README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年9月26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
一个自更新的韩国AI竞赛、黑客松、创意竞赛、创业路演竞赛以及政府创业资助项目的目录。它每天从11个韩国来源收集列表，并提供一个静态网站，包含列表、分类和日历视图。
它怎么用 Jev
对于每个列表（标题、描述、来源网站），Jev回答三个类型化问题：`ai`（noul）判断竞赛是否与AI相关，`contest`（noul）检查是否为公开征集，`category`（choice + 置信度）对竞赛类型进行分类。Jev的答案用于在置信时覆盖关键词规则、丢弃非竞赛、以及挽救被遗漏的AI竞赛。
用到的原语:noulchoice
值得抄的做法
使用类型化、校准的决策（概率和选择分布）直接用于if语句，避免文本解析和验证。
怎么试
访问实时网站 https://sweet-butters.github.io/korea-ai-contest-tracker/
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 是项目的核心未判定0.60
- 展示了 System One 用法在材料中检出0.64
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.07
- 给出了实测数字片段中未检出0.06
- 是能跑起来的工具片段中未检出0.36
- 学习案例 Top 10 候选信号未判定0.44
- 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0.96 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.97
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9月26日 读 README 写成。