用途：Lemma 把一个问题变成一座“主张金字塔”。根节点是要判定真假的主张，其下的主张向上支撑或向下拉低根节点；证据放在独立账本中，与主张相连。它用于在证据不足、存在竞争假设的困难问题上给出可追溯的置信度，而不是给出确定答案。
数据与结构：图保存在 ~/.lemma/<name>.json（可用 LEMMA_HOME 改目录），包含 name、question、root、claims、evidence、edges。节点可带 findings、was 列表（改写文本时旧文本入 was，不删除）、judged.jev 等字段。边有四种，从 from 读到 to：required_by（from 为假则 to 倒，底价封顶）、sufficient_for（from 为真则 to 为真，设下限）、supports、undermines。图是 DAG，不是树。每条证据是一处发现，记录 source、says、origin、kind、access；origin 指底层来源而非网站。一条证据可连到多条相关主张。
置信度：每个数 0 到 1，0 为确定假，0.5 为无倾向，1 为确定真；无判断显示 open。叶节点由 Jev 依自身证据打分，薄弱或二手证据无法到达两端。父节点由代码计算：每个子节点按权重乘子节点对数几率加总，仅当子节点倾向为真时计入；共享同一 origin 的子证据按一个声音（均值）计，并按方向对最强 origin 全额、次强减半、再次四分之一。required_by 封顶，sufficient_for 设底。judged.jev 保留 Jev 的直接判断，差异达 0.15 时 show 会打印。每条证据链还有 bears（-1 到 1）。
立场（Stance）：假设自己不知道答案。不要因为“专家说 X”就当作 X 的证据，而要记录是谁说的、他能观察到什么。先找反证，再找支持证据。比较似然比与基准率；用计数把比率合并成一条证据项，Jev 权衡例子而不计数。优先物理发现、原始文献或测量，而非摘要。许多主张永远无法被证明，置信度就是结果，不是通往证明的中间步骤。错误的判断也是结果，要保留；未检验的主张是缺口，要命名。不要自己打分，Jev 打分，你只负责收集、拆分、连接。
用法：运行 python3 lemma.py next <name> [k]（默认 5）查看图形与排序步骤；judge <name> <id> 获取 Jev 对某主张的置信度；show <name> 自根向下打印；explain <name> <id> 查看每个子节点为父节点增加了什么。循环为：确定骨架（写根主张与最强对手并连接）→ next 执行第 1 步 → 再次 next → 停止时报告。next 给出四类动作：research（找证据，先找反证）、break down（把主张拆分到足够小）、expand（补缺失的前提或连接孤立主张）、judge（在证据或子主张变化后重新打分）。排序优先 judge（最深者优先），再按对根节点的杠杆与接近 0.5 的程度。需要 TYPESAFE_API_KEY。大图并行打分只是设想的后续步骤。
限制：资料未提供价格、平台或服务条款信息；效果取决于证据质量，不能保证得到结论；命令与数据文件格式均按原文保留。