为进一步优化技术创作特训营的评选机制，更好地鼓励优质、深度的技术内容产出，本期特训营正式推出

，旨在让每一份有价值的技术创作都能得到公正评价与认可。

“连续更文” 是技术创作特训营的经典玩法，我们始终希望通过持续创作的引导，激发大家分享技术实践、沉淀行业经验的热情。

随着社区创作生态的发展，为了更精准地筛选出真正有内容、有深度的优质作品，

避免 “刷量更文”“拆分文章” 等偏离创作本质的行为，我们对评分规则进行了升级 —— 不再单一考核更文数量或单篇字数，而是通过多维度指标综合加权，全面衡量内容的质量、实用性与用户价值。

新版评分体系共涵盖 5 个核心维度，各指标及对应权重如下：

在新的评分机制中，我们特别重视公平性与数据合理性，通过多重机制防范异常情况，保障评选公正：

通过标准化与加权机制，防止“超长文章”主导得分。

完读率、阅读进度、访问时长占 70% 权重，有效避免“灌水内容”得高分。

对于明显异常（如AI生成、模式重复）的作品，仍会进入人工审核流程，确保结果公正。

通过加权求和公式得出作者最终得分，公式如下：

综合得分 = 0.15× 文章字数标准化值 + 0.15× 代码行数标准化值 + 0.25× 平均阅读进度标准化值 + 0.25× 完读率标准化值 + 0.20× 平均有效访问时长标准化值

基于所有参赛作者的综合得分分布，按百分位划分奖项等级：

征文结束后，官方将在征文活动落地页公布得分排名及评奖结果。

本次评分所采用的核心计算逻辑完全公开（代码如下）。同时，

 —— 本期特训营结束后，我们将结合大家的反馈与实际运行效果，进一步补充完善指标体系或权重分配，持续适配社区创作生态的发展。

import pandas as pd
import numpy as np

file_path = '文章字数代码统计.xlsx'
df = pd.read_excel(file_path)

df.columns = ['作者ID', '文章字数', '代码行数', '平均阅读进度', '完读率', '平均有效访问时长']
df = df.fillna(0)

num_cols = ['文章字数', '代码行数', '平均阅读进度', '完读率', '平均有效访问时长']
for col in num_cols:
    df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors='coerce').fillna(0)

agg_df = df.groupby('作者ID', as_index=False)[num_cols].mean()

for col in num_cols:
    max_val = agg_df[col].max()
    agg_df[col + '_norm'] = agg_df[col] / max_val if max_val > 0 else 0

agg_df['综合得分'] = (
    0.15 * agg_df['文章字数_norm'] +
    0.15 * agg_df['代码行数_norm'] +
    0.25 * agg_df['平均阅读进度_norm'] +
    0.25 * agg_df['完读率_norm'] +
    0.20 * agg_df['平均有效访问时长_norm']
)

agg_df = agg_df.sort_values(by='综合得分', ascending=False).reset_index(drop=True)
agg_df.index = agg_df.index + 1
agg_df.insert(0, '排名', agg_df.index)

p80 = np.percentile(agg_df['综合得分'], 20)
p60 = np.percentile(agg_df['综合得分'], 40)
p40 = np.percentile(agg_df['综合得分'], 60)
p20 = np.percentile(agg_df['综合得分'], 80)

def get_award(score):
    if score >= p20:
        return '一等奖'
    elif score >= p40:
        return '二等奖'
    elif score >= p60:
        return '三等奖'
    elif score >= p80:
        return '四等奖'
    else:
        return '未获奖'

agg_df['奖项等级'] = agg_df['综合得分'].apply(get_award)

agg_df.to_excel('作者综合得分结果.xlsx', index=False)

本次评分规则升级的核心初衷，是

鼓励大家专注于技术本身的沉淀与分享

—— 我们期待看到的，是能解决实际问题、传递干货经验、启发同行思考的优质内容，而非单纯追求数量的刷量作品或拆分式短文。期待各位开发者伙伴用优质内容丰富社区生态，在分享中相互学习、共同成长。 如有任何疑问或建议，欢迎随时通过社区公共邮箱（cloudcommunity@tencent.com）或本文评论区与我们沟通。 

祝大家创作顺利，收获满满！​

A：不会实时公布。征文结束后，我们会统一运行公开的评分程序，完成数据统计、综合得分计算及人工复核，最终排名和获奖结果会集中公示。

Q2：指标中的 “平均阅读进度”“完读率” 是按单篇文章计算，还是作者所有参赛文章的平均值？

A：按作者全量参赛文章的平均值计算。我们会统计你参赛期间所有文章的各项指标，再通过加权平均得出个人综合数据，避免单篇文章的偶然数据影响最终结果。

Q3：规则更新后获奖名额是固定的吗？

A：不固定。奖项名额由当期参赛作者总数和得分分布决定，例如有 100 位作者参赛，一等奖约 20 人、二等奖约 20 人，以此类推，确保每个奖项都能筛选出当期真正优质、真诚的创作内容。

Q4：AI 工具辅助创作会影响获奖吗？

A：不禁止合理使用 AI 工具（如语法纠错、代码格式优化等），但禁止 AI 批量生成、无实质内容的拼接式创作。若内容核心逻辑、技术实践、个人经验为原创，仅用 AI 辅助优化表达，不会影响获奖；若被判定为 AI 生成的低价值内容，将取消获奖资格。

技术创作特训营 | 新版内容评分逻辑说明（2025.11）

为进一步优化技术创作特训营的评选机制，更好地鼓励优质、深度的技术内容产出，本期特训营正式推出新版内容综合评分逻辑

产品运营

技术创作特训营推出全新评分机制，通过文章字数、代码行数、阅读进度、完读率和访问时长5大维度综合评估技术文章质量。70%权重聚焦内容吸引力与价值密度，鼓励深度技术分享，杜绝灌水内容。采用标准化计算与人工复核双重保障，确保评选公正性。

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技术创作特训营 | 新版内容评分逻辑说明（2025.11）

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