cheat-on-content
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+…
给单篇稿子打 rubric 分。**只在控制台输出,不写文件,不预测**。触发词:"打分这篇 [path]"/"score this [path]"/"给这稿子打分"/"先打分看看"。是 cheat-predict 之前的轻量探索动作。
$ npx -y skills add LiHongwei-cn/lihongwei-cn --skill cheat-score --agent claude-codeHow it fires
How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.
/cheat-scoreContext preview
The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.
给单篇稿子打 rubric 分。**只在控制台输出,不写文件,不预测**。触发词:"打分这篇 [path]"/"score this [path]"/"给这稿子打分"/"先打分看看"。是 cheat-predict 之前的轻量探索动作。
name: cheat-score description: 给单篇稿子打 rubric 分。**只在控制台输出,不写文件,不预测**。触发词:"打分这篇 [path]"/"score this [path]"/"给这稿子打分"/"先打分看看"。是 cheat-predict 之前的轻量探索动作。 argument-hint: <draft-path> allowed-tools: Read, Glob, Grep
打分但**不预测**。用户用它快速看稿子的 composite,决定是否值得进入正式预测流程。
[用户:打分这篇 draft.md] ↓ [读 draft.md + rubric_notes.md] ↓ [逐维度打 0-5 + 写一行理由 + 算 composite] ↓ [控制台输出:评分 + composite + 推荐下一步] ↓ [结束 — 不写任何文件]
> 💡 调用时覆盖:`/cheat-score draft.md — OUTPUT_DETAIL: compact`
| 必填 | 来源 | |---|---| | `<draft-path>` | 用户作为参数传入;如缺失则在对话里询问 | | `rubric_notes.md` | 用户项目根 | | `.cheat-state.json` | 用户项目根(用于读当前 `rubric_version` 与 mode) |
1. 读 `.cheat-state.json` → 不存在则提示用户先跑 `/cheat-init`,停止 2. 读 `<draft-path>` → 不存在或无内容 → 报错并停止 3. 读 `rubric_notes.md` 找到当前生效的公式段(一般在"当前评分维度"或"综合分公式"位置)
从 `rubric_notes.md` 解析出:
如果 `rubric_notes.md` 格式与预期不符(用户手改过结构)→ 询问用户当前公式是哪一行,**不要自己猜**。
主对话已经被用户对话 / 已发数据 / 历史 retro 段污染——inline 打分等于带着后视镜判分。
改成**通过 Task tool 调 `/cheat-score-blind` sub-agent**,主 Claude 只做调度 + review。详见 [skills/cheat-score-blind/SKILL.md](../cheat-score-blind/SKILL.md)。
**Task prompt 模板**(**只能含**下面这些):
Spawn cheat-score-blind sub-agent. Input: script_path: <用户给的 draft path> rubric_notes_path: rubric_notes.md Task: 按 rubric_notes 当前公式给上面 script 打分。返回严格 JSON(见 cheat-score-blind SKILL.md Phase 2 schema)。 不要读 state file / predictions/ / videos/ 任何其他文件。 不要询问用户 —— 你没有用户。
**禁止**塞进 Task prompt 的东西([cheat-score-blind/SKILL.md](../cheat-score-blind/SKILL.md) 的"主 Claude 调用契约"段):
调用前 grep 自检:`echo "<prompt>" | grep -Ei '播放|阅读|点赞|评论数|实际|retro|复盘|实绩|w$|万$'` 命中 → 改 prompt 重发。
sub-agent 返回严格 JSON。主 Claude:
1. 解析 dimensions 段(含 score + per-dim confidence + reason) 2. 校验 `self_check.any_contamination_signal == false`,否则警告 3. 按 rubric_notes 公式算 composite(公式逻辑在主,分数来自 sub-agent) 4. **不修改 sub-agent 给的维度分**——score 只是显示。如果用户挑刺("AB 给 3 不是 4"),主 Claude 记录到 `User Override` 但 sub-agent 原始分留档
如果 sub-agent 返回 `refusal != null`:
按当前公式算综合分。控制台输出(OUTPUT_DETAIL=full):
📊 [draft.md 短标题] — 打分(rubric: v2) | 维度 | 分 | 理由 | |---|---|---| | ER (情感共鸣) | 5 | "半夜三点翻聊天记录" 极端具象 | | HP (钩子强度) | 5 | IS 句一句锁定受众 | | QL (金句密度) | 5 | MVP 句"间歇性希望"独立可传 | | NA (叙事性) | 3 | 平铺直叙,弱弧线 | | AB (受众广度) | 5 | 暗恋/前任普适 | | SR (社会议题共振) | 2 | 纯个人情感,无社会托底 | | SAT (讽刺深度) | 4 | 致谢段自指反讽 | 公式:(ER×1.5 + SR×1.5 + HP×1.5 + QL + NA + AB + SAT) / 8.5 × 2.0 composite = (5×1.5 + 2×1.5 + 5×1.5 + 5 + 3 + 5 + 4) / 8.5 × 2.0 = **8.24** 📍 落在 30-100w 桶(基于 starter-rubrics 的 bucket 边界) 下一步建议: - 如果你已写定最终稿、准备发布 → 说 "启动预测" - 如果想再改稿子 → 改完再打一次(多次打分不留痕迹) - 如果想看历史相近 composite 的样本 → 说 "找 composite 8.0-8.5 的锚点"
OUTPUT_DETAIL=compact 时仅输出分数表 + composite,不附理由列。
1. **打分走 sub-agent**。主 Claude 不再 inline 打分。看 [cheat-score-blind/SKILL.md](../cheat-score-blind/SKILL.md) 的隔离协议 2. **整数分**。不允许 4.5、3.7 3. **盲打优先**。sub-agent 只看 script + rubric,天然盲——这是它存在的全部理由 4. **理由是诊断工具**。每个维度的 1-30 字理由不是装饰——复盘时用来找出哪个维度判断错了 5. **不写文件**。这是 score 与 predict 的核心区别。score 是探索,predict 是承诺 6. **不算 candidate composite**。candidates.md 里的 composite 字段在 cheat-trends/cheat-recommend 里写——score 只服务"已写好的具体稿子"
MUNDO - THE EMPEROR. Complete AI orchestration system with 1208 skills, 25 capability modules, self-evolving, collective consciousness. GitHub Actions 24/7 automation.
Repo: LiHongwei-cn/lihongwei-cn
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+…
提议并执行 rubric 或 bucket 升级。两种模式:**完整 rubric bump**(最高风险动作,5 步强制 + 跨模型审核)和 **--bucket-only 轻量重校**(只换 bucket 边界,不动 rubric 公式)。**Phase 2 强制走 cheat-score-blind…
cheat-on-content 的首次 onboarding 与脚手架创建器。统一流程——所有用户都走相同 5 阶段闭环,唯一区别是"发过视频的人"会在 init 时多一步:抓取已有视频建立历史 context(用于后续 cheat-seed 给更贴合的选题、更准的…
从对标账号导入 script + 数据 → 拆 pattern + 派生 base rubric 信号 → 写到 benchmark.md / script_patterns.md / rubric_notes.md。**这是工具最早期信号的来源**——cold-start…
把老用户的 .cheat-state.json 升级到当前 schema_version。读 migrations/registry.md 算迁移链,按顺序应用每一步迁移文件。幂等:跑两次结果一样。失败停在中间版本不前进。触发词:"迁移"/"升级 state"/"migrate"/"我的 state…
从复盘评论数据派生 / 刷新账号的受众画像,写入 audience.md。这是和 rubric 平行的第二个派生物——rubric 答"怎么打分",persona 答"谁在看"。cheat-seed 选题 / 写稿时读它。**audience.md 含实绩信号,cheat-score-blind…