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jev-vs-clef

rmax-ai/jev-vs-clef

Jev 与 Cloudflare Clef 决策模型的头对头压力对比。

分类与路由0.58次选分类: 评测与基准问卷体检
README 自动摘要

根据 README 自动整理于 2026年10月6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 159 次调用的合成压力测试组,在生产形态的决策上对比 Jev(TypeSafe System One)与 Cloudflare Clef / Clef-flash:工单路由、代理会话尾部分诊、工具护栏、上传分诊和候选人分类。

它怎么用 Jev

Jev 通过 Vercel AI Gateway 评估模型 API(纯 HTTP)调用,使用固定的 evaluation-model v4 协议。测试框架向每个分支发送字节相同的 state 和 questions,按分支映射 yes/no 类型关键字(noul ↔ boolean),并记录原始调用、延迟、用量和结果体。

用到的原语:choicescorenoul

值得抄的做法

运行两次相同的测试组,并从原始调用重新计算所有指标,以区分发布周效应与稳定行为。

怎么试

cp .envrc.example .envrc; direnv allow; direnv exec . /usr/bin/python3 harness/stress.py --dry-run

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 是项目的核心片段中未检出0.37
  • 展示了 System One 用法片段中未检出0.23
  • 写了怎么处理不确定片段中未检出0.06
  • 给出了实测数字片段中未检出0.10
  • 是能跑起来的工具片段中未检出0.08
  • 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.25
  • 是模型本身的复刻片段中未检出0.05
  • 解决的问题够普遍(0–2)按 0–2 打分1.47 / 2
  • 与 Jev 相关在材料中检出0.98
信号
Jev 是项目的核心0.37展示了 System One 用法0.23写了怎么处理不确定0.06给出了实测数字0.10是能跑起来的工具0.08学习案例 Top 10 候选信号0.25是模型本身的复刻0.0500.51解决的问题够普遍(0–2)1.47 / 2012

无判定区(0.40–0.60)

设计模式
体检0.75问卷0.7100.51

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10月6日 读 README 写成。