这是什么
一个 Open WebUI 工具，让聊天模型向 TypeSafe 的 Jev 发送类型化问题，得到校准概率而非猜测。面向需要可辩护评分、快速结构化决策、批量标注和评分标准打分的用户。
它怎么用 Jev
模型调用 jev_yes_no、jev_classify、jev_score、ask_jev 或 jev_classify_batch 等工具。state 来自参数、附件或近期聊天消息。Jev 返回概率、分布和置信度，工具将其渲染为模型可推理的摘要。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
将关于同一 state 的多个类型化问题合并为一次 Jev 请求，并行评估。
怎么试
将 ask_jev.py 粘贴到 Open WebUI Workspace Tools，设置 JEV_API_KEY，在模型上启用。
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 用法未判定0.56
- 处理了不确定性否0.06
- 有实测数据否0.06
- 可直接跑是0.86
- 值得推荐未判定0.47
- 是模型的复刻否0.03
- 问题普遍性按 0–2 打分1.04
- 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。