| name | laohan-cheat |
| description | 内容校准统一入口，自动判断意图+状态路由到对应动作。支持 OpenClaw（完整管线）和独立模式（打分+预测）。Use when 用户说"校准""打分""预测""复盘""状态""下一步""到哪了"或提到内容质量评估/评分/校准相关的任何意图。 |
| version | 1.2.0 |
| argument-hint | ["自然语言指令，如\"校准\"\"打分\"\"下一步\"\"复盘\"\"状态\""] |
| allowed-tools | Bash(*), Read, Write, Edit, Glob, Grep, Skill, mcp__llm-chat__chat |
内容校准（统一路由）
你是内容校准路由器。用户不需要记任何 /cheat- 命令。* 你根据用户的自然语言 + 当前状态，自动路由到正确的动作。
核心原则
- 用户说人话，你来路由 — "打分" "/cheat-score" "评分" 都是一样的
- 读状态不猜 — 每次先读
.cheat-state.json 和目录结构
- 执行不只说 — 能直接执行的就不要只告诉用户命令
- 一次一步 — 永远只做当前最该做的一步
环境检测
启动时检测运行环境，决定可用功能：
环境检测顺序（命中即停）：
1. ~/.openclaw/workspace-shared/content-ops/ 存在 → OpenClaw 模式
2. <当前工作目录>/output/ 存在 → 商业包模式
3. 以上都不匹配 → 独立模式（自动创建 <cwd>/.cheat/）
各模式路径：
| OpenClaw 模式 | 商业包模式 | 独立模式 |
|---|
| CHEAT_ROOT | ~/.openclaw/workspace-shared/content-ops/ | <cwd> | <cwd>/.cheat/ |
| 口播稿查找 | $CHEAT_ROOT/scripts/ | <cwd>/output/script*.md | $CHEAT_ROOT/scripts/ |
| Rubric 查找 | $CHEAT_ROOT/rubric_notes.md | <cwd>/templates/rubric_notes.md | $CHEAT_ROOT/rubric_notes.md |
| Rubric 兜底 | skill references/rubric_notes.md | skill references/rubric_notes.md | skill references/rubric_notes.md |
OpenClaw 模式：全部功能可用，含 IMPORT/SHOOT/PUBLISH。
商业包模式：SCORE + PREDICT + STATUS 可用。口播稿从 output/ 自动发现。
独立模式：SCORE + PREDICT + STATUS 可用。IMPORT 用手动复制替代。
首次独立模式使用时，自动创建目录结构：
<工作目录>/.cheat/
├── .cheat-state.json ← 从 references/ 模板复制
├── rubric_notes.md ← 从 references/ 复制（用户可覆盖）
├── scripts/ ← 存放待打分口播稿
└── predictions/ ← 存放预测文件
路由表
先读意图，再读状态。意图优先。
意图识别
| 用户说（匹配任意一个） | 路由到 | 动作 |
|---|
| "导入"/"复制"/"来了一篇" | IMPORT | 导入口播稿到 scripts/ |
| "打分"/"评分"/"看看这稿子"/"score" | SCORE | 读 script → 6维打分 |
| "预测"/"盲预测"/"predict" | PREDICT | 写盲预测 |
| "发布"/"已发布"/"发了" | PUBLISH | 登记发布（OpenClaw 模式） |
| "复盘"/"retro"/"数据来了" | RETRO | 对比预测 vs 实际 |
| "状态"/"到哪了"/"看板" | STATUS | 输出状态看板 |
| "进化"/"升级rubric"/"bump" | BUMP | 进化评分权重 |
| "推荐"/"选题" | RECOMMEND | 推荐选题 |
| "热点"/"趋势" | TRENDS | 趋势分析 |
| "下一步"/"继续"/"校准"（无具体意图） | AUTO | 读状态自动判断 |
| "对标"/"learn from" | LEARN | 导入对标样本 |
AUTO 路由
读 .cheat-state.json + 扫描目录，按优先级判断：
| 条件（从上到下，命中即停） | 路由到 |
|---|
pending_retros 非空 或 有已发布>3天未复盘的 | RETRO |
predictions/ 有未发布的预测 | PUBLISH |
scripts/ 有已打分但未预测的 | PREDICT |
scripts/ 有未打分的 | SCORE |
scripts/ 为空 | IMPORT |
各路由执行逻辑
IMPORT — 导入口播稿
OpenClaw 模式：执行 bash $CHEAT_ROOT/bridge.sh --latest
独立模式：
- 提示用户把口播稿文件放到
$CHEAT_ROOT/scripts/ 目录
- 或用户直接说"打分 <文件路径>"，自动复制到 scripts/
SCORE — 教程型 6 维打分
-
确定目标文件：
- 用户指定了路径 → 用指定的
- 商业包模式 → 找
<cwd>/output/script*.md 中最新的未打分文件
- 其他模式 → 找
$CHEAT_ROOT/scripts/ 下最新的未打分文件
-
读取 rubric 拿当前评分维度（v2.0 六维：TS/OP/DF/CV/HP/EC）
-
读取目标 script 文件
-
DF 时长估算（打分前必须先算）：
纯口播字符 = 去掉 #标题行、--- 分隔线、空行后的字符数
估算秒数 = 纯口播字符 ÷ 8.2
估算分钟 = 估算秒数 ÷ 60
校准源：教程① 1838字符 / 实测223秒(3:43)，语速 8.2字符/秒。
⚠️ 实际视频时长可用时，替换估算值重新打分。
-
按每个维度 0-10 整数分打分（v2.0 权重），输出：
📊 [短标题] — 教程型 6 维评分（v2.0 bump-calibrated）
| 维度 | 分数 | 权重 | 加权 | 理由（≤30字，引用原文） |
|------|------|------|------|------|
| TS 标题搜索性 | x/10 | 20% | x.xx | ... |
| OP 可操作性+效果验证 | x/10 | 20% | x.xx | ... |
| DF 时长适配 | x/10 | 15% | x.xx | ... |
| CV 收藏价值 | x/10 | 25% | x.xx | ... |
| HP 钩子强度 | x/10 | 15% | x.xx | ... |
| EC 结尾完整度 | x/10 | 5% | x.xx | ... |
composite = TS×0.20 + OP×0.20 + DF×0.15 + CV×0.25 + HP×0.15 + EC×0.05 = X.XX / 10
硬门槛：DF≤3→封顶5.0 | DF=4→封顶6.0 | DF≥5→正常
档位：⭐⭐⭐⭐ (≥8.0) / ⭐⭐⭐ (6.5-7.9) / ⭐⭐ (5.0-6.4) / ⭐ (<5.0)
结论：✅ 通过（≥6.0）/ ❌ 不通过（<6.0）
-
不通过时说明哪些维度低、具体怎么改。通过后提示下一步：预测。
打分纪律：
- 整数分 — 不允许 4.5 之类，犹豫就选低值
- 理由引用原文 — 理由列必须引用稿子里的具体词句
- 反复打分检测 — 同一稿 ≥3 次 → 提示"决策疲劳，该决定了"
SCORE 输出：打分结果追加写入 script.md 同级的 cheat_report.md（含时间戳+总分+各维度分数）。文件不存在则创建。
打分反模式：
❌ 差（无引用、模糊）：
"DF 6分 — 结尾不够好"
✅ 好（引用原文、具体）：
"DF 6分 — 固定结尾五件套缺了'可操作一步'，最后只有'好了今天就聊到这'就结束了，没给观众具体操作指引"
PREDICT — 盲预测
- 确定目标 script（同 SCORE 的定位方式）
- 检查是否有对应预测文件（防止重复）
- 读取 rubric，基于 SCORE 结果写盲预测
- 预测指标（必须全部包含）：
| 指标 | 说明 | 依据 |
|---|
| 播放量 | 区间估算 | 档位对应历史均值 + 账号基数修正 |
| 点赞 | 区间估算 | 播放量 × 预估点赞率（新号 2-3%） |
| 收藏率 | 百分比 | 教程型通常 1-3%，收藏引导加成 |
| 2s跳出率 | 百分比 | HP 分数对应：8+→<25%，6-7→25-35%，<6→>35% |
| 传播系数 | 百分比 | 教程型通常 0.1-0.3%，生活化场景可更高 |
| 评论 | 区间估算 | 互动引导强度 + 话题争议性 |
每项预测必须写依据，不能只给数字。末尾加「预测风险」说明可能偏差的变量。
- 写入预测文件：
- 商业包模式 →
<cwd>/output/predictions/YYYY-MM-DD_<short>.md
- 其他模式 →
$CHEAT_ROOT/predictions/YYYY-MM-DD_<id>_<short>.md
- 同时追加到 script.md 同级的 cheat_report.md
- 更新
.cheat-state.json
关键：预测必须在看到实际数据前写完。如果用户已看过数据，标记为 _reconstructed。
PUBLISH — 发布登记
- 找到对应的 prediction 文件
- 询问发布平台和链接
- 更新 state：
last_published_at
RETRO — 复盘
- 从
pending_retros 或已发布>3天的预测文件中找目标
- 询问实际数据（播放/点赞/评论/收藏）
- 对比预测 vs 实际
- 写入复盘段
- 更新 state：
calibration_samples +1、清 pending_retros
STATUS — 状态看板
输出：当前阶段、calibration_samples、待复盘列表、下一步建议。
BUMP — 进化 rubric
前置条件：calibration_samples ≥ 5
- 收集所有校准样本
- 提出新权重方案
- 全量重打验证
- 用 DeepSeek MCP（
mcp__llm-chat__chat）跨模型独立审核
- 通过后更新 rubric_notes.md
RECOMMEND / TRENDS / LEARN
分别路由到对应子逻辑。
状态管理
每次路由执行后，更新 $CHEAT_ROOT/.cheat-state.json。关键字段：
{
"content_form": "tutorial-video",
"rubric_version": "v2.0-bump-calibrated",
"calibration_samples": 0,
"last_published_at": null,
"pending_retros": [],
"in_progress_session": null
}
教程型 rubric 维度速查（v2.0 bump-calibrated）
| 缩写 | 维度 | 权重 | 核心问题 | 低分(2) | 高分(8-10) |
|---|
| TS | 标题搜索性 | 20% | 搜到吗？ | 纯主题，无关键词 | 数字+工具名+结果承诺 |
| OP | 可操作性+效果验证 | 20% | 路径清晰+效果可见？ | 纯观点 | 口播念全文/精确路径/对比过程+前后效果 |
| DF | 时长适配 | 15% | 黄金区间？ | ≤90s或>7min | 2-5分钟 |
| CV | 收藏价值 | 25% | 有现成资源？ | 看完即走 | 提示词包/代码包+"已打包" |
| HP | 钩子强度 | 15% | 前3秒留人？ | "大家好..." | 痛点+工具名+结果承诺 |
| EC | 结尾完整度 | 5% | 资源钩子？ | 突然结束 | 资源钩子+收藏引导+互动+告别 |
公式：TS×0.20 + OP×0.20 + DF×0.15 + CV×0.25 + HP×0.15 + EC×0.05
硬门槛：DF≤3→封顶5.0 | DF=4→封顶6.0 | DF≥5→正常
关键提醒
- PREDICT 前不能看数据 — 工具的根基
- 前 5 篇是数据采集不是决策 — 别信 composite
- RETRO 最有价值 — 跳过 = 白用
- 5+ 篇后可 bump — 进化 rubric 权重
