README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月15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
Tenbin 帮助编码代理设计、检查、测量并将 TypeSafe AI (Jev) 判断集成到代码中。它提供 MCP 服务器、代理技能和文档，用于将判断分解为 Choice/Score/Noul 问题并校准阈值。
它怎么用 Jev
Jev 根据状态评估类型化问题，返回校准的概率。Tenbin 将判断分解为 Choice/Score/Noul 问题，检查它们，在标记数据上测量准确性，并将校准阈值放入代码中。MCP 服务器提供 tenbin_lint_questions、tenbin_evaluate、tenbin_evaluate_many、tenbin_rank 和 tenbin_walk_taxonomy 等工具。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
将宽泛判断分解为原子问题，在代码中用权重和阈值组合答案。
怎么试
使用 /tenbin 调用技能，或在 MCP 客户端中选择 tenbin 提示。
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0.92
- 展示了 System One 用法在材料中检出0.81
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.09
- 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0.90
- 学习案例 Top 10 候选信号未判定0.60
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.03
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.06 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.98
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15日 读 README 写成。