README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年9月29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 Databricks 应用，能即时将一个提示词变成专用智能体。它从 Unity Catalog 元数据中发现模型、MCP 服务器和技能，使用 JEV 组合出智能体规格，然后用 OpenAI Agents SDK 构建并运行该智能体。
它怎么用 Jev
JEV 在一次并行调用中做出三个决策：对 Foundation Model API 端点进行 choice 以选择模型，并对每个候选 MCP 服务器和每个候选技能进行 noul 以评分相关性。高于阈值的项被选中。生成的规格驱动智能体的组合与调用。
用到的原语:choicenoul
值得抄的做法
使用一次 JEV 往返，从企业元数据中做出类型化、校准的选择，避免脆弱的单选或 LLM 发现循环。
怎么试
作为 Databricks 应用部署，或在设置 JEV_API_KEY 和 Databricks 凭据后，本地运行 uvicorn app:app --reload --port 8080。
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0.76
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.20
- 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0.91
- 学习案例 Top 10 候选信号未判定0.52
- 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1.07 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.97
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29日 读 README 写成。