保时捷车手维尔莱茵再度加冕电动方程式世界冠军
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 →维尔莱茵（Pascal Wehrlein）在周日的伦敦电动方程式大奖赛中，尽管未能获得积分，但仍成功夺得其个人第二个 ABB 国际汽联电动方程式车手世界冠军。
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。
崩溃
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
- e35671eb9b2534f0e42463c363e00dbc…
- 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 6413
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 49 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
它也是保时捷历史上最成功的单座赛车，确保品牌在电动赛车运动中保持领先地位。
保时捷厂队车手维尔莱茵（#94）：“我为我们这个周末的执行力感到无比自豪，我们没有在压力下崩溃。
凭借这些成绩，保时捷继续保持在电动赛车运动的领先地位。
尽管错失了车队总冠军，但这对我们来说仍是一项重大成功，保时捷 99X Electric 以电动方程式史上最成功赛车的身份结束了 GEN3 时代。
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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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