让大模型给30条产品评论打标签，你会拿到30个答案，每一个都说得斩钉截铁。问题是，其中有些是错的，而没有任何东西告诉你错的是哪几个。

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TypeSafe AI 的 Jev 这类决策模式，恰好适合处理这种任务。有人基于它做了一个叫 JevSheet 的表格工具——一张能给自己行分类的电子表格。

用法不复杂：加一列，用大白话把这列要干什么描述清楚，再选答案类型。可选的有三种——是或否、一个分数、或者从列表里挑一个选项。

关键在于每个答案回来的时候，都带着一个置信度分数。这个分数可以排序，于是你就能快速定位到哪些行需要人工再看一眼，而不是把30条从头到尾重新核一遍。

它支持你自己的 CSV 或 Excel 文件。想试的话有两条路：用在线托管版本，免费；或者把仓库克隆下来，配上自己的 Jev API 密钥本地跑。

把"哪些答案能信"这件事从直觉变成一列可排序的数字，大概就是这类工具最实际的价值。