評分標準說明
最後更新 2026 年 6 月 10 日 · 閱讀約 3 分鐘
報告裡到處是分數——這篇講分數出現在哪、怎麼解讀、為什麼應該當參考而非絕對。
分數出現在哪
| 位置 | 分數 |
|---|---|
| 讀者回饋 5 大診斷 | 每個診斷的子分數，0-10（例如開頭吸引力的 Hook / 定位；角色分析的 主角 / 動機 / 對話 / 聲音） |
| 每位讀者 | 在「讀者完整回饋」裡，每位讀者對 開頭吸引力 / 角色分析 / 節奏 / 整體 各給 0-10 |
| 總覽 | 繼續閱讀意願、推薦指數（0-10）；Kindle 預估評分（★，滿分 5） |
0-10 大致對應
| 範圍 | 大致含義 |
|---|---|
| 8-10 | 強，接近可投稿 |
| 6-8 | 不錯，有可改之處 |
| 4-6 | 中等，多處需改 |
| < 4 | 還需大改 |
大部分初稿落在中段——正常，不是失敗。
為什麼分數應當作參考
- LLM 的本質：不同模型 / 設定，同一段可能差零點幾分。
- 讀者選擇：選嚴格 vs 寬容的讀者，分數會差（同一段 Marcus 可能給 3、Olivia 給 7）。
- 你的類別：純文學的 7 跟通俗小說的 7 不同。
比較同一本書的多次跑分才有意義
改完跑第二次、看分數有沒有往上，比單次的絕對分有用得多。詳見：閱讀歷史與重看
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