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TypeSafeClassifier 将 JSON 状态及类型化问题发送到 /v1/systemone，支持同步与异步 Runnable 调用。

把策略问题转为 System One 请求，再把原生答案转换成项目统一的结果格式。

将请求映射到预设复杂度类别，再由 LiteLLM 路由策略选择后端。

将 Agent 的状态与有界问题发送给 Jev，并解析结构化回答。

评估任务级别、推理需求和生产风险，由本地策略映射成调用配置。

将工具或操作条件转成结构化问题，读取 Jev 答案后交由本地调用逻辑处理。

把选择、评分和是非问题转换为 TypeSafe System One 请求，并解析结构化结果。

读取 DOM 或可用的视觉区域描述，仅返回已提供的候选动作 ID。

只有业务代码显式调用 systemOne 才发送状态和问题，返回经校验的结构化答案。

通过 invoke 调用 TypeSafe，解析 choice、noul、score 及其概率。

从预设组件目录中选择组件与布局，由渲染器生成界面。

Choice 判断任务类别；另可用 Noul 判断自动批准的权限是否应留给用户确认。

把应用状态和问题发送给 Jev，解析 Choice、Score 或 Noul 答案。

将任务简报与候选规则发送给 Jev，按匹配概率及本地条件解析执行配置。

选择页面操作与目标控件；需要自由文本时交给生成模型。

Jev 对越狱、有害内容和秘密泄露评分，示例按阈值或评估错误拒绝请求。

判断各项检查的适用性，满足阈值与限流条件时补充检查任务。

判断哪些工具调用与结果已过时，压缩上下文时保留原文。

将支持的签名映射到 Jev 问题，或直接发送原生 System One 请求。

将状态和问题包发送到 System One，再把结构化答案返回给 Assistant。

Jev 同时选择动作与目标，并评估置信度和操作风险；本地策略决定是否执行或停止。

检查疑似问题是否由当前变更引入、是否有证据、是否值得修复。

读取订单簿，选择买卖方向；挂单、撤单和风控由代码负责。

将预定义的问题交给 Jev，解码答案后由调用方应用；常规模型仍负责生成代码。

评估当前话语是否完整、是否准备继续说，并影响轮次结束门槛。

通过前向网络对多个并行问题与动态候选集进行一次性评分，输出归一化置信度并记录游戏环境中的动作路径。

对每个候选发 Score 问题，按分数重排并丢掉低分结果；模型 ID 为 `typesafe/jev`。

对已通过本地规则的 Shell 命令追加破坏性判断，达到配置阈值时拒绝。

提交状态与判断题，将答案放入统一响应对象，并保留原始 provider 数据。

判断要操作的控件、步骤是否完成或是否受阻，再由测试执行器操作界面。

先判断是否需要路由，再从实际清单中选择候选；非法选择或调用失败交回原有流程。

独立检查编程任务的完成度、测试情况与是否需要人工处理。

从候选角色中选一个，同时判断有没有任何候选真正适合；不合适时交回原有策略。

在小型基础模型上附加并联判断头，接收状态并直接输出强类型离散问题的概率分布，无需生成冗长文本。

根据屏幕文字识别结果判断下一步操作，代码执行鼠标动作。

对代码差异或仓库进行分阶段判断，定位需要继续检查的问题。

将首条任务提示与分支状态分类为开发、排错等工作类型；本地规则选择采用或回退。

根据模拟器提供的状态，从合法手柄动作中选择下一步。

逐片段判断密钥泄漏、破坏性变更等风险，由本地规则决定警告或阻止提交。

调用 System One 返回单选、评分和是非概率；可把受支持的封闭 JSON Schema 转成判断题。

对程序提交的状态做单选、是非判断或评分；循环和动作执行由本地程序控制。

对转录片段做有边界的判断，辅助触发会议检查点、记录操作或远程文本清理前的筛查。

将行内容交给 Jev，返回是否匹配、类别或等级分数，供 SQL 条件与排序使用。

评估测试名称、文档声明和对应证据等输入，给规则流程补充语义判断。

判断每轮编程工作的难度，分配到不同模型档位。

通过分析输入文本在模型词表中的 logits 分布，将候选项映射为标准 Jev 离散概率输出。

对候选技能逐项评估任务相关度，再由应用整理推荐结果。

根据 Android 页面状态选择下一次点击和操作。

evaluate、choice、score、noul 等动作提交问题并保留模型答案和用量。

提取 PDF 页面的文本后发送给 Jev，返回表格类型、页面类型及置信度。

选择搜索来源、时间范围与查询词，并对检索结果排序。

systemOne 提交状态与命名问题，并按问题类型推导返回答案。

将页面状态与可执行候选交给 Jev，现有浏览器连接负责执行动作。

把获准用户的结构化请求转发到 TypeSafe，返回模型结果并记录用量。

持续评估代码正确性、复杂度、可修改性等质量维度。

Jev 回答概率、选择和评分问题，应用按结果执行状态转换或选择模型。

从 DOM 控件选择点击、输入、选择或滚动，并判断目标是否完成、流程是否卡住。

识别页面中不必要的元素，扩展保存并复用隐藏规则。

system_one 将上下文与选择、评分或是非问题提交到 API，并按问题名称解析返回的回答。

在每次模型步骤前选择工具，让语言模型补充参数。

选择意图、元素、网址或原文片段，并判断口令是否完整、是否涉及敏感动作。

启用实验性 AI 后，将未命中规则的回复交给 Jev 评估，再由本地阈值决定是否隐藏。

把状态和类型化问题传给 Jev，返回可供程序分支使用的概率。

读取路况、附近车辆和候选轨迹，选择转向与速度；碰撞预测和紧急刹车由代码处理。

将 SQL 输入转换为 System One 请求，并把答案返回给数据库函数。

将带类型的问题转成 System One 请求，并把命名答案映射回调用方。

为 Agent 提供事实核验、注入筛查与语义排序判断。

把扫描规则、命中片段与文件上下文交给 Jev，判断真阳性可能性和建议处理方式。

检查工具调用、评估输出，并提供类型化提问工具。

按照项目规则检查写入内容，返回违规项供 Agent 处理。

从结构化状态判断无人机战术动作，底层控制与安全留在代码。

从字幕中定位赞助口播片段，由代码处理播放跳转。

对视频转成的句子逐项评分，将结果显示到视频画面。

按当前输入对命令历史排序，提供补全建议。

为每轮 Codex 任务选择模型、思考深度和速度设置。

每批约 30 行，对每行向 `jev-latest` 发 Score 或 Noul，问它是否匹配给定含义。

判断 DOM 元素是否属于广告，再由扩展隐藏。

选择元素、动作、完成度和风险，本地策略决定执行、停止或要求确认。

向 Jev 询问每个文件的质量属性，由程序汇总分数与优先顺序。

对固定影视样本询问特征是否存在或有多明显，记录分数、耗时和 Token。

用统一 Client 提交状态与类型化问题，解析选择、概率、评分及用量。

把工作流状态和命名问题发送给 Jev，并将结构化答案交还 Agent。

评估入池分布、毒性交易流、持有及压力信号，记录用于校准。

把同一任务转换成 Jev 的 Choice/Noul 问题，并把答案映射到统一的结果格式。

把草稿及回复/引用上下文交给 Jev，返回多个评分与发帖建议。

每一行一个 state，多个 typed questions 一次请求返回；Noul / Choice / Score 落成带置信度的普通列。

将请求与自然语言描述的路由匹配。

判断 Discord 消息中的垃圾信息、诈骗与社交工程风险。

用 Choice 评估候选能力，路由器另外检查可用性、权限、风险和确认策略。

把当前消息转换为决策问题，通过 TypeSafe 或兼容 Decisions 端点取得回答。

评估首个任务需要的能力，由本地策略选择同一 gateway 的模型并保持会话路由。

对提交记录分类，识别修复类型与安全问题。

Jev 用 Choice 识别页面类型，用 Noul 评估招聘链接、职位相关性、筛选控件和候选人匹配度；本地阈值决定导航、打开职位与保存。

在 Neo4j 图中选择下一条关系，配合搜索算法遍历节点。

判断哪些文件与目录更可能包含答案，引导代码搜索。

将 Jev 的类型化判断接入 ACP 与 MCP 工作流。

满足长度与内容条件后，Jev 按块判断哪些输出应保留，原始内容另行归档。

Jev 回答评分、分类和清晰度问题，本地加权与门槛计算最终标签。

将当前蛇身坐标、食物位置与合法转向候选组装为状态，由 Jev 选择下一步最佳转向（UP/DOWN/LEFT/RIGHT）。

逐块判断 Read、Bash、Grep 输出是否有用；保留相关或不确定内容，隐藏高置信度无关块。

对智能家居实体状态作判断，生成传感器值与自动化输入。

不同实验把候选动作或判断题交给 Jev，再由对应程序执行或记录。

Jev 根据标题和描述挑选搜索词与值得突出的参考素材，不读取图片像素。

在代理转发层使用 Jev 对消息历史打分，过滤已失效的中间试错输出，仅向大模型提交精简后的有效上下文。

根据《星际争霸》的结构化状态选择战术与单位操作。

判断候选工具、技能和历史记录与当前任务的相关性，供本地规则决定加载或保留。

向 Pi 暴露批量判断工具，统一管理 TypeSafe 客户端。

逐段判断重复结尾、套话、过度保留等语义规则，返回每条规则的概率。

将应用状态和 Choice、Score、Noul 问题发往 TypeSafe，再以消息返回答案。

把输入状态和选项转为结构化问题，返回结果或供本地安全策略使用的风险分数。

复刻 Jev 的 /v1/systemone 协议（Choice、Score、Noul），通过本地模型 forward 计算选项 token 的相对概率而非生成文本。

读取 Playwright 页面状态，决定具体点击与输入步骤。

判断 bash、写入和编辑动作是否应当获准；不确定时停止。

用 Schema 构造 Noul、Choice、Score 问题，再把结果交回 RubyLLM 应用。

每个资产账户读取行情后单独调用 Jev，执行器按选择提交或撤销订单。

读取已完成的分钟 K 线与技术指标，对启用的资产返回结构化交易判断；Python 按置信度和仓位限制更新模拟账户。

将待检文件内容切片与安全规则输入 Jev，由 Jev 判断代码是否包含数据外发、混淆加载或凭据嗅探等风险。

对固定文本和标签集合做分类，记录每个标签的概率、耗时和失败。

在固定工作流中选择任务，对有限的 diff、代码或日志片段做结构化判断。

将分类、评分、匹配与筛查开放为 Agent 工具。

向 System One 提交状态和类型化问题，解析答案供终端工作流使用。

在 Next.js 服务端路由中向 Jev 发起状态与提问负载，实时展示离散判定分布、推理耗时与置信度。

给客服消息做多项判断，或根据结构化模拟传感器选择车道与目标速度。

对行文本提出 Choice、Score、Noul 问题，按问题定义生成对应 SQL 结果。

检查注入内容与危险操作，由策略控制允许、拒绝或审核。

提交同一状态下的多个 Jev 问题，解析枚举形式的回答、概率和用量。

评估日志的诊断价值和优先级，决定哪些交给后续模型。

Jev 批量回答变道、速度、危险程度和行人让行问题，本地规则执行动作。

校验请求后调用 System One，将响应解码为类型化答案。

评估请求与技能目录；有合适项时追加建议，没有把握或调用失败时不注入。

把同次解析的语义条件合并为 Jev Noul 问题，再按概率返回通过、拒绝或不可用。

根据问题筛选与验证代码相关性，减少直接送入 Agent 的整文件内容。

用类型推导与标签处理器把 Choice 答案接到事先定义的程序分支。

按游戏状态选择目标动作、当前 tick 干预与下一次询问间隔。

通过 systemOne 发送 Jev 问题，用 Swift 类型或动态映射表示答案。

根据游戏状态判断守卫的行动与反应。

Choice 选词，Noul 判断候选续写能否接上以及是否该停止。

Jev 从本地视觉、OCR 与无障碍标签组成的有限元素列表中选择；坐标和输入执行留在 Mac。

`judge()`（第 35 行）把关于同一个 state 的多个 noul / choice / score 问题打成一次调用；`toVerdict()`（第 100~157 行）按原语分别处理 `noul`、`choice`、`score` 的答案与置信度。同文件的 `gate()`（第 170 行）是可选的 PreToolUse 门禁，只能 deny 或 ask。置信度不足或本就不该由 Jev 决定的步骤，通过类型化 escalation 契约（`writing`、`open_ended`、`oversized`、`unsure`、`unreachable`）退回 LLM，而不是让 Jev 猜。

调用决策模型处理固定问题，计算准确率、校准、覆盖率和需要升级处理的比例。

把排序、核验、动作检查和下一步选择交给 Jev，代码解释回答并应用策略。

每个决策 tick 同时询问移动、视角、开镜、开火与跳跃；API 不可用时使用启发式逻辑。

将输入交给 Jev，按返回概率与本地阈值生成结果及退出码。

提交类型化问题，校验答案后由领域规则选择注册工具，并检查权限与参数。

在 TypeSafeClient 中封装 System One API 请求，以并行 HTTP 管道评估 typed questions 并映射为不可变 C# 记录。

Jev 在后台评估有边界的问题，Hermes 保留推理与执行职责，并记录判断来源。

Jev 返回 APPROVE、DENY 或 ESCALATE，由本地阈值和策略决定最终处理。

判断邮件属于发票还是一般事务，交给对应处理分支。

向 Jev 提交 noul、choice、score 问题，将结果输出为 JSON 或单个值。

把输入与固定答案集合发给 Jev，再按本地阈值输出判断和概率。

从有限的语法与动作选项中选择，由本地程序生成代码或执行工具。