这是什么
一个简单的 TypeScript Web 应用：输入任务或需求，Jev（TypeSafe 的 "System One" 模型）根据复杂度决定哪个 Claude 模型最合适。它仅通过 Vercel AI Gateway 查询 Jev；从不调用 Claude 或 Anthropic。
它怎么用 Jev
API 路由使用 ai 包的 experimental_evaluate 和 typesafe-ai/jev 模型，将用户文本作为 state，并传入三个类型化问题：choice 用于推荐 Claude 模型，score 用于复杂度，boolean 用于是否需要深度推理。结果展示在结果卡片中。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
将 Jev 用作路由器：把模型目录作为 choice 的 criteria，让类型化问题选出其中一个。
怎么试
将 .env.example 复制为 .env.local 并填入 AI_GATEWAY_API_KEY，然后 pnpm install 和 pnpm dev；打开 http://localhost:3000。
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0.86
- 有 System One 用法否0.10
- 处理了不确定性否0.04
- 有实测数据否0.04
- 可直接跑是0.97
- 值得推荐否0.32
- 是模型的复刻否0.02
- 问题普遍性按 0–2 打分0.61
- 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23日 读 README 写成。