指南

可驗證流程的 Jev AI 指南

了解如何評估 Jev、選擇合適的信心門檻、覆核不確定的判定結果，並在導入實際流程前估算效益。

基礎觀念

什麼是界線明確的判定模型、它與生成文字有何不同，以及這項差異何時重要。

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Jev 是 TypeSafe 的結構化判定模型，透過 OpenRouter 使用。它依問題評估內容並回傳型別化答案與機率，而不是撰寫對話式回覆。

選擇門檻、在錯誤代價高的地方衡量錯誤，並為不確定的結果保留可追溯的處理路徑。

指南

在這裡，評審不是一段評語，而是一到四個型別化問題——標籤選擇、是非機率，或評分標準上的位置——針對單筆資料作答，讓討論聚焦在規則，而不是措辭。

以批次執行工作、了解每一列消耗什麼，並在選擇方案前估算成本。

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用同一組規則測試多則訊息：一份標籤清單，或最多四個型別化問題。有用的匯出會同時呈現完成的判定與需要處理的列。