README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月17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
一个研究智能体扩展：GPT 决定调查什么，Jev 并行判断文档区域，返回原始段落供 GPT 核实和使用。项目已延续为 JevGPT。
它怎么用 Jev
一次 jev_find 调用会展开为多个独立的 Jev 请求，作用于文档区域。每个请求针对最多六个问题组合 Choice（证据在哪里？）和 Noul（该区域是否回应问题？）。代码合并选中的行范围，并在 20,000 字符预算内返回逐字段落。
用到的原语:choicenoul
值得抄的做法
在文档区域上并行展开独立的 Jev 请求，再汇集选中的原始段落交给 GPT 智能体。
怎么试
安装 Pi-Serini 的 Jev 扩展，或运行 `jev-research demo` 使用离线 Python 演示。
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0.89
- 展示了 System One 用法未判定0.44
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.05
- 给出了实测数字片段中未检出0.12
- 是能跑起来的工具在材料中检出0.81
- 学习案例 Top 10 候选信号未判定0.50
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.15
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.05 / 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17日 读 README 写成。