| 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 |
/cheat-score — 单稿打分
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。
Overview
[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]
Constants
- RUBRIC_PATH = rubric_notes.md — 当前 rubric 来源
- OUTPUT_DETAIL = full — full: 含每维度理由；compact: 仅分数表
💡 调用时覆盖：/cheat-score draft.md — OUTPUT_DETAIL: compact
Inputs
| 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） |
Workflow
Step 1：前置检查
- 读
.cheat-state.json → 不存在则提示用户先跑 /cheat-init，停止
- 读
<draft-path> → 不存在或无内容 → 报错并停止
- 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）
Step 2：识别公式与维度
从 rubric_notes.md 解析出：
- 当前 rubric_version
- 维度列表与权重（如
ER×1.5 + SR×1.5 + HP×1.5 + QL + NA + AB + SAT）
- 归一化常数（如
/ 8.5 × 2.0）
- 每个维度的 0-5 含义（从"当前评分维度"段表格读）
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。
Step 3：delegate 到 blind sub-agent（不再 inline 打分）
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。
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 的"主 Claude 调用契约"段）：
- 用户对话引用 / 摘录
- 含播放数 / 万 / w / k 等字眼
- "前一次预测是 X" / "实际播放是 Y" 等 hint
- 任何
predictions/*.md 路径
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。
Step 4：解析 sub-agent 回传 JSON + review
sub-agent 返回严格 JSON。主 Claude：
- 解析 dimensions 段（含 score + per-dim confidence + reason）
- 校验
self_check.any_contamination_signal == false，否则警告
- 按 rubric_notes 公式算 composite（公式逻辑在主，分数来自 sub-agent）
- 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：
blocked_contaminated_input → 报告 Task prompt 含违禁字段，让主 Claude 重发script_path_invalid → 检查路径rubric_unparseable → 提示用户 rubric_notes.md 损坏non_blind_warning → 仍接受 dimensions（但 confidence 全 medium），警告
Step 5：算 composite + 输出
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。
Step 6：绝不做的事
- ❌ 写任何文件（包括 predictions/、rubric_notes.md、candidates.md）
- ❌ 给 bucket 概率分布（那是 cheat-predict 的活）
- ❌ 触发"已发布"或"复盘"逻辑
- ❌ 提议 rubric 升级（即使打分时发现明显异常也只在控制台提示，不动 rubric）
Key Rules
- 打分走 sub-agent。主 Claude 不再 inline 打分。看 cheat-score-blind/SKILL.md 的隔离协议
- 整数分。不允许 4.5、3.7
- 盲打优先。sub-agent 只看 script + rubric，天然盲——这是它存在的全部理由
- 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
- 不写文件。这是 score 与 predict 的核心区别。score 是探索，predict 是承诺
- 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"
Refusals
- 「打分顺便预测一下」 → 拒绝。请改用
/cheat-predict。原因：predict 必须走 blind check + 写 immutable 日志，score 跳过这些
- 「打完分把分数写进 rubric_notes.md 的观察段」 → 拒绝。observation lifecycle 规定观察必须有"实绩 vs 预测"对比，光有打分不构成观察
- 「能不能直接告诉我会不会爆」 → 拒绝。给具体 composite + bucket 的判定要求走 predict 流程；score 只输出当前 rubric 下的机械计算
- 「跳过 blind sub-agent 让主 Claude 直接打」 → cheat-score 不接受这种 escape hatch（与 cheat-predict 不同；cheat-predict 有
--skip-blind）。score 是轻量探索，没理由放弃隔离。如真的 Task tool 不可用 → 提示用户配置后再试
Integration
- 是
cheat-predict 的前置探索：用户可以反复 score 不同稿子版本，确定一份再 predict
- score 不更新
.cheat-state.json——这是无副作用操作
- 如果用户连续 score 同一稿子 ≥3 次 → 控制台温和提示"反复打分会引入决策疲劳，差不多可以决定了"
