电动方程式迈阿密站：穆勒与维尔莱茵携手登上领奖台
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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
- b5c1a70228849ef8cb897a33c3cccce9…
- 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 6682
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 54 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
周六，尼科·穆勒（Nico Müller）与维尔莱茵（Pascal Wehrlein）在 ABB 国际汽联电动方程式世界锦标赛迈阿密站，为保时捷电动方程式车队达成了历史上第五次双领奖台完赛。
在迈阿密国际赛车场大部分时间里保持领先的这位来自瑞士的保时捷厂队车手最终以第二完赛，收获了个人本赛季的第一个领奖台，也是自赛季初加入保时捷电动方程式车队以来的首个领奖台成绩。
这一结果使保时捷在车队和制造商积分榜上都跃居第一。
保时捷电动方程式厂队赛车运动总监莫林格（Florian Modlinger）表示：“对我们厂队而言，在迈阿密我们在比赛日表现非常强势。
保时捷厂队车手尼科·穆勒（Nico Müller，51 号赛车）：“太棒了，拿到了我的第一个电动方程式杆位和第二个领奖台——但这是与保时捷一起的第一个！
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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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