Jev模型验证需分三层：本地加载（检查字典输出）、API调用（确认choice/confidence字段）、Agent集成（核对动作与choice一致），每层失败有对应报错信号。
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安装完成后，验证 Jev 模型是否正常运行，关键不是“能不能跑起来”，而是“能不能稳定输出符合预期的结构化结果”。重点看三件事：本地加载是否成功、API 调用是否返回有效决策、输出是否严格落在预定义类型内（Choice/Score/Noul）。
本地部署后快速验证（命令行+Python脚本）
适用于通过 pip install jev 或源码安装、并已下载权重文件的场景：
- 在终端执行测试脚本：
python -c "from jev import Router; r = Router(device='cpu', preload=True); print(r.predict('{}', '{}'))" - 若输出类似
{'choice': 'answer_directly', 'confidence': 0.92, 'model': 'jev-1.0'}这样的字典，说明模型加载、前向推理、结构化输出全部通路正常 - 若报错
invalid header或corrupted tensor，说明权重文件损坏，需立即用safetensors-cli check model.safetensors校验并按需修复或重下
调用 API 服务验证（HTTP 方式）
适用于已启动 Jev API 服务（如 jev_api_server.py）并监听端口的场景：
Codex Imagen
下载
通过本地 Codex 或 OpenClaw OAuth 凭证直接调用 ChatGPT/Codex Responses 的 image_generation 工具来生成或编辑光栅图像，然后保存
- 用 curl 发起一次最简请求：
curl -X POST http://localhost:8080/v1/decide \<br> -H "Content-Type: application/json" \<br> -d '{"state":{}, "questions":"下一步该选哪个动作？", "options":["web_search","answer_directly"]}' - 成功响应必须包含
choice字段且值为选项之一，confidence在 0–1 区间，success为true - 若返回 500 错误或字段缺失（如只有
text），说明服务未正确绑定 Jev 内核，需检查日志中是否加载了Router实例
集成到 Agent 后验证（真实工作流）
适用于已接入 Codex/Claude Code 等 Coding Agent 并启用 TypeSafe Skill 的场景：
- 在对话中发送明确含候选项的指令，例如：
state:{"userRequest":"总结这篇PDF"}<br>问题:"该任务应使用哪个工具？"<br>候选项:- pdf_parse:解析PDF文本<br>- web_search:搜索公开摘要<br>- ask_user:需用户上传文件 - 观察 Agent 是否实际触发 Jev API（查看终端日志是否有
POST /v1/decide记录） - 确认最终动作与
choice字段完全一致，且confidence ≥ 0.8时未跳转至human_review
验证不追求一次性全通，而要分层确认：权重能加载 → 推理能输出 → 服务能响应 → Agent 能路由。每层失败都有对应信号，比如加载失败报 tensor 错误，路由失败则日志里不见 API 调用痕迹。不复杂但容易忽略。
