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+…
代码洁癖级整理 — 清除死代码、冗余注释、未用导入;统一排序与结构; 每次写代码后自动触发。MUST trigger when user says: "整理代码", "tidy code", "clean code", "代码洁癖", "清理代码", "整理一下代码", "清理系统", "清理垃圾", "清理残留", or after any significant code edit session, package installation, or file download. Also trigger when the user
$ npx -y skills add LiHongwei-cn/lihongwei-cn --skill code-tidy --agent claude-codeHow it fires
How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.
/code-tidyContext preview
The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.
代码洁癖级整理 — 清除死代码、冗余注释、未用导入;统一排序与结构; 每次写代码后自动触发。MUST trigger when user says: "整理代码", "tidy code", "clean code", "代码洁癖", "清理代码", "整理一下代码", "清理系统", "清理垃圾", "清理残留", or after any significant code edit session, package installation, or file download. Also trigger when the user
name: code-tidy description: > 代码洁癖级整理 — 清除死代码、冗余注释、未用导入;统一排序与结构; 每次写代码后自动触发。MUST trigger when user says: "整理代码", "tidy code", "clean code", "代码洁癖", "清理代码", "整理一下代码", "清理系统", "清理垃圾", "清理残留", or after any significant code edit session, package installation, or file download. Also trigger when the user expresses dissatisfaction with code organization or mentions OCD/cleanliness.
> 代码如房间——所有东西在正确的位置,按顺序排列,不留冗余。
逐文件扫描当前改动涉及的所有文件:
1. **无用 import**:`grep` 检查每个 import 是否在文件中被使用 2. **死函数**:检查定义了但从未调用的函数/方法 3. **注释掉的代码**:查找被 `//` `#` `/* */` 注释掉的代码块(不是说明性注释) 4. **冗余注释**:函数名已经说明意图的行内注释、`// TODO` 已完成的注释 5. **多余文件**:临时 `.md`、`.txt`、`test_*.tmp`、备份文件
检查并修正元素顺序:
实际执行清理操作:
# 删除未使用的 import # 删除死函数 # 删除注释掉的代码块 # 删除冗余注释 # 删除多余文件 # 排序 imports / keys / attributes
清理完成后确认:
1. 定位: position, top, right, bottom, left, z-index 2. 盒模型: display, width, height, margin, padding, border 3. 排版: font-*, text-*, line-height, letter-spacing 4. 视觉: color, background, opacity, box-shadow 5. 其他: cursor, transition, transform, animation
1. id 2. class 3. style 4. data-* (按字母序) 5. href / src / alt 6. type / name / value 7. target / rel / download 8. 事件属性 on*
每次 `brew install`、`pip install`、`npm install`、文件下载后,执行:
# 包管理器缓存
brew cleanup # Homebrew 旧版本
pip3 cache purge # pip 下载缓存
npm cache clean --force # npm 缓存
# 安装包残留
find ~/Downloads -name "*.dmg" -delete
find ~/Downloads -name "*.pkg" -delete
# 临时目录
find /tmp -maxdepth 1 -user $(whoami) -delete 2>/dev/null
# .DS_Store(项目中)
find . -name ".DS_Store" -delete
# Python 编译缓存
find . -type d -name "__pycache__" -exec rm -rf {} + 2>/dev/null
find . -name "*.pyc" -deleteMUNDO - 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…