HelpMe JEV HelpMe JEV：判断链路与数据边界
JEV 只做 noul/choice/score 的结构化判断，LLM 负责翻译、草稿和图片描述；SQLite 按 owner 隔离，图片与记忆各有预算。
HelpMe JEV 是一个自托管的对话判断工具。JEV（TypeSafe System One）只回答结构化问题：noul 给是/否概率，choice 给选项概率，score 给等级；自然语言翻译、澄清、草稿和图片描述交给 LLM。最终是否发送由人决定。
一次分析
输入文本或截图，补充对象和场景。中文默认先翻译成英文，再交给 JEV。JEV 的返回由 _present 归一：noul >= 0.5 视为 yes，score 四舍五入，choice 按概率排序。
之后 LLM 可以澄清问题、生成候选回复。候选固定 3 条，再用一个 choice 问题排序。JEV 或翻译失败时 ranked=False，所有百分比为 0，但草稿仍然返回。JEV 健康检查是 5 个固定 smoke case，阈值 80；低于阈值时 UI 只允许 3 条排序。
运行形态
后端是 FastAPI，生产构建下同时服务 React 静态产物和 /api。JEV 与 LLM 都是 provider：配置协议、base URL、key 和 model；新 provider 通过连接测试后才启用。LLM 支持 OpenAI Chat Completions、OpenAI Responses、Anthropic Messages，图片交给标记为 supports_vision 的模型。
数据与预算
SQLite 使用 WAL，busy_timeout=5000；所有查询带 owner_user_id。provider key 存成 hmj1 的 HKDF/AES-GCM envelope。消息保留 15 天，session 8 小时，call log body 最多 64KiB。
图片限 4MiB、每条消息 9 张；不做 OCR，原始字节转 data URL 交给支持视觉的 LLM，描述最多 3 句。分析上下文取最近 10 条消息；背景预算 JEV_STATE_BUDGET_CHARS 默认 5000，硬上限 60000；persona 每行 1000 字符、最多 6 个 trait；memory 每行 240 字符；积压 20 条才总结，摘要最多 500 字符。
协议与边界
客户端只发 {state, model, questions}。choice 最多 255 个选项，score 2–10 个等级，noul 带 criteria.true/false。缺 answers 或返回非 JSON 直接 502，不做猜测。
这些概率是模型原样输出，不是校准后的偏好；noul 的 0.5 和 choice 的百分比都只是决策输入。JEV 不自动发送任何消息，也不替代人的判断。