它是什么
带外部自改进记忆环的 Jev 决策。
它做什么： 运行线索分流等相关业务演示，Jev 在书面策略下做选择，再对比仅策略、检索记忆和 SenseLab 三臂，并给出可重建的 HTML 报告。
为什么收进案例库： 说明隐性规则漂移时单靠 Jev 不够，并把负面与正面结果并排公布，行级数据可重算。
注意： 演示种子；实时模式要两套密钥；美元数字是内部计分。
证据
公开的 MIT 许可仓库，含运行器、演示、测试和 results-sample。在已提交的 120 条线索分流运行中，仅策略的 Jev 错 59 次（损失 $142,900，准确率 51%）；带 top-8 检索记忆错 7 次（$12,900，94%）；带 SenseLab 错 6 次（$10,400，95%）；评判器为 119/120 次决策打分，费用 $0.78。还提交了多智能体和 400 条噪声变体。CI 用 --replay 重建报告。README 说明了 Jev 的输入令牌上限，以及记忆为何必须放在提示之外。
注意
- 收录时 0 星
- 样本数字来自作者提交的演示种子，不是独立实地研究
- 实时运行需要 TypeSafe 和 SenseLab 密钥；回放模式不需要
- 业务美元损失由演示自己的成本模型计分
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。