探访零跑湖州超级五电工厂：50万平方米的“成本革命”现场-新浪汽车
新浪汽车 媒体档案 本站收录 330 篇 近 180 天 233 篇 营销维度扣分 91/n=326 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」。
新浪汽车
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。
必然根本
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
- adaf36daa97b86ceb6f1d2115f69d9fd…
- 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 3413
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 92 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
在极度“内卷”的竞争环境中，拿到这样的成绩绝非易事，零跑稳健增长的销量成绩并不是偶然，而是技术创新驱动产品领先的必然结果。
这是目前全球新能源领域面积最大、整合度最高的纯核心零部件自研自制集群。
域控SMT工厂是整个厂区洁净度最高的区域。
从入门的8155平台，到8295、8650，再到旗舰级的8797舱驾一体方案，零跑全系列域控制器都在这里生产。
重点的工序上，3D光学复检的检测精度±15微米，达到行业主流车规级水准，工艺能力CPK≥2.0，达行业顶级质控水准；
贴片速度达0.07秒/颗，达行业顶级水准；
模组线自动化率高达90%，位于行业顶级水准，PACK线自动化率60%，是国内少数由整车厂全链路自主主导的CTC专属制造基地。
零跑在2022年推出了全球首款量产无电池包CTC电池底盘一体化技术。
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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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