README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年9月21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
一个面向加密货币交易者和分析师的 Python 工具，使用 CoinGecko 和 Bybit 的量化信号筛选市值最高的币种，并通过 Jev 对新闻进行情绪/催化剂/确认度分类。它输出供人阅读的表格，不是交易机器人。
它怎么用 Jev
Jev 对每条新闻进行三个问题的分类：情绪（看涨/看跌）、催化剂类型、已确认还是传闻。在 scalp.py 中，Jev 作为否决项：如果某个交易对存在近期高置信度的看跌/监管新闻，则抑制该候选。结果用于在输出表格中标记或过滤候选。
用到的原语:choicescore
值得抄的做法
推测性扇出：每条新闻一次 Jev 请求同时覆盖三个问题。
怎么试
python3 scout.py --top 30 --news（需要 Jev API 密钥）
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 是项目的核心未判定0.58
- 展示了 System One 用法未判定0.52
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.07
- 给出了实测数字片段中未检出0.06
- 是能跑起来的工具在材料中检出0.85
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.39
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.05
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分0.98 / 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21日 读 README 写成。