特斯拉致命车祸引调查，司机与车企各执一词-爱卡汽车
爱卡汽车 媒体档案 本站收录 50 篇 近 180 天 45 篇 营销维度扣分 19/n=50 篇 在档更正 0 次 查看档案 →一辆特斯拉Model 3在美国得克萨斯州休斯顿郊区的居民区街道上高速冲出车道，撞穿一栋砖砌住宅的前墙，导致屋内一名76岁女性经直升机送医后不治身亡。
读原文 · 爱卡汽车 →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」。
爱卡汽车
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。
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+3e8acca1e74a
- 原文指纹
- 9672d4f13d11abfb6c96b110f3db2ac0…
- 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 1713
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 33 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
马斯克也发帖质疑：“FSD在小区街道上会慢速行驶，而这是一起高速撞击，完全说不通。
更有针对性的是，今年3月NHTSA将一项涉及约320万辆搭载FSD系统特斯拉的调查升级为“工程分析”阶段，这是启动强制召回前的最后一道程序，覆盖的恰恰是2017至2026年款Model 3，与本次事故车型完全一致。
8月28日，智己汽车“NEXT·2028”战略首款新品——全新一代智己L6惊艳上市，权益价19.99万元起，正式宣告智己颠覆20万级纯电轿车市场的决心。
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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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