Luft Tokyo：风冷保时捷闪耀东京
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 →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。
绝对完全
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
- 75f45bf12bab93887b94222c1352f324…
- 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 6673
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 42 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
备受车迷青睐的保时捷聚会首次登陆日本，占据东京市中心昔日首都高 KK 线，共同点燃对风冷时代的热情。
“当人们看到此次活动的呈现效果时，会发现这将是一种完全独特的视觉体验，不仅对 Luft 的相册来说独一无二，也将颠覆网络上常见的东京夜景印象。
Luft 背后集体创意力量再次确保了震撼视觉。
“我们被一个绝对现代化、充满活力的世界级城市中心 360 度环绕——而当你驶上匝道，瞬间进入我们的专属世界。
在展览中展示了保时捷在公路和赛车运动领域历史上的部分最杰出的车型，其中包括来自日本车队的著名原型车，这些赛车在日本及国际赛车运动中都取得了成功。
保时捷日本也在活动中重磅亮相，以“从经典到现代”为主题展出多款车型——包括与主会场相邻的 Taycan Turbo GT、Macan Electric 等前沿纯电动车型展示区，并通过 356、1973 款 911 Carrera RS 等风冷经典，展示东京保时捷体验中心的魅力。
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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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