README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月23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
一个非官方 n8n 社区节点，内置现成的 Jev 决策——Rank、Triage、Guard、Match、Verify 和原始 Ask——让工作流构建者基于校准概率而非生成文本进行分支。
它怎么用 Jev
每个操作针对条目状态构造类型化 Jev 问题（Rank 用条目和维度，Triage 用消息和类别，Guard 用文本和阈值，Match 用两条记录，Verify 用主张和来源），并通过 nodes/Jeff/shared/transport.ts 发送。返回的概率被整理到 jeff 字段，由阈值决定分支。
用到的原语:choicescore
值得抄的做法
为每种决策预置问题和阈值，用户放入节点即可基于概率分支，权重和阈值保留在代码中。
怎么试
从 Community Nodes 安装 n8n-nodes-jeff，添加 TypeSafe (Jeff) API 凭据，或导入 examples/triage-and-guard.workflow.json。
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-1.14.0- 项目信号
jev-1.14.0- 项目分类
jev-1.14.0- 模式标签
jev-1.14.0
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0.83
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.24
- 给出了实测数字片段中未检出0.03
- 是能跑起来的工具在材料中检出0.96
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.36
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.06
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.37 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.99
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23日 读 README 写成。