README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10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 DuckDB SQL 扩展和浏览器 SQL 工作台，对表列做画像以发现个人数据及适用的隐私法规，面向做合规发现的分析师和数据工程师。
它怎么用 Jev
Jev 按行或按列样本回答类型化问题：用 noul 打分判断“是否为个人数据”，用 choice 加各选项概率判断类别，每个法规（GDPR、CCPA、HIPAA、LGPD、PIPEDA、DPDP）各一个 noul。答案作为额外列返回；由纯代码策略映射为 keep/mask/hash/drop/review。
用到的原语:noulchoice
值得抄的做法
用类型化 schema 提问而非解析文本：每个答案成为可过滤、可连接的列，由代码策略（而非模型）决定动作。
怎么试
打开 https://www.senthilsweb.com/jev-pii/ 使用浏览器工作台，或按 requirements.txt 安装后用 jupyter lab 运行 notebook。
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0.97
- 展示了 System One 用法片段中未检出0.33
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.03
- 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0.89
- 学习案例 Top 10 候选信号在材料中检出0.69
- 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1.16 / 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26日 读 README 写成。