jev需按锚定尺度对文本在指定维度打0～100整数分并返回置信度：0分=乱码，50分=能识主题但逻辑断，100分=专业读者一次读懂；questions中score字段必须含3锚点、scale为[0,100]，state直传原文无包装。
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你需要让Jev对一段文本在特定维度上给出0～100之间的整数评分，并附带置信度，而不是让它自由发挥写评语或生成解释。
明确评分尺度与边界
先定义评分项的物理含义。比如“可读性”不能只写“高/中/低”，必须拆成可量化的锚点：0分=完全无法理解（如乱码、无主谓宾的碎片词组），50分=能识别主题但逻辑断裂、频繁指代不明，100分=专业读者无需回读即可完整复述核心论点。这一步漏掉会导致Jev输出分数漂移——【评分项未锚定具体行为表现时，模型返回的Score值会失去工程可用性】。
把锚点写成简短描述，每条不超过15字，全部放入questions对象的score字段下。
构造Score类型问题
在questions对象中新增一个键，键名自定义（如readability），值为一个对象：
{ type: "score", scale: [0, 100], anchors: ["乱码", "能识主题但逻辑断", "专业读者一次读懂"] }
scale必须是两个整数构成的数组，且左小右大；anchors数组长度必须等于3，位置严格对应scale最小值、中位数、最大值处的表现。少于或多于3个锚点会触发API校验失败。
调用时传入文本状态
state字段直接填待评分的原始文本，不要加任何包装提示词。例如客服对话就传字符串"I tried 3 times and got error 500"，不要写成"请评估以下用户消息的紧急程度："。
Jev不解析指令，只对state内容做概率化打分。加提示词反而污染输入信号，导致置信度下降。
调用代码中model参数固定为"typesafe-ai/jev"，state为字符串或JSON对象，questions包含你定义的score键。
