README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月31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
一个可直接替换 Jev SDK 的代理：从 Jev 在你流量上的回答中学习一个小型本地模型，随后自行回答大多数重复的分类请求，并把与 Jev 的一致率控制在你设定的预算内。
它怎么用 Jev
在某个任务的 student 训练完成并通过检查前，Jevstiller 将请求转发给 Jev。它从 Jev 的完整概率分布中学习，用 Clopper–Pearson 有限样本界在留出校准集上选择路由阈值，仅在确信时本地作答；不确定输入和随机审计切片仍发往 Jev。
用到的原语:choicenoul
值得抄的做法
用精确的有限样本（Clopper–Pearson）界在所有请求的不一致率上选择本地作答阈值，并在随机审计切片上永久复核。
怎么试
docker run -d -p 8080:8080 -v jevstiller-data:/data ghcr.io/tomerglick57/jevstiller，然后设置 TYPESAFE_BASE_URL=http://localhost:8080。
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-1.14.0- 项目信号
jev-1.14.0- 项目分类
jev-1.14.0- 模式标签
jev-1.14.0
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0.81
- 展示了 System One 用法在材料中检出0.85
- 写了怎么处理不确定在材料中检出0.78
- 给出了实测数字未判定0.45
- 是能跑起来的工具在材料中检出0.87
- 学习案例 Top 10 候选信号在材料中检出0.62
- 是模型本身的复刻在材料中检出0.78
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.12 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出1.00
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31日 读 README 写成。