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把模糊输入变成明确的业务判断

Jev 用于需要判断的程序环节：一封工单该交给哪个团队，一条反馈是否表达紧急需求，或一份材料在给定标准下属于哪个等级。它围绕输入状态与预先定义的问题返回结构化结果，让代码继续分类、排序或选择下一条处理路径，适合客服分流、文档分类和智能体中的决策步骤。

它提供三种判断方式。Choice 从给定选项中选择一项；Score 根据有顺序的等级标准评分；Noul 判断一句陈述是否成立，并给出 0 到 1 的概率。同一个状态可以对应多个独立问题，例如同时判断工单主题、紧急程度和用户情绪，再由业务代码组合这些结果。

怎样设计问题更有效？

每个问题只判断一个具体条件。与其要求“分析客户并决定最佳方案”，不如分别询问主要诉求、是否涉及故障、影响程度，再在代码中决定处理流程。分类选项要有清楚定义；可能遇到列表之外的情况时，加入“其他”选项，避免强行归入不合适的类别。

有固定结构就意味着判断一定正确吗？

结构约束方便程序使用，但内容判断仍需通过业务样本验证。Choice 和 Score 的结果包含概率分布与置信度，可用于安排复核或回退；Noul 的值则表示“是”的概率，不是等级分数。阈值应结合实际错误成本和测试结果设置。

能用来写文章或解释结论吗？

Jev 主要输出类型化判断，不承担自由文本写作。需要面向用户的解释、长文或复杂推理时，可以由其他文本模型处理，再把范围明确的判断交给 Jev。

按接入端点支持的格式准备输入状态和类型化问题。例如状态是一条客户消息：“升级后接口一直报错，今天的活动马上开始。”

设计 Choice 问题“主要诉求属于哪类”，列出技术故障、账单、售前和其他，并分别说明含义；再设计 Noul 问题“消息是否明确表达时间紧迫”。需要评价影响程度时，使用带清楚等级定义的 Score。

读取返回的选择、概率或评分，由代码决定分流和复核，不让模型直接代替业务权限判断。先用真实工单检查类别混淆与阈值，再接入工作流。