限时27.98万元起！“成都造”奕境X9上市，纯电版本12月交付 靳玉志：最好的华为在奕境
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 →信源数 2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
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 0个
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。
两家写到的关键数字一样，没有独有的。
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
- 661b1fd5deade64f94313cd2fd09603d…
- 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 5147
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 48 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
“最好的华为在奕境。
这款“成都造”大六座SUV，历经北京车展首秀、成都工厂量产下线、预售，终于迎来上市。
“华系旗舰就看奕境。
具体来看，奕境X9定位第二代家庭旗舰大六座SUV，车身尺寸5301mm×2015mm×1820mm，轴距3120mm；
曾清林就此事公开在社交媒体上表示：“我个人认为，奕境目前的这种模式是最完美的合作模式。
在发布会现场，靳玉志和曾清林都表达了“最好的华为在奕境”这一观点。
奕境依托东风数十年的积淀和硬核的安全体系能力，融合华为当下最先进的一个智能技术，在安全技术迭代上走出了行业独有的升维路径。
“相信通过一款产品、一个品牌，带动产业集聚与人才引进，一定能够把成都高端新能源品牌和产业链打造得更好。
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你也判一下：这篇写得客观吗？
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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