九部门发文！产能预警调控首次写入《规划》，AI、自动驾驶、电池回收全安排！专家预判：未来五年，两条“红线”将重塑汽车行业竞争规则
每日经济新闻 媒体档案 本站收录 460 篇 营销维度扣分 22/n=460 篇 在档更正 0 次 查看档案 →9月11日，工信部等九部门联合印发的《智能网联新能源汽车产业发展“十五五”规划》（以下简称《规划》）提出，到2030年，我国智能网联新能源汽车全产业链优势进一步…
读原文 · 每日经济新闻 →信源数 2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」。
和讯汽车每日经济新闻
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
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
- 1667fc4880adb79f4d31acb46cbf966a…
- 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 4039
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 72 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
《规划》将产业质量、技术实力、企业全球竞争力纳入考核体系。
在他看来，市场已经开启优胜劣汰机制，叠加统一大市场对地方保护的约束，“十五五”期间行业集中度提升是必然趋势。
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。
这篇稿子对你有价值吗？
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