Playground
用代表性 state 先看 Choice、Score、Noul 在难例上的行为。保存中文、否定、缺信息和边界样本。
打开 Playground ↗BUILD / INTEGRATE
选一条接入路径，
先跑通最小闭环。
网页里给出入口、适用条件和边界；真正的密钥、额度与价格以服务商控制台为准。
Python / JS
直接调用原生 System One API。把 state、题目版本、候选顺序、返回模型和最终动作写入自己的日志。
已有 AI 平台
Vercel、Cloudflare、OpenRouter、Pydantic AI 等接入各有模型标识和请求形状，不能把聊天接口配置照搬过来。
A SAFE DEFAULT
模型给判断，
代码做决定。
结构化 state→Jev 回答→阈值与规则→已注册动作 / 人工复核
THREE PRACTICAL WAYS
从需求反推工具。
自己写一个判断
先从 手把手 Jev 的客服分流例子开始。它有有限候选项，错误可回退，也容易构建留出集。
给 Agent 接工具
优先理解 MCP 工具实际会读取和发送什么。可在 生态页 查看连接器、审查工具和明确的失败处理。
比较性能主张
不要把 README 的速度或节省直接当作你的结果。去 研究页 看数据、对照和没有验证的部分。