这是什么
一个 CLI,从 stdin 读取候选文档的 JSON 数组,向 stdout 输出 JSON 数组,使用 Jev 对它们进行重排序、过滤或压缩,以供 LLM 上下文使用。
它怎么用 Jev
Jev 对每个候选进行独立的 Noul 检查:rerank 评分相关性,filter 评分证据,compress 选择句子/行。分数以 rerankScore 或 evidenceScore 添加;compressedText 保存保留的段落。
用到的原语:noul
值得抄的做法
将 rerank、filter 和 compress 作为独立的 Jev 判断运行,用相同的查询将一个调用管道到另一个调用。
怎么试
npm install --global jev-reranker,导出 TYPESAFE_API_KEY,然后使用 --query 管道输入 JSON 数组。
证据
每一行都是就 README 问 Jev 的一道题。≥ 0.60 算「是」,≤ 0.40 算「否」,中间这一段 Jev 不下判断。
- Jev 是主角是0.94
- 有 System One 用法否0.32
- 处理了不确定性否0.07
- 有实测数据否0.05
- 可直接跑是0.93
- 值得推荐未判定0.41
- 是模型的复刻否0.04
- 问题普遍性按 0–2 打分1.42
- 与 Jev 相关是0.98
信号由 Jev jev-1.13.0 判定,简介由 DeepSeek V4.1 Flash 于 2026年9月20日 读 README 写成。