维尔莱茵在电动方程式上海分站取得一冠并在周日重回车手积分榜第一
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 →在周末举行的两回合电动方程式大奖赛中，维尔莱茵在周六为保时捷电动方程式车队斩获本赛季第二场胜利；在周日的正赛中，维尔莱茵取得第 4，与第 7 完赛的队友尼科·穆…
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。
令人
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
- d4919c85e08a925c5e12e18e1e3c6bb5…
- 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 6424
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 58 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
目前，维尔莱茵在车手积分榜上获得领先。
在 30 圈的比赛中，维尔莱茵（Pascal Wehrlein）驾驶保时捷 99X Electric 赛车在大部分时间里保持领先，比赛包括一次强制进站快充，以补充 10% 的能量。
在比赛最后阶段，保时捷 Taycan Turbo GT 安全车短暂出动后，维尔莱茵仍处于领先位置。
维尔莱茵和尼科·穆勒从第 3 和第 5 位发车，在最湿滑的条件下两人提前激活攻击模式使他们一度取得领先。
在上海站之后，2025/2026 赛季还剩四场比赛，保时捷在制造商积分榜上领先 50 分。
在摩纳哥比赛周末之前曾领跑积分榜的维尔莱茵如今重新夺回了车手积分榜的领先位置，目前领先 9 分。
他在分组排位赛中获胜令人印象深刻，维尔莱茵也是如此。
我对今天再满意不过了，我们表现完美，赛车状态极佳。
只列前 8 句； 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。
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