README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月2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
对 TypeSafe AI 的 Jev 和带结构化输出的 LLM 进行实践对比，针对同一决策：费用报销应批准、拒绝还是需要澄清？包含代码、30 条测试用例、原始输出和终端日志。
它怎么用 Jev
Jev 对报销状态回答类型化问题。在第 3 轮中，它在一次调用中回答 7 个是/否问题（例如“酒精、个人物品、健身房、礼品或罚款？”），然后由普通代码应用政策规则得出批准/拒绝/需要澄清。
用到的原语:choicenoul
值得抄的做法
提出狭窄的是/否问题，让代码应用规则，而不是一个大问题。
怎么试
使用提供的 cases.csv 和 API 密钥运行 compare.py。
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0.71
- 展示了 System One 用法在材料中检出0.87
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.08
- 给出了实测数字在材料中检出0.95
- 是能跑起来的工具片段中未检出0.08
- 学习案例 Top 10 候选信号未判定0.57
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.09
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分0.82 / 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10月2日 读 README 写成。