提供 Jevotron 一個檔案和一些指導。即可獲得欄位級的異常分數、聚焦的審查佇列，以及讓下次執行更便宜的快取。
執行你的首次掃描 探索指令 安裝代理技能
從 TypeSafe dashboard 取得金鑰並在你的 shell 中設定：
已設定？你已準備好掃描。預覽不需要金鑰。 API 金鑰設定 → · 查看實際的機場結果 →
在進行 API 呼叫前，檢查區塊、欄位路徑和確切的模型請求。
Jev 一起評分選定的欄位。每個條目都獲得相同的指導和可選範例。
排序可疑條目、匯出 CSV，或將 JSONL 管道化到你現有的 shell 工作流程。
CSV、YAML、JSON、TOML、文字、OBO 等格式開箱即用，包括 gzip 檔案。格式參考涵蓋了預設值和特定格式的選項。使用 --field 選取欄位，使用 --guidance 加入句子，然後執行。更長的指令可以來自 --guidance-file。當專案需要自訂解析或可重複使用的設定時，可以使用本機 Python 設定。
未變更的輸入會重複使用其評估。SQLite 會儲存每個成功的結果。重新排序檔案、更改報告閾值或恢復失敗的執行，而無需重新評估未變更的條目。
具有可見證據的審查輔助。報告保留每個欄位的機率、條目分數、來源位置和評估日期。警告分數是最高的欄位異常機率；由你選擇閾值。
在一個小型、經過長度過濾的 24 個公開追蹤樣本上，jt 匹配了 163 個步驟品質標籤中的 130 個（79.8%）。有害步驟的精確度為 89.7%，召回率為 70.3%。該範例使用了原始訊息和工具定義，人類標籤未提供給模型。
嘗試追蹤範例 → · 閱讀完整分析和限制 →
