 上下文),返回每个指标的分数。内容脚本将分数归一化为 0–1 并组合成评价。可选的 OpenAI 媒体描述作为 media 传入。
用到的原语:scorenoulchoice
值得抄的做法
将所有评分标准问题一次性发送给 Jev,这样添加评分标准只增加 token 消耗而不增加延迟。
怎么试
在 Chrome 中加载已解压的扩展或在 Firefox 中加载临时附加组件,配置 TypeSafe API 密钥,然后在 x.com/compose/post 上输入。
证据
每一行都是就 README 问 Jev 的一道题。≥ 0.60 算「是」,≤ 0.40 算「否」,中间这一段 Jev 不下判断。
- Jev 是主角是0.85
- 有 System One 用法否0.37
- 处理了不确定性否0.06
- 有实测数据否0.05
- 可直接跑是0.98
- 值得推荐否0.32
- 是模型的复刻否0.04
- 问题普遍性按 0–2 打分1.04
- 与 Jev 相关是0.98
信号由 Jev jev-1.13.0 判定,简介由 DeepSeek V4.1 Flash 于 2026年9月20日 读 README 写成。