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cheat-on-content 的首次 onboarding 與腳手架創建器。預設 AI Coding 域，只問一個問題（要不要裝 hook）。觸發詞："初始化"/"init"/"首次使用"/"setup cheat-on-content"。必須在用戶第一次會話執行；其他子 skill 在 .cheat-state.json 不存在時自動路由到此。
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Baseado na classificação ocupacional SOC
把「感覺」變成可校準預測的執行循環。打分 → 盲預測 → 執行 → 復盤 → 進化 rubric。內置三套 rubric：日常工作任務（CL/IM/PR/SC/FO）、日常學習（RE/PK/AP/DL/AC）、AI Coding（SP/LV/TS/CO/IR）。觸發詞："初始化"/"打分這篇"/"啟動預測"/"復盤"/"升級 rubric"/"狀態"。首次使用必須先跑 /cheat-init。
提議並執行 rubric 或 bucket 升級。兩種模式：**完整 rubric bump**（最高風險動作，5 步強制 + 跨模型審核）和 **--bucket-only 輕量重校**（只換 bucket 邊界，不動 rubric 公式）。**Phase 2 強制走 cheat-score-blind sub-agent 給校準池重打分**——不接受 self-scored fallback。觸發詞："升級 rubric"/"bump rubric"/"更新公式"/"我想加一個維度"/"調整權重"/"重校桶"/"recalibrate bucket"。
AI Coding 的 debug 輔助 skill。用戶說出 bug 症狀時自動建立快照 + 迭代記錄，每次嘗試後判斷好壞，連續 3 次更差強制建議回滾。debug 結束後輸出結構化摘要供 cheat-retro 和 cheat-predict 校準使用。觸發詞："我遇到 bug"/"debug 這個"/"有個錯誤"/"程式跑不起來"/"回滾"/"越改越糟"。
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 是老版本"/"schema 版本不对"。
給任務/學習主題/Coding Session 寫一份 immutable 盲預測日誌。是 cheat-on-content 整個校準循環的核心動作——預測段一旦寫完不可改，由 hook 強制。打分通過 Task tool 委派給 cheat-score-blind sub-agent（context-isolated channel B），主 Claude review 後落盤。觸發詞："啟動預測"/"start prediction"/"寫預測日誌"。
復盤 + 把新觀察寫入 rubric_notes。這是校準循環的反饋環節——不復盤的預測等於占星。觸發詞："復盤 [path]"/"retro this"/"這次迭代復盤"/"bug 修好了"/"迭代 #N 完成"/"程式跑通了"/"功能完成了"。
| name | cheat-init |
| description | cheat-on-content 的首次 onboarding 與腳手架創建器。預設 AI Coding 域，只問一個問題（要不要裝 hook）。觸發詞："初始化"/"init"/"首次使用"/"setup cheat-on-content"。必須在用戶第一次會話執行；其他子 skill 在 .cheat-state.json 不存在時自動路由到此。 |
| argument-hint | [{"— form":"daily-work|daily-learning|ai-coding"}] |
| allowed-tools | Bash(*), Read, Write, Edit, Glob, Skill |
預設直接走 AI Coding 域，只問一個問題（hook），30 秒完成。
如果需要其他域，用 — form: daily-work 或 — form: daily-learning 參數覆蓋。
[用戶說"初始化"]
↓
[Phase 0: 檢測當前狀態]
↓
[Phase 1: 只問一個問題（Q5 hook）]
↓
[Phase 2: 創建腳手架]
↓
[Phase 3: 測試 hook 是否生效]
↓
[Phase 4: 給"下一步該說什麼"清單]
| 字段 | 預設值 | 說明 |
|---|---|---|
content_form | "ai-coding" | SP/LV/TS/CO/IR 維度 |
retro_window_days | 1 | 每次 bug 修復後 + 功能完成後 |
typical_duration_seconds | 5400 | 1-2 小時（小功能預設） |
target_cadence_days | null | 靈活，不固定 |
.cheat-state.json：
predictions/ 但無 state file → "半初始化"狀態，詢問"要從現有文件推斷狀態還是重置？"Q5: 裝 hook
"要裝預測鎖嗎？（直接 Enter 或回 yes 就裝）
裝了之後：預測寫完自動鎖住，你或我都不能改預測段。 不裝也行（回 no），但預測可以被事後修改，校準會失真。
yes / no："
Q5 → hooks_installed 映射：yes / Enter → true；no → false
1. .cheat-state.json
寫入：
{
"schema_version": "1.4",
"skill_version": "1.0.0",
"rubric_version": "v0",
"content_form": "ai-coding",
"typical_duration_seconds": 5400,
"target_cadence_days": null,
"retro_window_days": 1,
"calibration_samples": 0,
"hooks_installed": <bool>,
"last_bump_at": null,
"last_retro_at": null,
"last_session_at": null,
"consecutive_directional_errors": [],
"pending_retros": [],
"sessions": [],
"in_progress_session": null,
"initialized_at": "<本地 ISO 8601 含時區>"
}
2. rubric_notes.md
從 starter-rubrics/ai-coding-zero.md 複製。
3. 三個目錄：scripts/ + predictions/ + sessions/（加 .gitkeep）
4. 如果 Q5=是 → 安裝 hooks
.claude/settings.json（如不存在則創建空 {}）hooks/prediction-immutability.json 的 hooks.PreToolUsehooks/session-start.json 的 hooks.SessionStart.sh 文件到 .cheat-hooks/，chmod +x${CLAUDE_PROJECT_DIR}/.cheat-hooks/predictions/_test_hook.md，含 ## 預測\n[test]\n## 復盤\n## 預測 段如果鉤子未生效 → 不要假裝成功，明確告訴用戶："鉤子安裝失敗，可能是 .claude/settings.json 配置沒生效。建議手動檢查或重啟 Claude Code。"
✅ 初始化完成（AI Coding，rubric: v0，confidence: 🔴）
下次直接說：
📝 開始一個新功能前 → "啟動預測"（貼上你的需求描述）
🐛 每次 bug 修好後 → "這個 bug 修好了，復盤一下"
✅ 功能完成後 → "功能完成了，做最終復盤"
📊 任何時候 → "狀態"
做完 2 次後說「升級 rubric」，AI 開始根據你的錯誤更新評分標準。
用戶傳 — form: daily-work 或 — form: daily-learning 時：
content_form、retro_window_days、typical_duration_secondscheat-status 讀 .cheat-state.json 的 calibration_samples 決定顯示哪個 confidence 等級