README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年11月1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
一个可运行的 JavaScript 演示，在四个日常编码智能体决策（issue 分诊、工具调用门控、修复排序、任务路由）上对比决策模型（TypeSafe Jev、Microsoft-Decision-1）与普通 LLM（GPT-6 Luna）。
它怎么用 Jev
Jev 针对 issue 文本或候选修复回答类型化问题（choice、score、yes/no）。代码读取每个答案的概率与置信度：P(needs human) ≥ 0.5 时呼叫维护者，按阈值允许/询问/阻止工具调用，低置信度任务转交人工。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
一次请求发送状态与类型化问题，并用返回的每选项概率门控下游动作。
怎么试
npm run demo（离线 mock，无需密钥）；npm run triage、gate、rank 或 route 运行单个场景。
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 是项目的核心片段中未检出0.07
- 展示了 System One 用法未判定0.60
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.03
- 给出了实测数字片段中未检出0.04
- 是能跑起来的工具未判定0.47
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.27
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.04
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分0.60 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.92
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11月1日 读 README 写成。