Example use cases：官方用例全景
TypeSafe 官方用例地图：4 类软件定位 × 18 个行业示例 × 10 种决策形态，一张表看懂 Jev 能用在哪。
开篇：官方的一张"藏宝图"
这门课来自 TypeSafe 官方文档（docs.typesafe.ai/concepts/use-case-map）。官方原话："使用这张地图来头脑风暴 TypeSafe 如何融入你的行业——打开最接近的行业，浏览示例决策，并将它们调整为你自己工作流程中的文档和操作。"
这张地图有三层：4 类软件定位（Jev 适合哪类系统）→ 18 个行业示例（每个行业具体判什么）→ 10 种决策形态（选型对照表）。
四类软件定位
官方先划了四类适合 Jev 的软件：
- ① AI 自动化软件：把 AI 和可靠的软件交错结合，"在后台跑一百万次无需人工副驾驶"。代码掌控控制流（而不是 markdown 文件），TypeSafe 负责语义决策和语言理解；
- ② 实时应用：前沿智能以实时速度（150 毫秒）运行，"AI 能比人类感知更快地做决策"——快到可以编程玩游戏、嵌入用户界面；
- ③ 大数据上的 AI Map Reduce：成本降低 100 倍，海量数据集随便处理：在庞大语料库里搜相关信息、给海量智能体轨迹分类、提取特征做预测；
- ④ 通用验证：给任何其他 AI 当质检员——以实际 LLM 调用成本的一小部分，检测其他 AI 犯的越狱、引用错误、幻觉、工具调用错误等。
四类定位像四个工种：①流水线工人（后台跑百万次）；②电竞选手（150ms 比人反应快）；③图书馆管理员（海量资料里找东西）；④质检员（专查别的 AI 的错）。
18 个行业示例：官方地图的主体
官方地图的主体是 18 个行业的示例决策（原文中英混合，以下保留关键条并精简）。找最接近你行业的那一行：
| 行业 | 代表性 Jev 决策 |
|---|---|
| 搜索与检索 | RAG 中用语义搜索/评分/排序替代或补充 embedding；查询-候选相关性打分；成对比较重排；交叉编码提精度 |
| 科学发现 | 按系统综述纳入/排除标准筛论文；访谈/问卷/田野笔记段落标注；检查引用段落是否支撑手稿论断；标记缺失的方法学细节（对照组、数据集描述、实验设置） |
| 模型路由 | 自建 router 选哪个 LLM 接每个 prompt；按工作流设路由规则与阈值；意图/领域分类；难度风险估计；把需要更贵模型的请求升级 |
| LLM 护栏 | 每个 LLM 输入/输出/工具调用加语义检查；检 jailbreak 与 prompt injection、政策违规与敏感数据暴露、工具调用错误；日志结构化检查结果与概率 |
| 语义代码检查 | 团队编码规范/写作指南的自动语义 lint；跑在 CI 里，flag 违规待人工审 |
| 预测建模特征提取 | 从自然语言提概率特征 + 结构化数据联合训练；用 autoresearch 工作流提议特征定义，在 hold-out 上评估预测价值 |
| 招聘 | 按明确岗位标准评估简历/申请/面试反馈；给能力项打分找证据；匹配岗位；分流给 hiring manager；不确定升级人工 |
| 潜在客户开发 | 公司简介/高管履历/入站消息 vs 理想客户画像；行业契合度与公司成熟度；买家相关性/痛点/购买意向；线索优先级排序与分配 |
| 客户支持 | 工单按问题/产品域/意图分类；通话记录提取问题/承诺/跟进动作；检测 urgency、frustration、churn risk、refund 请求；路由到团队/队列；按政策校验回复 |
| 保险理赔 | 首报/查勘笔记/单证分类；复杂度、缺失信息、欺诈信号检测；直赔 vs 专家复核分流；不确定/高风险升级人工 |
| 金融犯罪 | 交易叙事/KYC/预警历史的可疑特征评估；跨不一致名称的实体匹配；按风险/相关性/证据质量排预警优先级；模糊案件路由调查员 |
| 法律与合规 | 合同/政策/监管文件/营销声明分类；缺失条款、禁用声明、政策违规检测；对照明确法律要求校验文档；高风险升级法务 |
| 电子商务 | 跨卖家目录的商品分类与归一化；标题描述抽属性；禁售/假货信号/刷单/政策违规检测；排序 + 不确定转人工 |
| 内容审核与信任安全 | 公司定制细则审核；检 toxicity、harassment、spam、fraud、unsafe advice、个人数据暴露、opt-out 请求；severity × confidence 组合出 allow / warn / review / block |
| 游戏 | 玩家举报/聊天/评论/客服会话评估；聊天审核与 abuse/toxicity/可疑行为检测；frustration/engagement 打分；流失信号检测与客服分流 |
| 风险评估 | 事件报告/理赔笔记/交易描述/供应商评估转概率风险指标；保险核保；风险类型分类；严重性打分排优先级；抽特征供 broader risk models |
| 需求预测 | 客户问询/销售笔记/评论/工单/市场报告的语义信号 enrich 预测模型；抽购买意向/紧迫性/产品兴趣；检供应担忧/竞争压力/新兴需求主题 |
| 图与知识图谱 | 类型化语义决策标注与校验知识图谱；关系与实体类型分类；记录间矛盾检测；概率遍历与层级分类 |
① "不确定/高风险升级人工"在招聘、保险、电商、内容审核里反复出现——置信度门控是官方反复推荐的标配。
② "检测…"（欺诈、jailbreak、假货、toxicity）出现频率最高——检测形态是 Jev 的看家本领。
③ 很多条目本质是"分类 / 评分 / 排序 / 路由"的组合——下一节的 10 种决策形态就是它们的"零件表"。
10 种决策形态：官方选型表
官方把 Jev 能做的决策抽象成 10 种"决策形态"，并给了"何时用 + 示例"。这是选型时对照的表，全文保留：
| 决策形态 | 在以下情况使用 | 示例 |
|---|---|---|
| 分类 | 一个已知类别应当胜出 | 意图、主题、部门、风险类型、实体类型 |
| 检测 | 你需要一个属性存在的概率 | 垃圾邮件、欺诈、紧急性、越狱、敏感数据 |
| 评分 | 答案属于有序评分标准 | 严重性、相关性、质量、挫败感、适宜性 |
| 路由 | 类别选择下一个代码路径 | 工具使用、升级、模型路由、支持队列 |
| 搜索 | 你需要找到与自然语言查询匹配的项目 | 语义搜索、文档发现、候选生成 |
| 检索 | 一个工作流需要最相关的上下文或记录 | RAG 上下文、证据检索、知识查询 |
| 排序 | 项目需要按语义相关性或质量进行排序 | 搜索结果、推荐、候选人优先级排序 |
| 验证 | 必须检查制品是否存在特定的故障模式 | 引文支持、政策违规、工具调用错误、响应质量 |
| 机器学习特征提取 | 下游经典机器学习模型需要语义信号 | 购买意向、产品兴趣、竞争压力、流失信号 |
| 结构化数据提取 | 已知字段必须从非结构化输入中恢复 | 候选人属性、订单字段、文档标签 |
这 10 种形态像乐高基础砖：上一节 18 个行业的复杂用例，都是这 10 块砖拼出来的。比如"内容审核"= 检测(toxicity) + 评分(severity) + 路由(allow/warn/review/block)。
测试框架工程：给测试也装上 Jev
官方还专门讲了测试框架工程——用 Jev 查询让你的测试框架更智能：
- 模型路由：测试时决定每个 case 走哪个模型；
- 语义上下文检索：给测试找最相关的上下文；
- LLM 错误检测与护栏：自动发现 LLM 输出的错误模式；
- 推理轨迹分类：以极快速度和极低成本给智能体轨迹打标签分类。
思路一句话：连"验证 AI 系统本身"这件事，都可以拆成 Jev 擅长的批量判断题——这和 s1 里"通用验证"（给任何 AI 当质检）是同一个思想。
怎么用这张地图：三步头脑风暴
官方给的使用方法很实在，照着做就行：
在 18 个行业示例里找到离你最近的一个，浏览它的示例决策。
就像去自助餐厅：先看 18 道招牌菜找灵感（行业示例），再看 10 种基础调料认识味道（决策形态），最后按自己口味调一盘（套用到自己的工作流）。
术语翻卡：点卡片看解释
自测一下：点问题展开参考答案
①AI 自动化软件（后台跑一百万次无需人工副驾驶）②实时应用（150ms，比人类感知快）③大数据 Map Reduce（成本降 100 倍）④通用验证（给任何 AI 当质检）。
检测：要一个"属性存在的概率"（如是不是垃圾邮件）；验证：检查制品是否存在"特定的故障模式"（如引用是否支撑论断、工具有没有调错）。
severity（严重性评分）× confidence（置信度）组合：把握大且严重就 block，不确定就转 review 人工看。
三步：找最接近的行业看示例决策 → 对照 10 种决策形态给自家判断题归类 → 把示例中的文档类型换成自己的，直接套用。