Jev 不适合聊天、写文章或直接生成代码。它没有自由文本生成能力，擅长的是在预先定义的选项、等级或是非条件中做快速判断。强行把字符拆成大量 Choice 串起来虽然理论上能拼文字，但效果差、速度慢，也违背产品设计。
正确用法不是让 Jev 替代生成模型，而是把它放在生成流程前后：生成前决定该调用哪个模型或工具，生成后判断结果是否合规、是否需要人工复核。
为什么输出结构化结果仍然有用
很多软件环节并不需要一段漂亮回答，而需要一个程序能执行的选择。客服系统想知道工单去哪个队列，风控系统想知道风险等级，Agent 想知道是否调用某项技能。这些任务的候选答案本来就有限，生成一段文字再解析反而增加失败点。
Jev 更像一个带概率的智能判断函数，而不是会自由表达的助手。
这几类需求应该换工具
- 写文章、邮件和摘要：使用生成式大模型，Jev 可负责内容分类或风险筛查。
- 生成代码：使用代码模型或编程智能体，Jev 可判断任务类型、选择工具或审核策略。
- 持续对话：由聊天模型维护语境，Jev 适合在每轮背后做意图路由。
- 图片、音频和视频：先用多模态模型转成文字或结构化字段；Jev 1.13 只接收文本。
- 精确计算：直接用代码完成，模型只判断难以硬编码的语义条件。
组合使用比二选一更合理
例如客服机器人收到消息后，Jev 先判断部门、紧急程度和是否需要人工；普通问题交给聊天模型起草回复，高风险问题只生成内部摘要并转人工。这样，Jev 不负责写回复，生成模型也不独自决定高风险动作。
在编程 Agent 中也一样：Jev 可以从技能列表里选择最相关的一项，代码负责加载工具，代码模型再执行修改。每个模块只做自己擅长的事，系统通常比“让一个模型包办全部流程”更容易测试和维护。
判断是否该用Jev的快速方法
先问自己：结果能否提前列成有限选项，并由代码据此采取动作？答案为是，可设计 Choice、Score 或 Noul；答案为否，尤其需要原创文本、开放式推理或未知实体时，应让生成式模型完成。不要因为 Jev 速度快、费用低，就把不属于决策模型的任务硬塞给它。
