应用场景

官方在场景地图（use-case map）里按行业列了大量候选场景，并给出共同结构：把 AI 决策嵌进软件工作流，代码保持控制权。本站从其中挑出四个模式清晰、社区已有落地项目的场景写成实战页：

场景	用什么题型	一句话模式	实战页
模型/意图路由	Choice + confidence	高置信走便宜模型，低置信走强模型或人工	模型路由
内容分级审核	Score	按风险等级打分，代码按分数放行/复审/下线	内容分级
工具调用审批	Noul + Score	每次工具调用问风险，deny/ask/allow	工具审批
客服工单分流	三题型组合	一条请求同时分类、测急度、判退款	工单分流

为什么是这四类

它们共享同一组特征——适合 Jev 的任务画像（本站归纳）：

1. 高频：每天成千上万次判断，延迟和单价敏感
2. 窄判断：一个问题、一组封闭答案（选项/等级/是非）
3. 要概率不要文本：下游是代码分支，不是人读的段落
4. 可复核：保留 confidence 与日志，边缘 case 能转人工

官方模式速查

官方 Patterns 文档（经 llms.txt 索引核验）还有几个值得单独一提的模式：

• Speculative fan-out：一次请求带上一批“投机问题”，代码按需取答案——判断树不用来回请求
• Composite scoring：复杂判断拆成多个原子 Score，代码端按自己的权重合并
• Intent routing：请求先分类，再分给确定性逻辑/专用模型/人工

社区端已有对应开源实现（路由插件、MCP 服务器、安全闸门等），见开源生态；媒体与社区的实测结论（LangChain 500 评测、TechCrunch 转述的 Vercel 数据）见能力边界的核验状态表——引用数字前请先看那一页的标注。

选型前的三个问题

1. 这个判断的答案空间能不能枚举成选项/等级/是非？不能 → Jev 不合适
2. 判错的代价是什么？有没有人工复核的兜底？没有 → 谨慎自动化
3. 现在的方案是纯规则还是大模型全包？前者也许不需要模型，后者也许只该用 Jev 做前置判断

想直接看代码，从工单分流开始——它有站内可运行示例（JS / Python）。