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jev-cli

shaharia-lab/jev-cli

对文本提出类型化问题,获取校准概率,在脚本中分支。

分类与路由0.34次选分类: 基础设施 / SDK / 集成问卷信号灯灰区
README 自动摘要

根据 README 自动整理于 2026年9月25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

TypeSafe AI 的 Jev 模型的命令行工具。发送内容和问题,获取校准概率,并在 shell、CI 任务或 AI 代理中分支。

它怎么用 Jev

Jev 对提供的状态回答 noul(是/否概率)、choice(最多 255 个选项中的获胜选项)和 score(2-10 级量表上的位置)问题。结果成为退出码、JSON 字段或代理的 MCP 工具。

用到的原语:choicescorenoul

值得抄的做法

定义问题和可能的答案;模型为每个答案返回一个数字,你的代码决定。

怎么试

通过脚本、Homebrew 或 Cargo 安装;设置 TYPESAFE_API_KEY;运行 jev noul "Is this message angry?" --state "..."

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0.90
  • 展示了 System One 用法在材料中检出0.66
  • 写了怎么处理不确定片段中未检出0.08
  • 给出了实测数字片段中未检出0.06
  • 是能跑起来的工具在材料中检出0.98
  • 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.38
  • 是模型本身的复刻片段中未检出0.08
  • 解决的问题够普遍(0–2)按 0–2 打分1.20 / 2
  • 与 Jev 相关在材料中检出0.98
信号
Jev 是项目的核心0.90展示了 System One 用法0.66写了怎么处理不确定0.08给出了实测数字0.06是能跑起来的工具0.98学习案例 Top 10 候选信号0.38是模型本身的复刻0.0800.51解决的问题够普遍(0–2)1.20 / 2012

无判定区(0.40–0.60)

设计模式
问卷0.98灰区0.96信号灯0.90漏斗0.68验货0.32取景框0.30题库0.23常开常闭0.21预问0.2000.51

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25日 读 README 写成。