README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月29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 TypeScript/React 网页应用，分析消息和通话记录中的钓鱼风险，覆盖传统社会工程（V-Triad）与生成式 AI 伪装，面向需要快速威胁评分的用户。
它怎么用 Jev
JEV 对输入文本在 Spectrum 1（权威、恐惧、紧迫感、语言异常）和 Spectrum 2（无菌语调、结构僵化、时间盲区、情绪膨胀）上进行评分和选择。其概率值汇入 0-100 威胁指数和各向量分解；原始响应在诊断抽屉中展示。
用到的原语:scorechoicenoul
值得抄的做法
将检测拆分为两个独立频谱：传统社会工程向量与生成式 AI 风格异常。
怎么试
克隆仓库，npm install，在 .env 中设置 TYPESAFE_API_KEY，然后 npm run dev 并打开 http://localhost:3000。
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 是项目的核心未判定0.53
- 展示了 System One 用法片段中未检出0.09
- 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0.03
- 是能跑起来的工具未判定0.54
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.09
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.18
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.62 / 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29日 读 README 写成。