内容评分
在有序量表上给质量、风险或相关性打分。
共有 166 行归在这个模式下，其中 165 行带代码。顺序与目录相同：官方的在前，然后是带代码的，再按星标排。
标有「并非 Jev 本身」或「仅影子运行」的条目照样列出，但它们不是用 Jev 做决策的示例。
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Cookbook: Self-consistency with choices
在内容审核决策里显式加入「不确定」这个选项，并衡量标签一致率与自动处置比例之间的取舍。
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Pattern: Composite scoring
把一个笼统的判断拆成若干原子评分，再用你自己代码里的权重（而不是提示词里的）组合起来。
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AutoGPT TypeSafe blocks
七个生产级 block（choice/score/yes-no/ask-many/route/pick-best/filter），带 UTF-8 字节预算、逐字报文留存和十一个测试文件。
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worldmonitor: news threat classification
用两个 Choice 判断威胁等级与类别；盲测发现 Jev 只是与原有模型打平，于是一直保持影子运行。
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gptcache
面向 LLM 调用的语义缓存。其 Jev 评估器针对一条缓存答案和一个新请求问若干 noul：任务和上下文是否一致、格式是否合适、是否缺少内容、答案是否仍然新鲜；只有最低的一项也超过阈值（示例中为 0.70）才复用答案。模型撰写机翻
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jev-chat-jarvis
一个 Android 回复副驾：从屏幕文本判断意图、时机和风险，OCR 与文案起草交给另外的模型。
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ai-cookbook: Jev track
一套循序渐进的课程：从第一次调用、逐个原语、state 形状与 criteria，一直到工单分拣和多步工作流，并对应了全部四个官方模式。
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pg-jev
一个真正的 PostgreSQL 扩展，把三个原语暴露成 SQL 函数 —— 语义判断可以直接写进任意行类型的 WHERE 子句。
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jev-seo
从一个首页网址出发的 SEO 审计：抓取整站，检查 52 条规则和 Core Web Vitals，并就每个页面向 Jev 提出 choice、score 和 noul 问题（页面类型、搜索意图、有用程度、可信度、开头是否直奔主题）。代码只采用达到 0.80 置信度的明确答案，再给修复项排序。模型撰写机翻
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jev-review
代码审查前先过一遍 Jev，把高风险改动挑出来，再交给更贵的大模型或人。带本地看板。
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狗头军师 Jev Chat
聊天回复助手（桌面悬浮窗、Android 悬浮助手、iOS 键盘），基于 Jev Android。它根据可见对话或截图向 Jev 询问字面问题、对方意图、危险程度、是否现在回复以及最佳行动，再让 Jev 在起草的回复中挑选。模型撰写机翻
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llm2jev
把本地语言模型改造成 Jev 兼容的结构化决策引擎，输出 Choice、Score、Noul。机翻
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perch: semantic code linting
先用 tree-sitter 找出并排序方法，再把用户自写的 YAML 规则编译成 noul；严重度取评分量表的期望值，而不是概率最高的那一档。
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beebots
三个交易机器人在 OKX 永续合约上比赛，默认是模拟盘：每一步由 Jev（或 Gemini）用 choice 从合法动作中选出，再用 score 给出信心；另有确定性的备用选择器、纯代码写的风控层，以及显示每个决策由谁做出的实时面板。模型撰写机翻
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killmyidea
输入一个创业点子，Jev 从多个维度打分，最后给你 KILL、FIX 或 SHIP。
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jev-review
一个本地优先的 MCP 插件，供编程智能体做持续的代码质量审查。
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jev-forge
并非 Jev：一套合成决策数据、训练并校准小型候选打分模型（JevForge-0.8B）、再通过兼容 Jev 的 API 提供服务的工具链，首个场景是在网页上挑选下一次点击或表单控件。其基准脚本把同一批留出的 choice、noul 和 score 问题发给真正的 Jev 作对比。模型撰写机翻
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neurolink
用一套 TypeScript 接口对接多家 AI 供应商，覆盖生成、流式与决策三种推理形态；决策由 TypeSafe Jev 或开源权重的 Laya 返回类型化、经过校准的判断，而非文本。机翻
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supercov
给编程智能体用的代码质量与覆盖率判断，Rust 实现。
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jev-semgrep
按含义 grep 的工具，现名 sys1grep：对每一行，Jev 回答一个 noul，判断这一行是否符合给定含义（例如“网络故障”），再由阈值决定是否匹配。多个含义可用 AND、OR、NOT 组合，可先用正则预筛行，含义和文本可以是不同语言。模型撰写机翻
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jev-lint
检查解析器查不出的问题的 lint 工具：由 ast-grep 挑出代码，再就每处匹配向 Jev 提出该规则的一句话问题，例如上方注释是否说了代码里不成立的事，概率超过规则的阈值就报出。随附 99 条规则，出自 48 个问题；被判断的代码会发送到 API。模型撰写机翻
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jev-as-a-judge
把 Jev 当作智能体评测的评委，与 GPT-5.6 Luna、GPT-5.6 Terra 和 Claude Sonnet 4.6 比较：一个天气智能体的五次固定运行，每次评 100 遍，给出质量分和通过与否。Jev 在全部 500 次判定中都与人工标注一致，其他三者为 99.8%、96.4% 和 80.0%；只有一位审阅者、五次运行。模型撰写机翻
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jevmeter
给视频里的每一句话打分，并把结果渲染成一个实时仪表。
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ha-jev
一个 Home Assistant 集成：把关于家的类型化答案变成传感器，提供可用于自动化的 noul、choice 和 score 动作，以及一个对话代理。机翻
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SemDecide
把 Jev 做成命令行。Shell 里直接分类、打分、过滤，适合接爬虫、CI 和数据流水线。
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Working-Memory-Jev
Passage：帮助教师找出教学文本中可能让学习者同时记住过多概念的地方，借助真实的 Jev API 追踪活跃的概念组与认知负荷的变化。机翻
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jev-dataops
由 Jev 驱动的开源工作台：流式数据筛选、质量评估、自动 LoRA 训练与留出集模型评估。项目自述机翻
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jev-code
把 Jev 作为工具接入多个编程智能体。项目自述机翻
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Jev-Moderation-Bot
一个 Discord 审核机器人：用 Choice 给每条消息定级、用 Noul 表示封禁紧急度，管理员一旦赦免，该消息会作为「安全先例」注入后续请求。
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vibecheck
把 System One 调用变成普通 Python 值的库：check（是/否）、classify（选一个）、label（选出所有适用项）和 score，支持阈值、“不确定”回答，以及把针对同一数据的多个问题合并成一批。可对接 TypeSafe 或任何兼容服务器。模型撰写机翻
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JevScout
在真实公司官网上找工作的编码智能体技能：Chrome 负责看和操作，Jev 为每个链接和职位打分，宿主 LLM 从不决定点哪里。机翻
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JEV-Paper-Radar
让 Jev 每天早上读完 arXiv 的新论文，挑出少数值得你读的几篇。用自然语言描述兴趣，输出校准概率，每天约 0.06 美元，fork 即用。项目自述机翻
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jev-test-filter
用 Jev 给每个测试相对 git diff 打分，并产出测试框架所需的过滤参数。项目自述机翻
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slop-grader
基于规则的文本评分器：每条规则并行跑过每一行，不跳读、不漏行。项目自述机翻
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plugins
Cline CLI 与扩展的官方精选插件集。项目自述机翻
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snifftest
识别 AI 写作痕迹的文风 linter：零依赖，可计数规则外加一个判断模型。项目自述机翻
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typed-decision-bert
非官方概念验证：用 BERT 式编码器做类型化决策引擎。项目自述机翻
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jev-calibrate
用你自己的标注数据校准 Jev 的问题：在标注样本上调 criteria，在留出集上确认。项目自述机翻
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jevgpt
用一个不会生成文本的模型搭的聊天机器人（自回归驱动）。项目自述机翻
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yoshi
给 Claude Code 和 Codex 做的上下文裁剪代理：由 Jev 判断哪些历史还需要 —— 实测而非宣称。项目自述机翻
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jsort
按含义排序：沿着一条用自然语言描述的维度给文本行排序，依据是 TypeSafe Jev 判定的两两比较。项目自述机翻
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toolgate
面向 AI 智能体的开源自动模式：一个校准过的工具调用防火墙。项目旧自述机翻
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smartmoney-cub
只读的交易日志与复盘 harness：Jev 类型化判断、智能体集成，以及一个可复现的金融基准。项目自述机翻
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jev-mcp
一个 MCP server，把分类、打分、检查、匹配、筛选暴露给任意智能体。
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jev-yaba-wechat
微信里的话不知道怎么接？macOS 悬浮聊天助手：识别消息意图与沟通风险，GPT 生成多种话术，Jev 评估候选，一键填入微信。话我帮你想，发送你来定。
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MetaCog
推理时的“元认知”：用一个小而快的裁判为大模型的答案打分并引导其推理；Jev 是它可用的裁判之一。机翻
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x-scanner
Chrome 扩展：给你在 X 上滑过的每条帖子打上类型化 Jev 判断与实时评分。项目自述机翻
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anydecisionmodel
一个 Swift 包：从语言模型获取类型化决策（概率、选择与分数）。项目自述机翻
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hookmeter-jev
毫秒级的社交媒体爆款开头遥测与辅助工具（Chrome 扩展 + JEV System 1）。项目自述机翻
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jev-feels
把语义决策变成普通 Ruby —— feels?、decide、score，以及 Rails 校验与模式匹配。机翻
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jevframe
给 pandas 和 Polars 的语义 AI：用自然语言问题对 DataFrame 的行做分类、情感分析与打分。项目自述机翻
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local-jev
本地离线的 System One 服务，兼容 Jev API，回答类型化的是非问题。项目自述机翻
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jevalyn
给 Rails 应用的决策层：对 Jev System One API 的 Rails 原生封装。项目自述机翻
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jevlogs
面向 OpenTelemetry 的开源 Jev 日志分拣：在昂贵的 LLM 分析之前先给信号打分。项目自述机翻
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jev-rs
用一次 prefill 从任意 LLM 得到 System One 判断的 Rust 兼容服务。项目自述机翻
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jevlint
可配置的语义 lint，带文件级 NOUL 判断与一个「魔法字符串」插件。项目自述机翻
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omp-jev-compaction
给 omp 做的逐字保留式 Jev 打分上下文削减。项目自述机翻
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citation-verifier
核查每篇被引论文是否支持引用它的那句话：一个模型证明引文，Jev 打分，人来裁定。项目自述机翻
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jevflow
把概率式 AI 决策做成可组合的后端原语。项目自述机翻
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jevmory
编程智能体的本地记忆：钩子把会话中真正说过的话按原文引语保存；jevmory audit 针对 MEMORY.md 的每一行问 Jev：已保存的证据是支持还是反驳它，并把各行标为保留、过时、错误或无依据。只用 Python 标准库和 SQLite；评分须主动开启。模型撰写机翻
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jevseo
由 Jev 驱动的类型化 SEO／AEO／GEO 判断，代码掌管其余。项目自述机翻
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poorjev
开源的本地 Jev 替代品：一个有可证校准置信度的 System One 决策层。项目自述机翻
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typed-decisions
Jev 形状的类型化决策模型：状态加问题进，校准概率出。项目自述机翻
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typesafe-jev
用 Jev 筛选一整个文件夹的简历：类型化判断、可编辑的策略、免费重新打分。项目自述机翻
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heist-one
可观测的浏览器潜行游戏：Jev 做类型化的守卫判断，确定性代码掌管世界规则。项目自述机翻
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jev-local
本地的 Jev 兼容评估服务：POST /v1/systemone，支持类型化的 noul／choice／score。项目自述机翻
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prompt2jev
把自然语言、LLM 提示或跑提示的代码，转换成一个 Jev 决策。项目自述机翻
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aside-jev
让 Aside 智能体用 Jev 做决策（Choice／Score／Noul）。项目自述机翻
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claude-jev
Claude Code 插件：用 TypeSafe Jev 为审查发现、调试假设和设计方案打分，给出校准概率。项目自述机翻
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jev-as-quant
把类型化 System-1 决策作为量化研究栈的判断层。项目自述机翻
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jev-dsl
面向智能体的 Haskell DSL：类型化数据包、类型推断，答案与问题同构。项目自述机翻
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jev-skill-gate
用 Jev 把 Claude Code 的技能清单削减约 75%：给每个已安装技能打相关性分，其余隐藏。项目自述机翻
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llama-index-jev
由 Jev 驱动的 LlamaIndex 重排器与路由器 —— 类型化的分数与选择，比 LLM-as-judge 便宜。机翻
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luce
Luce：一份校准决策模型的配方 —— 输入一句任务描述，产出一个小模型。项目自述机翻
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pytest-jev
给 pytest 的语义断言：测试 LLM 应用输出的含义，由 Jev 判定。机翻
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typesafe-local
受 TypeSafe 启发：向本地 LLM 提类型化问题，拿到校准概率。项目自述机翻
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dsh-jev-prune
给 DeepSeek Harness 的 Jev 判定式上下文压缩：语义化的工具结果裁剪。项目自述机翻
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n8n-nodes-jev-classification
Jev 的 n8n 社区节点：带校准概率的文本分类、打分与检查。项目自述机翻
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pagegrade
给页面各区块的清晰度、文案与页面 SEO 打分。项目自述机翻
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system-one-gemma
开源的 Jev 式 System One 决策模型：Gemma 3 270M 加一个打分头。项目自述机翻
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book-aurora
Jev 几秒钟读完一整本小说，每个段落都变成一行颜色。项目自述机翻
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jev-judgment
Agent 技能：把编程智能体的封闭式判断交给 Jev。项目自述机翻
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jev-ood-calibration
在一个它不可能见过的任务上做独立校准测试：900 条规则生成的支持工单。机翻
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jevchess
让 Jev 与任意 OpenRouter 模型、Stockfish 或你本人下国际象棋，单页网页应用。项目自述机翻
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jevmetrics
一个实验性的 OpenTelemetry Collector 指标处理器：根据元数据让 Jev 判断每个指标在运维上的价值，再由确定性策略决定保留哪些。机翻
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jevmoji
输入任意内容，得到由 Jev 打分（0–3）的相关表情符号。项目自述机翻
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jevriel
给你的 AI 装上 JEV 的翅膀：用于构建与升级的技能与插件。项目自述机翻
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limpet
一个 Stop 钩子，阻止编程智能体过早收工 —— 用大白话写规则，由 Jev 裁定。项目自述机翻
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a0-typesafe-ai
给 Agent Zero 的 Jev 判断，带类型化工具与概率卡片。项目自述机翻
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ai-provider-for-jev
把 WordPress 接到 Jev 上做结构化决策。项目自述机翻
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hush
不确定时保持沉默的 issue 分拣：校准过的标签，含垃圾与重复检测。项目自述机翻
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jev-rl
JEV 强化学习：用 JEV 提供的奖励训练四款经典游戏，附可复现实验与检查点。项目自述机翻
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jev-score
由 Jev 驱动的本地优先文档评估工作区。项目自述机翻
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jev-ui
React 组件：由决策模型决定渲染哪个组件、列表如何排序、是否展示。项目自述机翻
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jevshield
亚 100 毫秒的智能体工具调用安全闸门。项目自述机翻
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leanest
本地优先的测试选择器：用 Jev 判断哪些测试受某次变更影响。项目自述机翻
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qwen-rlcd
基于 Qwen3.5-0.8B 的 Jev 风格校准决策模型（Choice／Score／Noul）。项目自述机翻
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typesafe-jev-bridge
在任何地方使用 Jev：零依赖的 OpenAI 兼容封装。项目自述机翻
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ask-jev-ai
一面公开的墙：任何人用三到十五个词提问，由 Jev 作答。项目自述机翻
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dsh-jev-decide
DSH 插件：把 Jev 注册成一个智能体工具。项目自述机翻
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jev-mode
编程智能体总在不难的决策上烧上下文 —— 分拣 400 条工单之类的活儿不该这么贵。机翻
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JevPromptCoach
给你向编码智能体提问的方式打分，并显示你的习惯是否在进步的 Claude Code 插件。项目自述机翻
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tenbin
MCP server 兼 agent 技能：把一个判断分解成多个类型化问题。项目自述机翻
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typesafe-cli
在 shell 里向 Jev 提类型化问题：noul、choice、score 都以数字返回，而不是散文。项目自述机翻
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vgi-typesafe
一个 VGI worker，把 System One 的 choice／noul／score 以可 LATERAL 连接的表函数形式暴露给 DuckDB／SQL。项目自述机翻
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dsh-jev
注册 jev_ask 的 DSH 包，提供 noul、choice、score 三种答案。项目自述机翻
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jev-builder-loop
Grok 技能：把 Jev 当作构建者循环里的判断传感器（先验 × 概率 → 下一步）。项目自述机翻
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jev-compaction
从不做摘要的 Hermes 会话上下文压缩：每次工具调用都被打分。项目自述机翻
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jev-flash-router
开源的 jev-flash-router：给 Jev 的 MCP server。机翻
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jev-mcp-server
Jev 的 MCP server：提供官方三种问题类型。项目自述机翻
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jev-workbench
在 Jev 之上构建带版本的判断函数，之后反复调用同一个已发布版本。项目自述机翻
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jev-wrapped
Telegram 频道年度透视：Jev 评判一年的帖子，生成一张卡片，跑在一个 Cloudflare Worker 上。项目自述机翻
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jevbus
一个流式事件总线：路由、订阅与消费都由概率决策决定。项目自述机翻
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jevseek
本地编程工作区：由 Jev 路由动作。项目自述机翻
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pi-typesafe-jev
一个 pi 扩展，把 Jev 判断暴露成五个 pi 工具，让模型能做狭义的语义判断。项目自述机翻
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tripwire
在用户看到之前先审判每一条 LLM 响应。提供 AI SDK middleware 与 OpenAI 兼容代理。项目自述机翻
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clarity-judge
由 TypeSafe AI Jev 模型驱动的多维度写作质量检查器：每项检查独立命名，各自给出结论。项目自述机翻
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clear-head
Claude Code Stop 钩子：核对 AI 助手的声明与它这轮实际读过的内容是否相符。项目自述机翻
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decision-first
适用于 Claude Code、Codex、Cursor 等的智能体技能：当某一步工作是有界判断（分类、分诊、排序、路由、筛选、核验、把关）时，智能体先通过附带的脚本向 Jev 发送 noul、choice 或 score 问题，再考虑写正则或 LLM 提示，并记录每次尝试，无论是否采用。模型撰写机翻
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jev-carryforward
把上一轮会话知道的东西，对照这一轮正在做的事打分。项目自述机翻
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jev-model-router
用 Jev 做成本优化的 OpenRouter 模型路由，带实时全目录。项目自述机翻
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pi-jev-permit
给 Pi 编程智能体的 Jev 权限闸门：审判每一次 bash 与写入。项目自述机翻
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watfile
用 Jev 或本地校准决策模型给文本与 PDF 分类归档。项目自述机翻
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draftpulse
实验性的 X 草稿传播度实时评分。项目自述机翻
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dsh-jev-verify
给 DeepSeek Harness 的 Jev 决策工具与实时验证基准。项目旧自述机翻
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gpt-vs-jev
在同一输入上对比 GPT 的生成式语言与 JEV 的结构化 Noul 决策。项目自述机翻
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instruct-jev
INSTRUCT_JEV：Jev／System One 指令语料库（choice／noul／score）。项目自述机翻
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jev-certify
给 Jev 的有限样本保证：用保形风险控制把校准概率转成可证的约束。机翻
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jev-hooks
把类型化 Jev 判断组合成 React 与后端程序里的响应式语义状态。项目自述机翻
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jev-paper-judge
几秒内给出论文反馈。项目自述机翻
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jev-songwriter
一个一个音符都写不出的决策模型却写出了歌：代码负责计算，Jev 负责评判。项目自述机翻
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jevaluate
先评估再信任：实战笔记、可运行脚本与一个 agent 技能。项目自述机翻
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judging-with-typesafe
给 Letta 智能体的技能：通过 System One 按给定标准做判断（俄语）。项目自述机翻
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padflow-jev-evals
来自某土地开发 SaaS 的类型化决策基准：schema、匿名标注数据与运行器。项目自述机翻
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s1-rs
Rust 的类型化 System One 层（Choice／Score／Noul）。项目自述机翻
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typesafe-as-a-judge
给 Codex 与 Claude Code 的非官方社区 MCP 插件，用 Jev 做有界路由。项目自述机翻
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typesafe-showcase
展示 Jev 的 Next.js 界面：并行 Noul 判断与实时结果。项目自述机翻
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A deep dive into Jev, TypeSafe's System One model
技术密度最高的独立讲解：JS / Python / AI SDK 三种代码、三种应答结构、进阶模式，还诚实列出了模型的失效场景。
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decide-mcp
可配置的决策 MCP server，带百分比分数与偏好画像。项目自述机翻
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deslop
给网页的广告、垃圾内容、SEO 和二手内容打分。一个基于 TypeSafe Jev 的智能体技能：每页四个概率。项目自述机翻
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github-issue-classification-using-jev
基于 Jev 的 GitHub issue 分类器。机翻
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harnessjudge
面向智能体开发者的网页应用：粘贴某一步的执行轨迹，由 Jev 判定为通过、重试、升级或停止。没有 TYPESAFE_API_KEY 时，本地启发式规则返回同样结构的答案，并标为演示模式。模型撰写机翻
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JEV Trading Command Center
带 3D 指挥中心界面的模拟交易研究应用。针对一个 USDT 合约标的，它向 Jev 询问接下来 1 到 4 根 K 线的方向（做多、做空或不交易），用一个 `score` 评估入场质量，再用三个 `noul` 判断是否为有效形态、是否有陷阱风险、风险是否可接受；每次模拟开仓都由代码依据这些答案把关。模型撰写机翻
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jev-asks-until-sure
二十个问题猜谜：一直问下去，直到 Jev 的校准置信度越过阈值。项目自述机翻
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jev-decision-lab
一个本地实验室，观察 Jev 在真实业务场景上的判断表现。项目自述机翻
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jev-gates
给 Claude Code 的六道校准闸门：规则、范围、意图、完成度等。项目自述机翻
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jev-llm-router-benchmark
以基准驱动的 Jev 路由器与评判者，服务于成本可控的 LLM 编程流程。项目自述机翻
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jev-orderby-bench
按 Jev 概率做 ORDER BY 能否给出站得住脚的排序？独立的排序、校准与不变量实测。项目自述机翻
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jev-packs
证据门控的 Jev 问题包注册表：精选问题、黄金样例与实测证据。项目自述机翻
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jev-seo
审计企业网站的 SEO 与 AI 搜索引擎可见性。确定性爬虫先测量每个页面，然后用一次请求把一批狭窄的类型化问题发给 Jev，答案以概率形式呈现在看板上。机翻
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jev-shadcn-lint-eval
给某 lint 工具做的二次评估：用 Jev 评判 linter 的判断。项目自述机翻
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Jev-test
一个 CLI 与 REST API：让 Jev 评估某个职业受 AI 裁员冲击的程度、未来走向、对人类问责的需要以及整体韧性。机翻
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jev-trace-classifier
把 Jev 的 noul 原语应用到一个共谋语料库上。项目自述机翻
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jevplay
Jev playground：自定义 Choice／Score／Noul 构造器，带实时概率分布。项目自述机翻
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n8n-nodes-typesafe-ai
面向 System One API 的 n8n 社区节点：类型化的是非、选择与打分问题。项目自述机翻
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omp-jevens-classifier
给 OMP 的模型裁决式权限闸门。项目自述机翻
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s1s
System One 搜索：用类型化判断与仓库证据导航与追踪代码。项目自述机翻
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shady-town
Shady Town：客厅电视上的社交推理派对游戏，由 Jev 主持。项目自述机翻
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sloppy-jevs-extension
开源 Chrome 扩展：用 Jev 过滤 AI 生成的文字与广告。项目自述机翻
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spendbrake
智能体预算刹车：继续／降级模型／停止。项目自述机翻
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transcript-scorecard
实时客服通话评分演示。项目自述机翻
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typesafe-demo-mcp
把 System One 判断暴露成智能体工具的 MCP server。项目自述机翻
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typesafe-triage-guard
基于 Jev 的三条可组合判断流水线：工单分拣、可观测性等。项目自述机翻
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typesafeai-review
用 Typesafe.AI 生成 diff 审查。项目自述机翻
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zcode-jev
给编程智能体的类型化判断层：从需求文档到发布的各道闸门。项目自述机翻
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jevai.org community showcase cases
九个社区演练场景：意图路由、发票分类、新闻过滤、商品打标、内容审核、主张核验、CSV 校验等。