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+ 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).

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"。

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"。

跟用户对话讨论选题——**默认一次一个**，用户主动给主题或经历，AI 围绕用户的输入深挖、提炼角度、写一份 draft。不是 AI 拿三个开放问题追用户，也不是一次给 5 个候选。触发词："找选题"/"我想做一条 X"/"最近有个想法"/"seed"/"启动种子"。可选 batch 模式：`/cheat-seed --batch 5` 走旧的 brainstorm 5 候选 + 写 5 draft 流程。

登记一条视频已拍摄。**建 video folder + 询问实际拍摄稿是否与 scripts/<id>.md 一致 + buffer +1**。与 cheat-publish 配对：拍了进队列，发了出队列。触发词："拍了"/"拍了 X"/"shot"/"shot it"/"已拍 X"/"录完了"。

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 sub-agent 给校准池重打分**——不接受 self-scored fallback。触发词："升级 rubric"/"bump rubric"/"更新公式"/"我想加一个维度"/"调整权重"/"重校桶"/"recalibrate bucket"。

给最终稿写一份 immutable 盲预测日志。这是 cheat-on-content 整个校准循环的核心动作——预测段一旦写完不可改，由 hook 强制。**自动检测**：如目标文件已有 `## 预测` / `## 预测 v1` 段（被 cheat-shoot 调用走 v2 模式），改成 append `## 预测 v2` 而非覆盖。**打分通过 Task tool 委派给 `cheat-score-blind` sub-agent**（context-isolated channel B），主 Claude review 后落盘。触发词："启动预测"/"start prediction"/"给这稿子打分并预测"/"写预测日志"。

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。

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 用户没自己历史时全靠对标，发过历史的用户也建议至少 1 个对标做 sanity check。触发词："学这个账号"/"拆这几个对标视频"/"learn from"/"导入对标账号"/"找对标"。

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"。

登记一篇内容已发布，把 URL/平台 ID/发布时间写入对应预测文件 header 和 state file。这是一个轻量动作——只更新元数据，**不动预测段任何字符**。触发词："已发布"/"I shipped"/"发布链接是 X"/"刚发完 [url]"/"publish registered"。

从 candidates.md 里按当前 rubric 排序推荐 top N 选题，每条带 composite + 一句 rationale + 锚点对比。**candidates 不存在时给引导而非报错**。触发词："推荐选题"/"next topic"/"下一篇做什么"/"recommend topics"/"挑一个选题"。