dsh-jev-tools

# dsh-jev-tools

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  <img src="docs/banner.png" width="100%" alt="dsh-jev-tools —— 大模型的预诊台：把 Jev 判定模型接进 DeepSeek Harness，在精简输出、注入筛查、技能推荐、交付闸门四个节点先判定再放行" />
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  <a href="https://www.npmjs.com/package/dsh-jev-tools"><img src="https://img.shields.io/npm/v/dsh-jev-tools?style=flat-square&label=npm&color=cb3837" alt="npm version" /></a>
  <a href="https://www.npmjs.com/package/dsh-jev-tools"><img src="https://img.shields.io/npm/dm/dsh-jev-tools?style=flat-square&label=downloads&color=cb3837" alt="npm downloads" /></a>
  <a href="https://github.com/HorusJiang/dsh-jev-tools/actions/workflows/ci.yml"><img src="https://github.com/HorusJiang/dsh-jev-tools/actions/workflows/ci.yml/badge.svg" alt="CI status" /></a>
  <a href="https://github.com/HorusJiang/dsh-jev-tools/blob/main/package.json"><img src="https://img.shields.io/node/v/dsh-jev-tools?style=flat-square" alt="node engine" /></a>
  <a href="https://awesome-dsh-plugin.com"><img src="https://img.shields.io/badge/awesome--dsh--plugin-listed-2f6feb?style=flat-square" alt="listed in awesome-dsh-plugin" /></a>
  <a href="LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/license-MIT-blue?style=flat-square" alt="license: MIT" /></a>
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一个 [DeepSeek Harness](https://github.com/deepseek-ai) 插件：把 **[Jev](https://typesafe.ai)** 接进长会话，在工具结果进入上下文之前做判定。

## 它像什么：大模型的预诊台

医院的预诊台听你说症状，几秒钟判断你大概率该挂哪个科。它不知道你得的是什么病，也不给你治病——分诊完，具体的活儿交给专科。

Jev 就是这样一个预诊台，只是分诊的对象换成了「这段内容该不该进上下文」。它是 TypeSafe 的 System One 判定模型：给它一份 `state` 和几个带类型的问题，它还你**选项与概率**——不生成文本，也不给理由。所以它快、便宜，输出可以直接被代码消费。见[官方文档](https://docs.typesafe.ai/introduction)。

有两点得先说清楚，还有一点得由你负责：

- **它不是另一种大模型。** 按 TypeSafe 的说法，预训练语言模型有三条后训练路线——RLHF 训出聊天机器人，RLVR 训出推理模型（数学这类任务很强，但更慢更贵），RLCD 训出 Jev 这类判定模型。同一个底座，换了个训练目标。见 [AI p