README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年9月20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 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。
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0.94
- 展示了 System One 用法未判定0.56
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.06
- 给出了实测数字片段中未检出0.06
- 是能跑起来的工具在材料中检出0.86
- 学习案例 Top 10 候选信号未判定0.47
- 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1.04 / 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9月20日 读 README 写成。