尼科·穆勒在周六正赛拿下个人首冠，周日维尔莱茵收获第三重回积分榜榜首
保时捷官网 媒体档案 本站收录 78 篇 营销维度扣分 18/n=78 篇 在档更正 0 次 查看档案 →周六，尼科·穆勒（Nico Müller）在的柏林电动方程式大奖赛中夺得个人首个 ABB 国际汽联电动方程式世界锦标赛单回合冠军，为保时捷电动方程式车队锁定了主…
读原文 · 保时捷官网 →信源数 1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」。
保时捷官网
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。
没有量到情绪词。
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+ba22d7197cb5
- 原文指纹
- c34e0b2f1f8a01e05f060660f54063ee…
- 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 6659
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 56 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
周日，维尔莱茵（Pascal Wehrlein）在的柏林电动方程式大奖赛中以第三名完赛，重新夺回车手积分榜的领先位置。
完成进站快充后，穆勒凭借高效能的保时捷 99X Electric 赛车以比对手更充沛的能量向领先集团发起冲击。
作为领先车手中首位激活唯一一次攻击模式的车手，穆勒一骑绝尘夺得领先，最终以近 5 秒的显著优势赢得胜利。
总的来说，这对我们来说是一个非常强劲的周末，扩大了我们在车队和制造商积分榜上的领先优势。
保时捷厂队车手维尔莱茵（#94）：“领奖台是我们今天能取得的最好成绩。
本站不转载爬取稿全文，以上为按评论目的引用的句子，完整内容请读原文。
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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