README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年9月25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
一个没有语言模型的对话代理：每个词都由 Jev 的 Choice 问题从约 4,700 个选项中选出。面向探索“生成即分类”的研究者和开发者；在线演示 talktojev.com。
它怎么用 Jev
Jev 在各个粒度回答 Choice 问题：回复意图、下一句、下一个词（功能词、用户词或词类）、数字的各位数字，以及回复后的检查。置信度低于 0.65 时触发前瞻；束搜索跨越句子方向；自我批评循环重写低分句子。
用到的原语:choice
值得抄的做法
生成即分类的重复，中间夹着记忆：提出粗粒度选择，把每个答案写回下一个问题所读的状态。
怎么试
python3 -m venv .venv && ./.venv/bin/pip install -r requirements.txt; cp .env.example .env; ./.venv/bin/python server.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0.97
- 展示了 System One 用法在材料中检出0.92
- 写了怎么处理不确定在材料中检出0.89
- 给出了实测数字片段中未检出0.09
- 是能跑起来的工具未判定0.43
- 学习案例 Top 10 候选信号在材料中检出0.67
- 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0.00 / 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9月25日 读 README 写成。