这是什么
一个可复现实验包：让 Jev（TypeSafe AI System One）判断 AI 生成的关于地方条例的句子，是否真正依据其引用的条文。面向测试生成答案独立评分门控的研究者。
它怎么用 Jev
对 120 个（条文，回答）对，run.mjs 向 Jev 询问 Choice{지지/모순/무관} 以及 Boolean{仅凭所引条文该回答是否成立}。Boolean 概率被读作“grounded”，逐对汇总并打印。
用到的原语:choicescore
值得抄的做法
把 Jev 的 Boolean 概率当作门控：低于 0.5 转人工复核，高于则放行。
怎么试
npm install，设置 AI_GATEWAY_API_KEY，然后 node --env-file=.env run.mjs（或 run.mjs dataset100.json result100.json）。
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 用法是0.70
- 处理了不确定性否0.05
- 有实测数据是0.98
- 可直接跑否0.11
- 值得推荐未判定0.53
- 是模型的复刻否0.06
- 问题普遍性按 0–2 打分1.10
- 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。