这是什么
一个 Claude Code、Codex 和 pi 插件兼库，把无需文本输出的 agent 步骤交给 TypeSafe 的判断模型 Jev，让 LLM 与 Jev 协作：Jev 快速决策，LLM 负责写作。
它怎么用 Jev
Jev 对给定 state 上的类型化问题（check/pick/rate）作出判断；答案带有 confidence 和 escalate 标志。无法类型化或需要生成的问题会在调用前被拒绝，低置信度答案以带标记的先验返回。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
调用前路由拒绝无法类型化的问题，并把低置信度答案作为带标记的先验返回，附带类型化升级。
怎么试
npx -y jev-use install，设置一个 provider key，然后运行 npx -y jev-use doctor。
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0.87
- 有 System One 用法是0.95
- 处理了不确定性是0.92
- 有实测数据是0.94
- 可直接跑是0.94
- 值得推荐是0.66
- 是模型的复刻否0.04
- 问题普遍性按 0–2 打分1.10
- 与 Jev 相关是0.99
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。