它是什么
为角色扮演游戏角色做输出策略检查。
它做什么： 用 Jev 的 Choice 给每句玩家消息分流，在玩家看到之前用四个 Noul 检查本地模型写的每句台词，允许重写一次并有安全的备用台词。
为什么收进案例库： 分工清楚且可复用：本地模型写台词，Jev 做判断，代码做决定，另一个评分程序衡量结果。
注意： 这是教学代码；阈值只是起点。
证据
公开的 Apache-2.0 许可仓库，链接到对应的视频。游戏先分阶段提供事实，本地模型只拿到当前阶段解锁的信息。随后 Jev 用一个 Choice 判断玩家消息类型（推进任务、闲聊、跑题、破坏游戏），再用四个 Noul 检查每句草稿台词；未通过的台词带着原因重写一次，仍失败就用预先写好的台词。一套 40 条消息的试玩测试对比朴素、分阶段和把关三种模式；评分程序从不调用 Jev，所以 Jev 不给自己的结果打分。
注意
- README 声明仅供教学，未经加固，也未在真实玩家中测试
- README 没有列出试玩测试的汇总数字，数字在视频和本地运行结果中
- 需要 Ollama 本地模型和 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。