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全站的判定都写着「不要求你信我,每条都可自查」。这一页把自查从一条 扩到整个库:四张表随你筛、随你排、随你导出, 每一行都点得进原始页面。 筛选条件全在网址里——筛出来的任何一屏都可以直接复制链接引用, 对方打开看到的是同一批数据。

每篇收录的报道过完五个工位之后的那张成绩单。分数和标记都可以点进去看逐条依据——命中了哪个词、扣在哪一维、引文出自原文第几句,详情页上都摆着。这张表只是让你能一次看完全部。

导出 CSV
共 7250 条,当前筛选出 7250 条(未加筛选,即全表) 每页 25 条 · 第 211 / 290 页
标题⇅ 来源⇅ 质量分⇅ 标记 时间▼
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奇瑞汽车上半年净利润率6.3% 海外收入同比增长51% 新能源收入增逾六成 和讯汽车 85 营销维度扣分 2026-08-20 原发布
奇瑞汽车发布中期业绩 股东应占利润85.67亿元同比减少11.7% 和讯汽车 85 营销维度扣分 2026-08-20 原发布
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2026成都车展探馆:吉利博越L i-HEV激光雷达版实车曝光 汽车之家 85 无标记 2026-08-20 原发布
2026成都车展探馆:将于车展内饰首发亮相 方程豹方程S实车曝光 库内标记为近重复转载 汽车之家 85 营销维度扣分 2026-08-20 原发布
2026成都车展探馆:将于车展首发亮相 方程豹钛9实车曝光 汽车之家 85 营销维度扣分 2026-08-20 原发布
2026成都车展探馆:2027款宝马X3实车曝光,将在车展亮相 汽车之家 85 无标记 2026-08-20 原发布
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新款理想MEGA实车曝光 全新大饼轮圈 配后轮转向 汽车之家 85 无标记 2026-08-20 原发布

只读接口 不用打开网页也能把数据拉走

下面每一条都是已经在跑的公开出口,全部只读、不需要登录、不需要密钥, 直接用浏览器或 curl 就能取。 拉走之后请自己复算——这一页存在的全部理由就是让你不必信我们的算法, 可以拿原始数据自己算一遍。

最新报道 RSS /feed/

最新 30 篇报道的订阅源,给聚合器和 RSS 阅读器用。只出首发稿(近重复转载不进),排序与首页同一把尺子。摘要只给 AI 摘要或正文截断,不发全文——爬取稿的版权在源站。

参数:无

返回:RSS 2.0(application/rss+xml)

<item><title>…</title><link>/news/123/</link><description>…</description><pubDate>…</pubDate></item>
试一下 /feed/ →
统计页原始数字 CSV /stats/export.csv?what=daily|brands|quality

数据总览页那三张图的原始数字:按日收录量、各品牌报道篇数、质量分分布。图只能看不能核,这个出口是给复算用的。

参数:what=daily(按日收录)/ brands(品牌声量)/ quality(质量分布),默认 daily;其余取值返回 404

返回:CSV,UTF-8 带 BOM,首行表头

日期,当日收录篇数\n2026-08-01,37
试一下 /stats/export.csv?what=daily →
当期封存清单 /issue/<YYYY-MM-DD>.json

首页头版那颗「本期已封存」印章背后的东西:那一期收了哪些稿、每篇的哈希是什么、汇成的 Merkle 根是什么。返回的是**封存当时那份清单文件**,不是现算的——两者对不对得上,正是 manage.py seal_issue --verify 要验的事。

参数:路径参数为日期,格式 YYYY-MM-DD;格式不对或当天没封存返回 404

返回:JSON(缩进 2,不转义中文)

{"issue": 12, "date": "2026-08-26", "merkle_root": "…", "article_count": 37, "articles": [{"id": …, "sha256": "…"}]}
试一下 /issue/2026-10-09.json →
预测封存清单 /ledger/<批次号>.json

一批预测的逐条哈希 + Merkle 根 + git 提交号 + RFC 3161 时间戳流水号。返回值里连**怎么验时间戳的那条 openssl 命令**都写着,因为可复核不该只能在我们的页面上完成。

参数:路径参数为批次号(形如 2026-08-001),不存在返回 404

返回:JSON(缩进 2,不转义中文)

{"batch": "2026-08-001", "merkle_root": "…", "git_commit": "…", "merkle_rule": "两两配对,父 = SHA-256(左 hex + 右 hex)…", "predictions": [{"seq": "P01", "sha256": "…"}]}
试一下 /ledger/2026-08-001.json →
事件宇宙明细 /events/universe.json

全部 6,163 件事各自的独立来源数与报道数——「今天传的这些事,哪些是几家都在说的,哪些还只有一家在说」的原始数据。与事件表同一份缓存、同一个口径。

参数:无

返回:JSON:{"rows": [{"id": 事件ID, "t": 标题前30字, "s": 独立来源数, "a": 报道数, "m": "YYYY-MM"}]}

{"rows": [{"id": 2331, "t": "比亚迪 7 月销量", "s": 4, "a": 4, "m": "2026-08"}]}
试一下 /events/universe.json →
本页四张表的导出 /explorer/export.csv?t=…

就是上面那个「导出 CSV」按钮打的地址。参数与页面完全一致——把浏览器地址栏里的 /explorer/ 换成 /explorer/export.csv 即可,导的是**当前筛选的全量结果**,不是当前页。

参数:t=events|promises|recalls|quality,外加该表的筛选参数(q / brand / status / year / band …)与 sort

返回:CSV,UTF-8 带 BOM,首行表头;单次上限 20,000 行

/explorer/export.csv?t=quality&band=low&source=…
试一下 /explorer/export.csv?t=events →

四张表的数字都是此刻从库里数出来的,没有一个写死的值; 筛选、排序、分页全在服务端完成,所以你现在看到的这一屏有一个固定网址。
发现哪一行对不上?告诉我们, 或者去系统中心看这批数据是怎么来的。

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