它是什么
用不对称阈值做类型化内容审核。
它做什么： 给危害和清晰度打分、选择类别，并用不同门槛决定放行、阴影或删除，区分误删与漏拦。
为什么收进案例库： 把审核取舍写进代码：误删好内容的代价高于放过坏内容。
注意： 演示规模；无已标注评测表。
证据
公开的 MIT 许可仓库，带 CI 徽章、policy.py 和 .jev 问题文件。每条内容问四个类型化问题：危害（Score 0–4）、类别（Choice：骚扰/垃圾/虚假信息/暴力/色情/自残/无害）、是否清晰（Noul）和是否需人工（Noul）。README 示例中一条骚扰内容清晰度 0.62，低于删除门槛 0.85，因此进入人工阴影区而不是直接删除。阈值被当作明确的策略值，而不是隐藏默认。
注意
- 收录时 0 星；小型演示仓库
- 没有公布已标注的精确率/召回率数字
- 需要 TypeSafe API 密钥
非官方案例页。热度用观察到的 stars / 列表位次；热度不是质量 SLA。依赖前请阅读上游 README。