这是什么
一个面向 LinkedIn 用户的 Manifest V3 TypeScript Chrome 扩展，把标题党、自我推销、赞助和无关帖子折叠成一行提示条，并为保留的帖子标注分数。
它怎么用 Jev
每篇帖子的作者和正文组成状态 { user_interests, post }，发送到 POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone，并附带类型化问题：engagement_bait、self_promo、matches_interests（noul），top_interest、blocked_topic（choice）。src/background.ts 中的 decide() 按用户阈值把返回的概率转成判定。
用到的原语:noulchoice
值得抄的做法
在一次并行请求中提出多个类型化问题，再用普通阈值代码把概率转成判定，而不解析自由文本。
怎么试
从最新 release 下载 lkclean-vX.Y.Z.zip，解压后 chrome://extensions → 开发者模式 → 加载已解压的扩展程序。
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0.28
- 处理了不确定性否0.07
- 有实测数据否0.05
- 可直接跑是0.98
- 值得推荐否0.38
- 是模型的复刻否0.03
- 问题普遍性按 0–2 打分1.02
- 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。