/cheat-on-content

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。

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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)。

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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

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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。

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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**。

<user-content-project>/
├── 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_<id>_<short>.md
├── predictions/                       # immutable 预测日志（hook 保护）
│   └── YYYY-MM-DD_<id>_<short>.md     # 与 scripts/ 同 id
├── videos/                            # 拍后才建（cheat-shoot 创建）
│   └── YYYY-MM-DD_<id>_<short>/
│       ├── 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）
│