Jev 101
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模式 ✦ 53大纲非生产方案——请校准阈值

从 Jev 问题生成 ML 特征

适用：ML 工程师。效果：语义特征 + Autoresearch 循环

适用人群：机器学习工程师。步骤：自由文本 → 多个 Noul／Score → 用于传统模型的向量。预期效果：语义特征 + Autoresearch 循环。

来源：https://docs.typesafe.ai/cookbooks/autoresearch_feature_discovery ↗ 文档 / 来源 ↗
1

复制提示词（保留英文原文效果最好）。

2

在代码里实现——调用 System One / Jev，由你的程序组合答案。

3

回答它的设置问题——大多数提示词会先采访你，然后进入固定节奏。

提示词

提示词 
# ML features from Jev questions
State: relevant software state for this pattern.
Ask: Choice / Score / Noul questions that close the decision space.
Then: compose the route or action in code; escalate when confidence is low.

需要授权：typesafe-sdk

它是怎么搭起来的

步骤

  1. 自由文本。
  2. 多个 Noul／Score。
  3. 用于传统模型的向量。

来源

除非你自己测量，否则指标与演示说法均为作者自报或示例手册自报。请在你自己的数据上校准。

为什么它好用

语义特征 + Autoresearch 循环

本案例收集自公开的 Jev 社区，版权归原作者所有。提示词属于参考资料：运行前请先审阅内容， 并且不要让机器人超出你实际授予的权限行事。