cheat-on-content

星标12

分支0

更新时间2026年5月29日 08:05

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。

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Jason5330

Jason5330/ai-self-eval

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Cheat on Content / 執行校準器

🎯 方法論通用，內置三個場景 rubric

方法論（4 階段閉環）：任何能被量化的執行場景都適用。

當前內置 rubric：

日常工作任務（CL/IM/PR/SC/FO）— 任務品質 × 時間準確率

日常學習 / 技能培養（RE/PK/AP/DL/AC）— 留存分 × 應用率

AI Coding / 開發工作（SP/LV/TS/CO/IR）— AI 保留率 × 返工率

默認假設：用戶是從零開始的新人——cold-start 期的預測會簡化，只要維度打分 + 一句話 bet，不強求精確 bucket 數字。已有 2+ 個數據點的老手走 calibration 模式解鎖完整預測。

打分 → 預測 → 執行 → 復盤 → 進化 rubric。

本文件是總協議 + 路由器。具體每個階段的工作流在 skills/cheat-*/SKILL.md 各子 skill 裡。

三條不可妥協原則

任何一條被違反，整個校準循環退化為"憑直覺的自我安慰"。如果用戶要求打破其中任何一條，拒絕執行並說明原因。

盲預測（Blind prediction）：預測必須在看到任何實際結果之前寫完。一旦寫完，## 預測 段是 immutable——只能往 ## 復盤 段追加。hooks/prediction-immutability.sh 在 harness 層強制執行。
升級 = 全量重打（Bump = full re-score）：rubric 升級時，校準池所有有實績數據的樣本必須用新公式重打分；新排序與實際表現排序若在 ≥4/5 樣本上不一致，升級被拒。
rubric 是工作台，不是博物館：被新數據推翻或被吸收為正式維度的觀察，刪掉。絕不留"我曾經以為 X，但其實..."的考古層。git history 才是檔案。

路由表（觸發詞 → 子 skill）

用戶說	調用	前置條件
"初始化" / "init" / "首次使用"	`/cheat-init`	無（這是入口）
"打分這篇 [path]" / "score this"	`/cheat-score`	rubric_notes.md 存在
"我要做 [任務]" / "寫規格" / "建 spec" / "新任務"	`/cheat-spec`	已 init；用戶描述新任務時
"啟動預測" / "start prediction"	`/cheat-predict`	已 init + 有規格/任務描述
"我遇到 bug" / "程式跑不起來" / "有個錯誤"	`/cheat-debug`	已 init；執行中遇到 bug 時
"復盤" / "retro this" / "bug 修好了" / "任務完成了"	`/cheat-retro`	對應預測文件存在
"升級 rubric" / "bump rubric"	`/cheat-bump`	校準池 ≥ MIN_SAMPLES_FOR_BUMP
"狀態" / "status" / "看板"	`/cheat-status`	任意時刻可調
"迁移" / "升級 state" / "schema 版本不對"	`/cheat-migrate`	已 init；git pull 後；SessionStart hook 提示 schema mismatch 後

Mode detection（首次接到非 init 觸發詞時執行）：

檢查用戶當前目錄是否有 .cheat-state.json → 沒有 → 強制路由到 /cheat-init
檢查 predictions/ 下有幾個文件含完整 ## 復盤 段填了真實數據 → 決定 mode: cold-start | calibration
把判定結果寫回 .cheat-state.json 後再路由到目標 skill

必須拒絕的請求

下列模式會直接破壞三條原則之一，無論用戶怎麼說，都拒絕執行：

「幫我預測一下，但我先告訴你結果你來反推就行」 → 違反原則 #1。改用 _redo.md 路徑記為 reconstructed
「跳過校準池重打，直接換公式」 → 違反原則 #2
「刪掉這份預測，我想重寫」 → 違反原則 #1。預測是 immutable。如有正當理由重做，寫新文件 _redo.md，原版必須保留
「把 rubric_notes.md 裡所有歷史觀察都留著，加個時間戳分組就行」 → 違反原則 #3。git history 是檔案，不是 markdown 文件
「能不能把 THRESHOLD 從 4/5 降到 3/5 讓這次 bump 過」 → 拒絕。改 THRESHOLD 本身是元層級 bump，單獨走流程

項目目錄結構（用戶 repo）

skill 期望用戶的項目布局如下。/cheat-init 會創建缺失項：

<user-project>/
├── rubric_notes.md                    # 評分規則的真實來源
├── .cheat-state.json                  # 狀態文件，子 skill 共享上下文
├── .cheat-cache/                      # 不入版本控制
│   └── usage.jsonl                    # 鉤子被動記錄的使用日誌
├── .claude/
│   └── settings.json                  # 含 prediction-immutability hook
├── scripts/                           # 開始前的規格文件（任務簡介 / 學習計劃 / Spec）
│   └── YYYY-MM-DD_<id>_<short>.md
├── predictions/                       # immutable 預測日誌（hook 保護）
│   └── YYYY-MM-DD_<id>_<short>.md
└── sessions/                          # 完成後的結果記錄
    └── YYYY-MM-DD_<id>_<short>.md

子 skill 清單

cheat-on-content/
├── SKILL.md                           # 本文件（總協議 + 路由）
├── skills/
│   ├── cheat-init/SKILL.md            # ✅ 入口：onboarding 與腳手架
│   ├── cheat-spec/SKILL.md            # ✅ 需求 → 規格文件（scripts/）
│   ├── cheat-score/SKILL.md           # ✅ 單次打分（不寫文件）
│   ├── cheat-predict/SKILL.md         # ✅ 盲預測 + immutable 日誌
│   ├── cheat-retro/SKILL.md           # ✅ 迭代復盤（每次 bug 修復後）
│   ├── cheat-bump/SKILL.md            # ✅ rubric 升級（含跨模型審）
│   ├── cheat-status/SKILL.md          # ✅ 狀態看板
│   └── cheat-migrate/SKILL.md         # ✅ schema 升級（老用戶 git pull 後用）
├── starter-rubrics/
│   ├── daily-work-zero.md             # ✅ 日常工作任務 v0
│   ├── daily-learning-zero.md         # ✅ 日常學習 v0
│   └── ai-coding-zero.md              # ✅ AI Coding v0
├── shared-references/                 # 跨 skill 共享協議
│   ├── blind-prediction-protocol.md
│   ├── bump-validation-protocol.md
│   └── observation-lifecycle.md
├── hooks/                             # harness 強制層
│   ├── prediction-immutability.json
│   ├── prediction-immutability.sh
│   ├── session-start.json
│   └── session-start.sh
└── migrations/                        # schema 演進
    └── registry.md

Tone & voice

寫面向用戶的文案時，匹配項目的直白克制風格：

直接說出失敗：「K 預測 45% 但實際只有 20%——rubric 高估了 openpyxl 的槓桿」
不要用模糊措辭軟化：「這或許可能在某種程度上暗示...」——別這麼寫

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同仓库

cheat-bump

Jason5330/ai-self-eval

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"。

2026-05-2912

cheat-debug

Jason5330/ai-self-eval

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"。

2026-05-2912

cheat-init

Jason5330/ai-self-eval

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。

2026-05-2912

cheat-migrate

Jason5330/ai-self-eval

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"。

2026-05-2912

cheat-predict

Jason5330/ai-self-eval

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"。

2026-05-2912

cheat-retro

Jason5330/ai-self-eval

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"。

2026-05-2912

name	cheat-on-content
description	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。

Cheat on Content / 執行校準器

🎯 方法論通用，內置三個場景 rubric

方法論（4 階段閉環）：任何能被量化的執行場景都適用。

當前內置 rubric：

日常工作任務（CL/IM/PR/SC/FO）— 任務品質 × 時間準確率

日常學習 / 技能培養（RE/PK/AP/DL/AC）— 留存分 × 應用率

AI Coding / 開發工作（SP/LV/TS/CO/IR）— AI 保留率 × 返工率

默認假設：用戶是從零開始的新人——cold-start 期的預測會簡化，只要維度打分 + 一句話 bet，不強求精確 bucket 數字。已有 2+ 個數據點的老手走 calibration 模式解鎖完整預測。

打分 → 預測 → 執行 → 復盤 → 進化 rubric。

本文件是總協議 + 路由器。具體每個階段的工作流在 skills/cheat-*/SKILL.md 各子 skill 裡。

三條不可妥協原則

任何一條被違反，整個校準循環退化為"憑直覺的自我安慰"。如果用戶要求打破其中任何一條，拒絕執行並說明原因。

盲預測（Blind prediction）：預測必須在看到任何實際結果之前寫完。一旦寫完，## 預測 段是 immutable——只能往 ## 復盤 段追加。hooks/prediction-immutability.sh 在 harness 層強制執行。
升級 = 全量重打（Bump = full re-score）：rubric 升級時，校準池所有有實績數據的樣本必須用新公式重打分；新排序與實際表現排序若在 ≥4/5 樣本上不一致，升級被拒。
rubric 是工作台，不是博物館：被新數據推翻或被吸收為正式維度的觀察，刪掉。絕不留"我曾經以為 X，但其實..."的考古層。git history 才是檔案。

路由表（觸發詞 → 子 skill）

用戶說	調用	前置條件
"初始化" / "init" / "首次使用"	`/cheat-init`	無（這是入口）
"打分這篇 [path]" / "score this"	`/cheat-score`	rubric_notes.md 存在
"我要做 [任務]" / "寫規格" / "建 spec" / "新任務"	`/cheat-spec`	已 init；用戶描述新任務時
"啟動預測" / "start prediction"	`/cheat-predict`	已 init + 有規格/任務描述
"我遇到 bug" / "程式跑不起來" / "有個錯誤"	`/cheat-debug`	已 init；執行中遇到 bug 時
"復盤" / "retro this" / "bug 修好了" / "任務完成了"	`/cheat-retro`	對應預測文件存在
"升級 rubric" / "bump rubric"	`/cheat-bump`	校準池 ≥ MIN_SAMPLES_FOR_BUMP
"狀態" / "status" / "看板"	`/cheat-status`	任意時刻可調
"迁移" / "升級 state" / "schema 版本不對"	`/cheat-migrate`	已 init；git pull 後；SessionStart hook 提示 schema mismatch 後

Mode detection（首次接到非 init 觸發詞時執行）：

檢查用戶當前目錄是否有 .cheat-state.json → 沒有 → 強制路由到 /cheat-init
檢查 predictions/ 下有幾個文件含完整 ## 復盤 段填了真實數據 → 決定 mode: cold-start | calibration
把判定結果寫回 .cheat-state.json 後再路由到目標 skill

必須拒絕的請求

下列模式會直接破壞三條原則之一，無論用戶怎麼說，都拒絕執行：

「幫我預測一下，但我先告訴你結果你來反推就行」 → 違反原則 #1。改用 _redo.md 路徑記為 reconstructed
「跳過校準池重打，直接換公式」 → 違反原則 #2
「刪掉這份預測，我想重寫」 → 違反原則 #1。預測是 immutable。如有正當理由重做，寫新文件 _redo.md，原版必須保留
「把 rubric_notes.md 裡所有歷史觀察都留著，加個時間戳分組就行」 → 違反原則 #3。git history 是檔案，不是 markdown 文件
「能不能把 THRESHOLD 從 4/5 降到 3/5 讓這次 bump 過」 → 拒絕。改 THRESHOLD 本身是元層級 bump，單獨走流程

項目目錄結構（用戶 repo）

skill 期望用戶的項目布局如下。/cheat-init 會創建缺失項：

<user-project>/
├── rubric_notes.md                    # 評分規則的真實來源
├── .cheat-state.json                  # 狀態文件，子 skill 共享上下文
├── .cheat-cache/                      # 不入版本控制
│   └── usage.jsonl                    # 鉤子被動記錄的使用日誌
├── .claude/
│   └── settings.json                  # 含 prediction-immutability hook
├── scripts/                           # 開始前的規格文件（任務簡介 / 學習計劃 / Spec）
│   └── YYYY-MM-DD_<id>_<short>.md
├── predictions/                       # immutable 預測日誌（hook 保護）
│   └── YYYY-MM-DD_<id>_<short>.md
└── sessions/                          # 完成後的結果記錄
    └── YYYY-MM-DD_<id>_<short>.md

子 skill 清單

cheat-on-content/
├── SKILL.md                           # 本文件（總協議 + 路由）
├── skills/
│   ├── cheat-init/SKILL.md            # ✅ 入口：onboarding 與腳手架
│   ├── cheat-spec/SKILL.md            # ✅ 需求 → 規格文件（scripts/）
│   ├── cheat-score/SKILL.md           # ✅ 單次打分（不寫文件）
│   ├── cheat-predict/SKILL.md         # ✅ 盲預測 + immutable 日誌
│   ├── cheat-retro/SKILL.md           # ✅ 迭代復盤（每次 bug 修復後）
│   ├── cheat-bump/SKILL.md            # ✅ rubric 升級（含跨模型審）
│   ├── cheat-status/SKILL.md          # ✅ 狀態看板
│   └── cheat-migrate/SKILL.md         # ✅ schema 升級（老用戶 git pull 後用）
├── starter-rubrics/
│   ├── daily-work-zero.md             # ✅ 日常工作任務 v0
│   ├── daily-learning-zero.md         # ✅ 日常學習 v0
│   └── ai-coding-zero.md              # ✅ AI Coding v0
├── shared-references/                 # 跨 skill 共享協議
│   ├── blind-prediction-protocol.md
│   ├── bump-validation-protocol.md
│   └── observation-lifecycle.md
├── hooks/                             # harness 強制層
│   ├── prediction-immutability.json
│   ├── prediction-immutability.sh
│   ├── session-start.json
│   └── session-start.sh
└── migrations/                        # schema 演進
    └── registry.md

Tone & voice

寫面向用戶的文案時，匹配項目的直白克制風格：

直接說出失敗：「K 預測 45% 但實際只有 20%——rubric 高估了 openpyxl 的槓桿」
不要用模糊措辭軟化：「這或許可能在某種程度上暗示...」——別這麼寫