README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月15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
Notra 是面向营销团队的生产级 GEO 平台。它向 ChatGPT、Claude、Gemini 和 Perplexity 提出买家会问的问题，并报告提及率、推荐位次、声量份额、竞品、内容缺口以及 AI 流量归因。
它怎么用 Jev
README 未说明 Jev 的使用方式。列表摘要称 `NOTRA_JEV_CLASSIFIERS` 标志将品牌可见度分类器从 LLM 切换到 Jev `Boolean` 决策，阈值 0.5，目标 p50 为 300 ms，但 README 本身不含 Jev 集成细节。
用到的原语:choice
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0.07
- 展示了 System One 用法在材料中检出0.64
- 写了怎么处理不确定在材料中检出0.66
- 给出了实测数字未判定0.46
- 是能跑起来的工具未判定0.59
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.24
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.13
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.07 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.70
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15日 读 README 写成。