README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月13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
一个探索项目，研究如何使用 TypeSafe 的 Jev 分类器为社交媒体和 Telegram 消息打标签以支持人权调查，面向需要处理数百万条消息的 OSINT 研究人员和调查人员。
它怎么用 Jev
README 在概念层面描述 Jev 会针对拆分的命题（例如消息是否针对受保护群体、是否鼓吹杀害、是否鼓吹严重伤害）返回带类型的概率决策，并可在代码中组合。README 未展示具体的 Jev API 调用或代码集成方式。
用到的原语:choicescore
值得抄的做法
把复杂的法律分类拆解为多个可观察命题，再在代码中组合这些带类型的决策。
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 是项目的核心片段中未检出0.25
- 展示了 System One 用法片段中未检出0.10
- 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0.13
- 是能跑起来的工具片段中未检出0.15
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.12
- 是模型本身的复刻在材料中检出0.61
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.39 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.83
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13日 读 README 写成。