正常例子 · 寻找方案
{
"post": "团队有 8 个客服，每天手动分工单很慢。有没有按问题类型自动分配的工具？"
}既有具体困难，也有明确的工具请求；并不证明对方准备付款。
后续动作：加入待核实队列，由人判断是否适合跟进。
SCENARIO / LEADS
找到真正有需求的人
区分求助、产品推广与经验分享，留下值得人工跟进的线索。
适合谁 需要从社区帖子中筛选需求的开发者与销售团队。
教学示例 · 非实时推理先把判断标准说清楚
- 只判断帖子表达了什么，不推测作者预算或购买意愿。
- 求助应包含具体问题或寻找方案的表达；自己的产品推广单独归类。
- 缺少上下文时选择信息不足，后续联系仍由人决定。
先判断，再看解释
01 / 练习展开完整样例与教学答案
反例 · 产品推广
{
"post": "我们刚上线自动分工单工具，欢迎试用，首月八折。"
}作者在推广自己的工具，没有表达寻找工具的需求。
后续动作：从求助线索中排除，不自动发送消息。
信息不足 · 信息不足
{
"post": "这个分工单的事终于有变化了。"
}没有说明变化是什么，也没有明确求助。
后续动作：保留原文，等待更多上下文。
把模板改成你的问题
02 / 配置修改材料与问题标准，生成请求配置。字段名与选项值保持英文，便于代码读取。编辑不会运行模型，也不会改变上方教学答案。
问题与判断标准
字段名固定，标准与选项可修改REQUEST.JSON
查看对应 Python 调用代码
在自己的环境里运行
03 / 实践- 下载并解压案例代码
需要 Python 3.10+，无需第三方依赖。从包含 examples 文件夹的目录运行。
下载完整案例代码包 - 先运行离线教学样例
python -m examples.hello_jev leads --mode offline --language zh这只检查本地流程，不代表模型效果；修改输入后不能继续回放旧答案。
- 准备好账号后，再做真实调用
在本地设置 TYPESAFE_API_KEY，配置文件保存在项目根目录。真实调用会把材料发给 TypeSafe，可能产生费用。本版尚未实测真实调用。
python -m examples.hello_jev leads --mode live --language zh --request request.json
继续理解背后的方法
请求字段依据官方 API 文档，核对日期：2026-09-20。 API reference