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jev-product-compliance

raiharsh88/jev-product-compliance

使用 Jev 按国家筛查商店产品中的非法或风险商品。

README 自动摘要

根据 README 自动整理于 2026年9月26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

一个测试工具,通过 Vercel AI Gateway 使用 TypeSafe AI 的 Jev 评估模型,筛查商店产品目录中在特定国家非法或有问题销售的商品。

它怎么用 Jev

Jev 为每个产品接收一个状态(市场、监管说明、产品详情),并回答五个类型化问题:prohibited、restricted、platformRisk(布尔值)、category(选择)、severity(0–3 分)。返回的概率输入可调阈值规则,输出判定:prohibited、needs_review、restricted 或 allowed。

用到的原语:choicescorenoul

值得抄的做法

利用 Jev 进行批量筛查,通过一次调用将共享状态与多个类型化问题结合。

怎么试

pnpm install; cp .env.example .env; 添加 Vercel AI Gateway 密钥; pnpm classify --country DE

去 GitHub 看

开始使用 Jev:API key 与第一个请求 →

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0.95
  • 展示了 System One 用法在材料中检出0.81
  • 写了怎么处理不确定片段中未检出0.07
  • 给出了实测数字在材料中检出0.72
  • 是能跑起来的工具未判定0.41
  • 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1.26 / 2
  • 与 Jev 相关在材料中检出0.98
信号
Jev 是项目的核心0.95展示了 System One 用法0.81写了怎么处理不确定0.07给出了实测数字0.72是能跑起来的工具0.41学习案例 Top 10 候选信号0.50是模型本身的复刻0.0300.51解决的问题够普遍(0–2)1.26 / 2012

无判定区(0.40–0.60)

设计模式
信号灯0.99问卷0.98常开常闭0.79记分卡0.77漏斗0.60体检0.28灰区0.2700.51

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26日 读 README 写成。