Jev 使用示例

信息流质量过滤

把自然语言偏好编译成受限的内容决策，识别空洞钩子、重复促销与真正有信息量的内容。

STATE 设计

内容文本、链接类型与用户自定义规则

只提供完成判断所需的上下文，避免提交密码、密钥、无授权个人数据或与问题无关的长文本。

OUTPUT 设计

保留、降低权重或隐藏

每个问题都使用完整 instructions，ID 仅用于关联响应，不能承担问题语义。

可复现输入

示例 State

{
  "post": "You won't believe the one trick every founder needs. Link in bio.",
  "author_followed": false,
  "contains_external_link": true,
  "rule": "Hide empty hooks and repetitive promotions; keep concrete technical lessons."
}

问题设计

每个输出都有独立语义

Choice

`display_action`

在 keep、downrank 和 hide 中选择展示动作。

Score

`information_value`

用空洞、低、中、高表达信息密度。

Noul

`matches_rule`

判断内容是否命中用户给定的过滤规则。

案例来源

来自社区实践，由 TypeDecide 重新编写

本页借鉴 Nagajyothi (@njpCoder) 公开分享的场景。State、问题、候选项和执行边界均由 TypeDecide 重新设计；来源链接只用于溯源，不构成准确率或性能背书。

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执行边界

概率交给策略层，而不是直接执行

此模板适合个人视图偏好，不能替代平台违规执法；用户应能查看命中理由、撤销规则并恢复内容。

保存候选概率、模型版本和问题配置，便于复核。
输入缺失或候选概率接近时，补充信息或转人工。
模板可用于本地 Mock；登录后也可主动真实运行，但任何结果都不代表业务准确率已经达标。

载入此模板