我的结论：Jev 值得用来低成本筛查 AI 有没有把事情记错。 让它核对一个具体事实，比让它重新判断整个任务更有意思。 比如： 用户说：周五有读书会，开场时间还没公布。 AI 记成：周五 19:00 开始。 格式正确、保存成功，但时间是编的。Jev 可以对照原文，把这种“看起来合理、实际没有依据”的事实标出来。 我做了一组小规模合成实验： 32 条保留检查中，Jev 和 GPT-5.5 都找到了 16 条问题，对另外 16 条正常事实没有误报。 同轮各 80 次调用，中位耗时分别为 0.87 秒和 4.10 秒。 按实验记录费率估算，Jev 的核查调用成本明显更低。 之前我让 Jev 同时参与多个字段的决策，效果反而变差。缩小成“这个事实，原文到底有没有说”，才找到了值得继续试的方向。 更让我感兴趣的是：如果检查足够便宜，哪些原来只能人工抽查的工作，可以更频繁地检查？ 下面这些是应用猜想，尚未实测： 客服、会议纪要、CRM AI 承诺退款，政策里有依据吗？纪要里的负责人和截止日期，是大家明确同意的，还是模型补全的？“客户感兴趣”有...