它是什么
把「拍脑袋定阈值」变成可测量的步骤。
它做什么： 根据标注样例为每个问题拟合阈值，并显示能自动化多少。
为何进案例库： 适合搭配任何置信度门控设计使用。
注意： 演示数据为合成数据；需要你的标注。
证据
公开 MIT Python 工具，只用标准库，创建于 2026-10-18，说明页在 GitHub Pages。README 报告：在 120 条合成 shell 命令上用 jev-1.13.0（2026-10-18）测试，危险命令门控用常见的 0.85 阈值时自行处理 89.2% 的命令、精确率 1.000；拟合出的 0.60 阈值在相同精确率下处理 98.3%。拟合 120 条命令用时 25 秒、花费 0.002 美元。`--demo` 无需密钥，回放一次录制的运行。
注意
- 结果来自合成数据；请用你自己的标注重新拟合
- 校准是样本整体的性质，不保证单个答案
- 在线模式会把每条数据的文本发送给 TypeSafe
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。