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cheat-on-content 的状态看板。显示当前模式 / rubric 版本 / 校准进度 / 待复盘 / pool 状态 / 是否该升级 SQLite / 是否该 bump rubric。**任何时候都可调，无副作用**。触发词："状态"/"看板"/"status"/"我现在该做什么"/"进度怎么样"。
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SOC 職業分類に基づく
| name | cheat-status |
| description | cheat-on-content 的状态看板。显示当前模式 / rubric 版本 / 校准进度 / 待复盘 / pool 状态 / 是否该升级 SQLite / 是否该 bump rubric。**任何时候都可调，无副作用**。触发词："状态"/"看板"/"status"/"我现在该做什么"/"进度怎么样"。 |
| allowed-tools | Bash(*), Read, Glob, Grep |
读 state file + 扫描用户项目 → 汇总当前进度 → 输出"今天该做什么"清单。
[用户：状态]
↓
[Phase 1: 读 .cheat-state.json + 扫文件系统]
↓
[Phase 2: 计算派生指标]
↓
[Phase 3: 检测建议触发器（升级 / bump / 清算）]
↓
[Phase 4: 输出看板]
| 来源 | 用途 |
|---|---|
.cheat-state.json | 主要状态 |
predictions/*.md | 校准样本数 / pending retros |
candidates.md | 候选池规模 |
rubric_notes.md | 行数 / 当前版本 |
.cheat-cache/usage.jsonl（如有） | meta-logging 数据，用于"距上次 bump 多少次预测" |
state = read_json('.cheat-state.json')
if not state:
return "你还没初始化。请先跑 /cheat-init。"
predictions = glob('predictions/*.md')
candidates_count = parse_candidates_md_entries()
rubric_lines = wc -l rubric_notes.md
| 指标 | 算法 |
|---|---|
| Buffer 数 | len(state.shoots) |
| Buffer 颜色 | 按 cadence-protocol.md 派生：buffer_days = buffer_count × target_publish_cadence_days，<1 红 / 1-2 橙 / 3-5 绿 / >5 蓝。如 target_publish_cadence_days=null → 颜色禁用 |
| Confidence 等级 | 按 state-management.md confidence 表 派生：从 calibration_samples 整数派生 emoji + 标签 |
| 最早一拍至今天数 | now - state.shoots[0].shot_at，用于警告"拍了 N 天没发" |
| 校准样本数 | predictions 中含完整复盘段（实绩数据非空）的文件数 |
| 待复盘 | state.pending_retros 中已过 RETRO_WINDOW_DAYS 的 |
| 池大小 | candidates.md 中 tier!=skip 的 entry 数 |
| 上次 bump 至今几次预测 | predictions 中 published_at > state.last_bump_at 的数量 |
| 同向偏差队列 | state.consecutive_directional_errors |
| in_progress 陈旧度 | now - state.in_progress_session.started_at（如有） |
按优先级（高→低）逐项检查：
pool_status=none + calibration_samples=0 + 距 init >24h → "🌱 你 init 完已经 N 天但还没拍——是因为没选题吗？跑 /cheat-seed 5 分钟拿 5 个候选 + 5 个 draft" 高优先级🎛️ cheat-on-content 状态（更新于 2026-05-04 15:00）
内容形态：opinion-video / 时长 3-5min / cadence: 隔日更
当前 rubric：v2 (上次 bump: 2026-04-22)
校准样本：18 篇
Confidence: 🟢 较高 (中枢 ±15%，rubric 形态稳定)
Baseline: 4.2w 中位数
📦 Buffer：3 篇（🟢 绿色）
按你的 cadence (隔日更)= 6 天 buffer，节奏稳定
📊 进度条
[█████████████░░░░░] 18 / 30 → SQLite 升级建议门槛
[██████████░░░░░░░░] 18 / 10 → percentile 桶可用（已超过门槛）
🎬 待办（按紧急度）
🚨 复盘 1 篇（已过 T+3d）
- predictions/2026-05-01_db063817_你已不在关系里.md（T+3d 到了）
⚠️ 同向偏差 3 次（high, high, high）→ 建议 /cheat-bump
💤 in-progress prediction 已陈旧 35 天
- predictions/2026-04-01_xxx.md → 是已发了忘登记？还是弃稿？
🔥 候选池
- candidates.md: 27 条（tier1: 12, tier2: 9, tier3: 6）
- 距上次抓热点: 4 天 — 可以再跑 /cheat-trends
📈 健康度
- rubric_notes.md: 412 行（健康，<600 警戒线）
- hooks_installed: ✅
- external audit configured: ❌ → 建议配 mcp__llm-chat__chat
下一步建议（按推荐优先级）：
1. /cheat-retro predictions/2026-05-01_db063817_你已不在关系里.md ← 最紧急
2. /cheat-bump ← 同向偏差 3 次的处理
3. 处理陈旧 in-progress（手动或回 "清理 in-progress"）
完整的命令清单见主 SKILL.md。
输出风格：直白、具体、可点击。每个建议附确切的命令——用户应能 copy-paste 直接执行。
/cheat-bump --propose "..." 的精确入口给所有想把"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。**
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 baseline）。触发词："初始化"/"init"/"首次使用"/"我是新用户"/"setup cheat-on-content"。**必须在用户第一次会话执行；其他子 skill 在 .cheat-state.json 不存在时自动路由到此。**
T+N 天数据回收 + 复盘 + 把实绩观察写入 rubric-memo.md。这是校准循环的反馈环节——不复盘的预测等于占星。触发词："复盘 [path]"/"retro this"/"T+3d 数据来了"/"抓数据 [path]"/"把这篇复盘了"。
INTERNAL sub-agent for blind 7-dim rubric scoring. **NOT a user-facing skill — do NOT invoke from main conversation.** Called via Task tool by cheat-score / cheat-predict / cheat-bump to get a context-isolated score on a script. Receives ONLY script_path + rubric_notes_path; refuses any other input. Outputs strict JSON: 9 dimensions × {score 0-5, confidence enum, one-line reason}. **Hard refuses to Read** .cheat-state.json, predictions/*, retro 段, or anything that could leak post-publish data. This is channel B in the 3-channel calibration model (A=main, B=blind sub, C=cross-model).
从配置的热点源（HN / Reddit / YouTube trending / B 站热门 / 等）抓今天的热门话题，去重 + 粗打分 + 写入 candidates.md。**绝大部分人没有候选池——这是让"我没素材"问题在 onboarding 第二步就消失的钥匙**。触发词："抓热点"/"fetch trends"/"今天有什么可做的"/"trending now"/"找选题"。
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 硬禁读**。触发词："构造受众画像"/"更新 persona"/"我的观众是谁"/"build persona"/"刷新受众画像"/"看看我的受众画像"。