应让每条数据库记录直接进入jev决策流，通过实时变更监听（如postgresql listen/notify）提取结构化状态，严格匹配input schema字段名，调用jev api获取概率型决策结果，并配置本地规则引擎兜底。
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你需要让数据库里的每条记录进入 Jev 的决策流，而不是用大模型反复解析 SQL 结果再生成判断语句。Jev 不读自然语言描述，只接收结构化状态输入，直接返回概率型决策结果。
准备数据库连接与状态提取器
先确认你的数据库支持实时拉取变更或可定时查询——PostgreSQL 的 LISTEN/NOTIFY、MySQL 的 binlog、SQLite 的 WAL 模式均可；若用云数据库（如 Supabase、Neon），启用 Row Level Security + Webhook 触发器更稳妥。不要等整张表扫完再喂给 Jev，它不处理批量聚合逻辑，只做单次状态→决策映射。
写一个轻量状态提取函数，例如 Python 中用 psycopg2 查询最新一条订单记录，并组装成字典：{"order_id": "ORD-7890", "amount": 249.99, "status": "pending", "country": "JP", "created_at": "2026-09-23T10:15:22Z"}。这一步必须确保字段名与你在 Jev 策略表中定义的 input schema 完全一致，【字段名错一个字符，Jev 将静默返回空结果】。
配置 Jev 决策策略表
在 TaoToken 控制台创建一个新策略，类型选 boolean 或 choice，取决于你要解决的问题。比如风控场景常用三选一：["approve", "review", "reject"]；反欺诈则用布尔：is_suspicious: true/false。
方法一：用 TaoToken UI 可视化配置
点击「新增策略」→ 填写策略名称（如 jp_order_risk_v1）→ 在「Input Schema」栏粘贴你刚才提取的字段结构 → 在「Decision Logic」中勾选预置模板「High-Value-JP-Pending-Order」→ 保存后获取策略 ID。
方法二：用 CLI 批量注册（适合 CI/CD 流水线）
执行：taotoken strategy create --from-file jp_order_schema.json --model-id jev-2026-q3。注意该命令不会校验字段语义，仅做格式透传，【schema.json 中若漏掉 required 字段，Jev 运行时将跳过整条记录】。
构建数据库→Jev→动作执行闭环
第一步：监听数据库变更
在 PostgreSQL 中执行：LISTEN order_inserts;，同时用 asyncpg 绑定通知回调函数。
第二步：触发 Jev 请求
收到新订单通知后，立即构造请求体：{ "strategy_id": "strat_jp_order_risk_v1", "state": { ... } }，发送至 https://taotoken.net/api/v1/systemone/decide，Header 中带 Authorization: Bearer YOUR_API_KEY。
第三步：解析响应并路由动作
Jev 返回类似：{"decision": "review", "confidence": 0.87, "reason": null}。注意：reason 字段永远为 null，这是设计使然，不是 bug。根据 decision 值调用对应下游服务——review 走人工审核队列，approve 自动调用 Stripe API 发货，reject 更新订单 status 并发 Slack 告警。
第四步：失败重试与降级
若 Jev 接口返回 5xx 或超时（>800ms），不要重试三次再放弃。改用本地规则引擎兜底：检查 amount > 200 && country == "JP" → 强制设为 review。这一步必须硬编码进服务，不能依赖配置中心——Jev 故障时，配置中心也可能不可达。
