Jev模型不生成网页摘要，而是作为“摘要策略调度器”在结构化流程中执行Choice、Score、Noul三类决策；需由其他组件完成DOM解析与文本抽取，Jev仅对预处理后的区块做相关性选择、打分或二元判断。
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Jev 模型本身不生成网页摘要，它不输出自然语言文本。想用 Jev 实现网页摘要，不能直接让它“写一段总结”，而要把它嵌入一个结构化流程中——由其他组件负责提取、组织信息，Jev 负责关键决策点，比如“哪些段落最相关”“该保留哪类字段”“是否需要合并重复内容”。
明确 Jev 的角色边界
Jev 是 System One 类型的决策模型，只做三类事：Choice（多选一）、Score（分级打分）、Noul（二元判断）。它接收结构化输入（状态 + 预定义问题），返回带概率和置信度的强类型结果，不生成句子。
- 它不会把一篇新闻自动压缩成 100 字摘要；但可以判断“当前页面中，
<article>、<main>、<div class="content">这三个区块，哪个最可能包含核心正文” - 它可以对提取出的 5 段候选文本分别打分（Score 类型），按“信息密度”“用户意图匹配度”“时效性”等维度输出 1–5 分的概率分布
- 它还能回答 Noul 问题，例如：“这段文本是否含联系方式？”“该页面是否属于产品详情页？”——这些判断可作为摘要过滤条件
浏览器插件中的典型接入链路
插件需自行完成 DOM 解析、文本抽取、片段排序等前端处理，再将结构化数据喂给 Jev。典型流程如下：
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步骤一：DOM 抽取与预处理 —— 插件读取当前页面，剔除导航栏、广告、脚注等噪声区域，保留语义区块（
<h1>、<p>、<section>），为每个区块生成 ID 和简要描述（如“标题段落，含关键词‘AI自动化’”） - 步骤二：构造 Jev 输入 —— 将区块列表作为 Choice 候选项，问题设为：“哪个区块最能代表本页核心信息？”；或对每个区块调用 Score 类型，问题为：“该区块在‘信息完整性’维度上评几分（1–5）？”
- 步骤三：聚合 Jev 输出 —— 根据返回的最高分选项或高置信度得分区块，拼接其原始文本；再交由轻量级规则引擎或小型文本模型（如 TinyLlama）做最终润色与压缩
安全与部署注意事项
浏览器插件不能直接暴露 Jev API 密钥。必须通过后端代理（如 Vercel AI Gateway 或自建 Express 中间层）转发请求，避免密钥泄露。
- 前端只传结构化数据（如 JSON 数组，不含原始 HTML），后端校验字段长度与格式，防止恶意 payload
- 建议对 Jev 请求加缓存：相同 URL + 相同抽取逻辑下，若 DOM 结构未变，可复用上次的 Choice/Score 结果
- 首次加载时可异步触发摘要生成，不阻塞用户操作；结果通过 content script 注入页面右上角浮动面板，支持一键复制
本质上，Jev 在这里不是摘要生成器，而是“摘要策略调度器”。它让插件从硬编码规则转向数据驱动判断，提升对不同网站结构的泛化能力。不复杂但容易忽略。
