“太乙救哪吒”草案曝光，浙江亿万富豪专设主体，拟30亿元入主哪吒汽车，已离职员工称“据说有赔偿”！A股关联公司一字涨停
每日经济新闻 媒体档案 本站收录 460 篇 营销维度扣分 22/n=460 篇 在档更正 0 次 查看档案 →编辑|程鹏 裴健如 杜恒峰 校对|张锦河 哪吒汽车（母公司为合众新能源汽车股份有限公司，以下简称合众新能源）的重整投资人终于浮出水面。
读原文 · 每日经济新闻 →信源数 3家
同一件事有几家不同来源报道过。≥3 家才够本站的「已核验」。
每日经济新闻汽车之家电池网
具名引用 0处
正文里点名到的信源（机构 / 人名 / 公告）。判决里没有这一项的老稿留空。
判决里这一项是空的——正文没点名到可核的信源。
情绪强度 0分
情绪化表述的扣分，0 = 没量到情绪词。
一定
独有数字 —
本篇写了、同事件另一家没写的关键数字。不代表对方漏了，只是这篇多给了。
这篇没有这一项：它不在任何多源事件簇里（孤篇）。
正文重合 —
与同源最相似那篇的正文重合度。高不等于抄——同一场发布会出来的稿子，本来就会用同一批数字和同一段官方表述。
这篇没有这一项：它不在任何多源事件簇里（孤篇）。
为什么是这个分？（点开看判定依据）
这个分怎么自己复算
- 口径版本
- quality-rules-v1+3e8acca1e74a
- 原文指纹
- 31f53ed8adba1393a73f8119b8441e0f…
- 判决方式
- 规则版 —— 逐位复现：同一条原文、同一个口径版本， 任何人都该跑出一模一样的四维扣分和总分。
- 复算命令
- python manage.py recompute_verdict 4215
这条命令不写库、不调模型、不联网：拿着这个仓库和那条原文就能跑。 口径参数表在 判定口径 页上， 和上面这个版本号是同一份。
这篇全文共 78 句 —— 逐句过检结果：
「有据」= 句中有具名信源或带单位的可核查数据；「无据断言」= 用了绝对化说法但整句既无信源也无数据。 自动判定会出错，这只是对句子用词的机器观测，不是对内容真伪的结论。
镜下逐句 · 这几句被判到了
“哪吒在新能源车市场仍有一定品牌知名度，所以会吸引投资者不顾当前新能源车行业激烈竞争的现状而参与重整。
“根据法律规定，破产重整的债权清偿第一顺位为一些破产费用和共益债务，包括管理人的相关报酬管理费用。
上述哪吒汽车离职员工告诉记者：“公示的第一批和第二批职工债权人明细，仅为与合众新能源签署劳动合同的职工，我们这些子公司、分公司的离职员工并未统计在内。
同年8月，合众新能源管理人发布《公开招募重整投资人》公告，对意向投资人从主体资格、行业背景、资金实力三方面提出了要求。
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先说你的判断，再看 AI 判了什么——我们不写谁对谁错。
两边不一样很正常——本站表述倾向抽检准确率 只有 56.5%， AI 的判定不是标准答案。你的判断记在读者信号里， 与人工金标分开存放；是否纳入训练要等标注口径会定。
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