README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月8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
一个个人学习仓库，通过韩语笔记和 TypeScript 代码记录 Jev（TypeSafe AI 的“System One Model”）。它建模类型化决策、置信度门控路由和校准，并比较 Jev 与 Laya 和 GPT-5。
它怎么用 Jev
不直接调用 Jev，而是在 TypeScript 中建模其概念。DecisionClient 接口和确定性模拟为 Choice/Score/Noul 问题实现类型化决策。工作流使用返回的置信度来门控路由决策，校准工具评估概率。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
置信度门控路由：在 if 语句中使用校准概率，将低置信度决策升级为人工审查。
怎么试
git clone, npm install, npm test, npm run example
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0.95
- 展示了 System One 用法在材料中检出0.91
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.24
- 给出了实测数字片段中未检出0.08
- 是能跑起来的工具片段中未检出0.11
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.38
- 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1.02 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.99
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8日 读 README 写成。