jev模型是结构化判别模型，不依赖提示词，需传入state和questions；questions字段key须合法、type值仅限"noul"/"choice"/"score"，优化重点在精准定义问题而非调整表述。
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Jev模型不接受提示词优化。
它根本不是靠提示词（prompt）工作的生成式模型，而是专做结构化判别的模型。你传给它的不是“问题+提示”，而是明确的 state（输入内容） 和 questions（预定义判断项）。所谓“回答不准确”，99%的情况不是模型理解错了，而是你定义的问题本身有缺陷。
检查 questions 字段是否合法
- key 名必须是合法标识符：只含字母、数字、下划线，不能以数字开头，不能含连字符（如
is-refund❌ → 应写成is_refund✅） - type 值只能是小写
"noul"、"choice"或"score"，拼错（如"bool"、"noul_type"、"CHOICE"）会导致该问题被静默跳过 - 用
"choice"时，options数组必须提供，且是字符串列表；用"score"时，scores必须是字符串列表，顺序即语义等级
优化重点不在“怎么说”，而在“问什么”
- 把模糊描述换成可锚定的信号词
❌"用户生气吗？"
✅"用户是否使用了‘垃圾’‘骗人’‘再也不买’等负面强情绪词？" - 工单分类别用 Noul 判断，要用 Choice 并列明所有可能类别
✅"category": {"type":"choice","options":["账务","物流","退换货","技术咨询"]} - state 别塞无关信息：删掉订单ID、时间戳、客服工号等干扰项，保留原始诉求文本即可
验证方式不是调一次看结果，而是批量测试
- 准备 20–50 条人工标注样本（比如已知是“退款请求”的工单）
- 批量请求 Jev，统计
noul字段的平均值- 若正例占比 80%，但平均 noul 只有 0.4，说明 state 缺少关键触发词（如没包含“退款”“退货”“钱”等）
- 同时看 accuracy@0.5（阈值 0.5 下的准确率），比单次输出更反映真实效果
Jev 的设计哲学就是：输入决定输出，定义决定能力。
它不猜、不解释、不生成，只在你划好的框里做概率打分。想让它准，就认真写好 questions，精炼 state，而不是调 prompt。
