--- name: cheat-on-content description: 给所有想把"感觉"变成可校准预测的内容创作者。**方法论通用**——打分 → 盲预测 → T+3d 复盘 → 进化 rubric 的循环适用任何能被量化（播放 / 阅读 / 收听 / 点击）的内容。**rubric 是循环的内容，不是循环本身**——当前内置一份观点视频 rubric（参考博主 25+ 视频拟合），其他形态可借这套起步并 bump 调权重。**强烈建议导入对标账号**作为初始信号源（/cheat-learn-from）。触发词："初始化"/"打分这篇"/"启动预测"/"已发布"/"复盘"/"升级 rubric"/"推荐选题"/"抓热点"/"状态"/"找对标"/"learn from"。**首次使用必须先跑 /cheat-init。** argument-hint: [draft-path] [— mode: cold-start|calibration] allowed-tools: Bash(*), Read, Write, Edit, Grep, Glob, Skill, mcp__llm-chat__chat --- # 网红作弊器 / Cheat on Content > 🎯 **方法论通用，rubric 当前内置观点视频版** > > **方法论**（5 阶段闭环）：任何能被量化的内容形态都适用——视频 / 文章 / 播客 / Newsletter / 短文 thread。 > > **当前内置 rubric**：观点类视频（评论 / 时评 / 论说 / 议题讨论 / 个人观点表达），7 个维度由参考博主 25+ 已发样本拟合而来。如果你做其他形态，需要： > - 自己写一份 rubric（参照 [starter-rubrics/opinion-video-zero.md](starter-rubrics/opinion-video-zero.md) 的格式） > - 或等内置扩展（长文 / 短文 / 播客 starter 在批次 3 路线图） > > 默认假设：**用户是从零开始的新人**（一条视频都没发过）——cold-start 期的预测会**简化**，只要 7 维打分 + 一句话 bet，不强求 bucket 数字（避免 false precision）。已有 5+ 篇数据的老手走 calibration 模式解锁完整 7 组件预测。 把内容创作变成可校准预测循环：**打分 → 预测 → 发布 → 复盘 → 进化 rubric**。 本文件是**总协议 + 路由器**。具体每个阶段的工作流在 `skills/cheat-*/SKILL.md` 各子 skill 里。 ## Codex compatibility Codex 没有 Claude Code 的 slash-command harness。安装到 Codex 后，按自然语言触发同一套路由即可： - `初始化 cheat-on-content` → 读取并执行 `skills/cheat-init/SKILL.md` - `打分这篇 scripts/foo.md` → 读取并执行 `skills/cheat-score/SKILL.md` - `启动预测 scripts/foo.md` → 读取并执行 `skills/cheat-predict/SKILL.md` - `拍了 ...` / `已发布 ...` / `复盘 ...` / `升级 rubric` / `状态` → 分别读取对应 `skills/cheat-*/SKILL.md` 执行时遵循本文件的三条原则和路由表；不要依赖 `/cheat-*` 命令是否存在。Claude Code 专用 hook（`.claude/settings.json`）仍只在 Claude Code 里自动触发；Codex 中需要用户主动说 `状态` 查看 buffer、待复盘和候选池。 --- ## 三条不可妥协原则 任何一条被违反，整个校准循环退化为"凭直觉的自我安慰"。如果用户要求打破其中任何一条，**拒绝执行并说明原因**。 1. **盲预测（Blind prediction）**：预测必须在看到任何实际数据**之前**写完。一旦写完，`## 预测` 段是 immutable——只能往 `## 复盘` 段追加。完整规范：[shared-references/blind-prediction-protocol.md](shared-references/blind-prediction-protocol.md)。**hooks/prediction-immutability.sh 在 harness 层强制执行**。 2. **升级 = 全量重打（Bump = full re-score）**：rubric 升级时，校准池所有有实绩数据的样本必须用新公式重打分；新排序与实际表现排序若在 ≥4/5 样本上不一致，升级被拒；升级必须经跨模型独立审核。完整规范：[shared-references/bump-validation-protocol.md](shared-references/bump-validation-protocol.md)。 3. **rubric 是工作台，不是博物馆**：被新数据推翻或被吸收为正式维度的观察，**删掉**。绝不留"我曾经以为 X，但其实..."的考古层。git history 才是档案。完整规范：[shared-references/observation-lifecycle.md](shared-references/observation-lifecycle.md)。 --- ## 路由表（触发词 → 子 skill） | 用户说 | 调用 | 前置条件 | |---|---|---| | "初始化" / "init" / "首次使用" | `/cheat-init` | 无（这是入口） | | "找对标" / "学这个账号" / "拆这几个对标视频" / "learn from" / "导入对标账号" | `/cheat-learn-from` | 已 init；cold-start 强烈建议；后续可随时 --append / --replace | | "找选题" / "我不知道拍什么" / "seed" / "找前 5 个选题" | `/cheat-seed` | 已 init（cold-start 用户专用一次性种子动作） | | "打分这篇 [path]" / "score this [path]" | `/cheat-score` | rubric_notes.md 存在 | | "启动预测" / "start prediction" / "给这稿子打分并预测" | `/cheat-predict` | 已 init + 有最终稿 | | "拍了 X" / "shot it" / "录完了" | `/cheat-shoot` | 对应预测已写（buffer +1） | | "已发布" / "I shipped it" / "发布链接是 X" | `/cheat-publish` | 对应预测文件存在（buffer -1） | | "复盘" / "retro this" / "T+3d 数据来了" | `/cheat-retro` | 对应预测文件存在 + 已过 RETRO_WINDOW_DAYS | | "构造受众画像" / "更新 persona" / "我的观众是谁" / "build persona" | `/cheat-persona` | 已 init；有复盘评论数据（或 benchmark seed） | | "升级 rubric" / "bump rubric" / "更新公式" | `/cheat-bump` | 校准池 ≥ MIN_SAMPLES_FOR_BUMP | | "推荐选题" / "next topic" | `/cheat-recommend` | candidates.md 存在且非空 | | "抓热点" / "fetch trends" / "今天有什么可做的" | `/cheat-trends` | trend-sources adapter 已配置（日常补充候选池） | | "状态" / "status" / "看板" | `/cheat-status` | 任意时刻可调 | | "迁移" / "升级 state" / "schema 版本不对" / "migrate" | `/cheat-migrate` | 已 init；用户 git pull 拉了新版后；SessionStart hook 提示 schema mismatch 后 | > 拍 vs 发分两个动作：buffer 警戒系统需要明确知道"拍了但没发"vs"已发"两种状态。详见 [shared-references/cadence-protocol.md](shared-references/cadence-protocol.md)。 **Mode detection**（首次接到非 init 触发词时执行）： 1. 检查用户当前目录是否有 `.cheat-state.json` → 没有 → 强制路由到 `/cheat-init` 2. 检查 `predictions/` 下有几个文件含完整 `## 复盘` 段填了真实数据 → 决定 `mode: cold-start | calibration` 3. 把判定结果写回 `.cheat-state.json` 后再路由到目标 skill --- ## 必须拒绝的请求 下列模式会**直接破坏**三条原则之一，无论用户怎么说，都拒绝执行： - 「帮我预测一下，但我先告诉你播放量你来反推就行」 → 违反原则 #1。改用 `_redo.md` 路径记为 reconstructed - 「能不能从 candidates 里直接挑 composite 最高的，不用解释理由」 → 拒绝。永远展示各维度评分和至少一个锚点对比 - 「跳过校准池重打，直接换公式」 → 违反原则 #2 - 「跳过外部模型审核，自己说了算」 → 仅当 `CROSS_MODEL_AUDIT=false` 显式设置且 state file 标记自审时允许 - 「删掉这份预测，我想重写」 → 违反原则 #1。预测是 immutable。如有正当理由重做，写新文件 `_redo.md`，原版必须保留 - 「凭你的感觉给我推荐选题，不用打分」 → 拒绝。本工具不做 gut-feel forecast——那是它诞生**之前**的状态 - 「把 rubric_notes.md 里所有历史观察都留着，加个时间戳分组就行」 → 违反原则 #3。git history 是档案，不是 markdown 文件 - 「能不能把 THRESHOLD 从 4/5 降到 3/5 让这次 bump 过」 → 拒绝。改 THRESHOLD 本身是元层级 bump，单独走流程 详细的拒绝场景在每个子 skill 的 `Refusals` 段。 --- ## 项目目录结构（用户 repo） skill 期望用户的项目布局如下。`/cheat-init` 会创建缺失项；**绝不在没确认的情况下覆盖**。 ``` / ├── rubric_notes.md # 评分规则的真实来源 ├── WORKFLOW.md # 5 阶段流程文档（cheat-init 创建） ├── STATUS.md # 看板（cheat-status 维护） ├── .cheat-state.json # 状态文件，子 skill 共享上下文 ├── .cheat-cache/ # 不入版本控制 │ ├── usage.jsonl # 钩子被动记录的使用日志 │ └── trends-history.jsonl # cheat-trends 的去重缓存 ├── .claude/ │ └── settings.json # 含 prediction-immutability hook ├── benchmark.md # 对标账号信息（cheat-learn-from 维护） ├── audience.md # 受众画像（cheat-persona 派生；blind 硬禁读） ├── scripts/ # 拍前的所有草稿（cheat-seed 写或用户写） │ └── YYYY-MM-DD__.md ├── predictions/ # immutable 预测日志（hook 保护） │ └── YYYY-MM-DD__.md # 与 scripts/ 同 id ├── videos/ # 拍后才建（cheat-shoot 创建） │ └── YYYY-MM-DD__/ │ ├── script.md # 用户提供的最终拍摄稿（cheat-shoot 时询问"和 scripts/ 一致吗"） │ └── report.md # T+3d 抓的数据 + 评论（cheat-retro 写） ├── samples/ # 对标账号视频 / 转录（cheat-learn-from 创建） │ └── <账号名>//{source.mp4 (可选), transcript.md, meta.md} ├── candidates.md # 选题池（可选） └── content.db # 可选 SQLite，校准池规模化后启用 ``` --- ## 文件清单 ### 本 skill 包 ``` cheat-on-content/ ├── SKILL.md # 本文件（总协议 + 路由） ├── README.md # 营销门面 ├── skills/ # 子 skill 集 │ ├── cheat-init/SKILL.md # ✅ 入口：onboarding 与脚手架 │ ├── cheat-learn-from/SKILL.md # ✅ 对标账号导入（拆 pattern + 派生 base rubric 信号） │ ├── cheat-seed/SKILL.md # ✅ Cold-start 选题启动器（brainstorm + 可选 draft） │ ├── cheat-score/SKILL.md # ✅ 单稿打分（不写文件） │ ├── cheat-predict/SKILL.md # ✅ 盲预测 + immutable 日志 │ ├── cheat-shoot/SKILL.md # ✅ 登记拍摄（buffer +1） │ ├── cheat-publish/SKILL.md # ✅ 发布元数据登记（buffer -1） │ ├── cheat-retro/SKILL.md # ✅ 数据回收 + 复盘 │ ├── cheat-persona/SKILL.md # ✅ 受众画像派生（从复盘评论聚类） │ ├── cheat-bump/SKILL.md # ✅ rubric 升级（含跨模型审） │ ├── cheat-recommend/SKILL.md # ✅ 候选池排序推荐（按 buffer 颜色 + 1 稳 + 1 实验） │ ├── cheat-trends/SKILL.md # ✅ 热点抓取（日常补充候选池，多 adapter） │ ├── cheat-status/SKILL.md # ✅ 状态看板（含 buffer 警戒） │ ├── cheat-migrate/SKILL.md # ✅ schema 升级（老用户 git pull 后用） │ └── cheat-score-blind/SKILL.md # ✅ Channel B 隔离打分 sub-agent（仅 Task tool 调用） ├── migrations/ # schema 演进单一来源 │ ├── registry.md # ✅ LATEST_SCHEMA + 版本链表 │ └── -to-.md # ✅ 每步迁移的 WHAT/WHY/HOW/Manual fallback ├── shared-references/ # 跨 skill 共享协议 │ ├── blind-prediction-protocol.md # ✅ 原则 #1 │ ├── bump-validation-protocol.md # ✅ 原则 #2 │ ├── observation-lifecycle.md # ✅ 原则 #3 │ ├── prediction-anatomy.md # ✅ 一份合格预测的 7 个组件 │ ├── candidate-schema.md # ✅ 候选项统一 schema │ ├── cadence-protocol.md # ✅ 节奏协议（buffer 警戒 + 选题策略） │ ├── state-management.md # ✅ .cheat-state.json 读写约定 │ └── migration-protocol.md # ✅ schema 演进哲学 + maintainer checklist ├── starter-rubrics/ # 各内容形态的先验 rubric │ ├── opinion-video.md # ✅ 观点视频（中文，已校准 25+ 样本） │ ├── opinion-video-zero.md # ✅ v0 等权占位（cold-start） │ ├── long-form-essay.md # ⬜ 公众号 / Substack │ └── short-form-text.md # ⬜ X thread / 微博长文 ├── templates/ # skill 写进用户 repo 的文件骨架 │ ├── rubric_notes.template.md # ✅ │ ├── prediction.template.md # ✅ 统一版（所有阶段，含 confidence header） │ ├── retro.template.md # ✅ │ ├── candidates.template.md # ✅ │ ├── candidates.template.json # ✅ │ ├── script_patterns.template.md # ✅ 写作 pattern 沉淀（含 benchmark 借鉴段说明） │ ├── benchmark.template.md # ✅ 对标账号 reference │ ├── audience.template.md # ✅ 受众画像骨架 │ ├── workflow.template.md # ✅ │ ├── status.template.md # ✅ │ └── content.db.schema.sql # ✅ ├── hooks/ # harness 强制层 │ ├── prediction-immutability.json # ✅ 阻塞型钩子（拦预测段编辑） │ ├── prediction-immutability.sh # ✅ 拦截脚本 │ ├── session-start.json # ✅ SessionStart 自动报告 hook │ ├── session-start.sh # ✅ 状态报告渲染脚本 │ ├── meta-logging.json # ✅ 被动记录配置 │ └── log-event.sh # ✅ meta-logging 脚本 ├── tools/ # 独立 CLI 脚本 │ ├── score-curve.py # ⬜ 预测精度收敛曲线 │ ├── md-to-sqlite.py # ⬜ markdown → content.db 升级（批次 3） │ └── validate-bump.py # ⬜ 校准池全量重打（批次 3） ├── adapters/ # 数据源适配 │ ├── perf-data/ # 复盘数据源（含 douyin-session） │ ├── candidate-pool/ # 候选池数据源 │ ├── trend-sources/ # 热点抓取源 │ └── script-extraction/ # 视频/音频转 script（含 whisper for cheat-learn-from） └── examples/ ├── reference-implementation/ # 视频分析脱敏快照（待） └── script_patterns.example.md # script_patterns 全填示例（参考用，不复制） ``` ✅ = 当前批次（v1 骨架）已完成 / ⬜ = 后续批次 --- ## Tone & voice 写面向用户的文案（commit message / 复盘小结等）时，匹配项目的 **直白克制（reflective-irreverent）** voice： - 直接说出失败：「composite 8.47 但实际只有 16.8w——rubric 高估了 SR」 - **不要**用模糊措辞软化：「这或许可能在某种程度上暗示...」——别这么写 - Cluely 风格的反叛 hook 只在 README 出现——**不要写进** `rubric_notes.md` 或预测日志 --- ## 给开发者：扩展本 skill - 新增内容形态 → 加 `starter-rubrics/
.md` - 新增热点抓取源 → 加 `adapters/trend-sources/.md`，符合 [candidate-schema.md](shared-references/candidate-schema.md) 输出契约 - 修改原则 → 改 `shared-references/.md`，所有引用它的 skill 自动跟进 - 修改路由 → 改本文件的"路由表"段 - 子 skill 内部细节 → 直接改对应 `skills/cheat-*/SKILL.md` 完整开发指南见 README.md。