德媒爆料：奥迪正在与华为谈判 共同开发新一代中国版A8 长春生产-汽车频道-和讯网
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读原文 · 和讯汽车 →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」。
和讯汽车
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。
崩溃完全
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+ba22d7197cb5
- 原文指纹
- 87818329a499996b10016a931a2f4096…
- 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 6803
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
当地时间10月20日，德国经理人杂志（以下简称“《经理人》”）大篇幅刊发了奥迪将与华为合作在中国生产下一代A8的消息，同时甩出包括奥迪在中国油电销量双双遇阻、更换中国市场管理层、希望通过与华为合作重振奥迪一汽工厂等一系列重磅炸弹。
或许能解释高德诺选择与华为合作的原因是，奥迪在中国市场遭遇了市场崩溃。
《经理人》指出，在全球最赚钱的市场表现如此糟糕，以至于奥迪内部发出警告，或许迎来进入中国市场的第一次亏损。
但是，高德诺的计划却有着完全不同的维度，这位CEO希望将华为的架构应用于奥迪车型。
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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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