Imported from XBuilderLAB/cheat-on-content (SKILL.md). Install upstream with npx skills add XBuilderLAB/cheat-on-content. Copyright stays with the author.

网红作弊器 / Cheat on Content

🎯 方法论通用，rubric 当前内置观点视频版

方法论（5 阶段闭环）：任何能被量化的内容形态都适用——视频 / 文章 / 播客 / Newsletter / 短文 thread。

当前内置 rubric：观点类视频（评论 / 时评 / 论说 / 议题讨论 / 个人观点表达），7 个维度由参考博主 25+ 已发样本拟合而来。如果你做其他形态，需要：

• 自己写一份 rubric（参照 starter-rubrics/opinion-video-zero.md 的格式）
• 或等内置扩展（长文 / 短文 / 播客 starter 在批次 3 路线图）

默认假设：用户是从零开始的新人（一条视频都没发过）——cold-start 期的预测会简化，只要 7 维打分 + 一句话 bet，不强求 bucket 数字（避免 false precision）。已有 5+ 篇数据的老手走 calibration 模式解锁完整 7 组件预测。

把内容创作变成可校准预测循环：打分 → 预测 → 发布 → 复盘 → 进化 rubric。

本文件是总协议 + 路由器。具体每个阶段的工作流在 skills/cheat-*/SKILL.md 各子 skill 里。

Codex compatibility

Codex 没有 Claude Code 的 slash-command harness。安装到 Codex 后，按自然语言触发同一套路由即可：

• 初始化 cheat-on-content → 读取并执行 skills/cheat-init/SKILL.md
• 打分这篇 scripts/foo.md → 读取并执行 skills/cheat-score/SKILL.md
• 启动预测 scripts/foo.md → 读取并执行 skills/cheat-predict/SKILL.md
• 拍了 ... / 已发布 ... / 复盘 ... / 升级 rubric / 状态 → 分别读取对应 skills/cheat-*/SKILL.md

执行时遵循本文件的三条原则和路由表；不要依赖 /cheat-* 命令是否存在。Claude Code 专用 hook（.claude/settings.json）仍只在 Claude Code 里自动触发；Codex 中需要用户主动说 状态 查看 buffer、待复盘和候选池。

三条不可妥协原则

任何一条被违反，整个校准循环退化为"凭直觉的自我安慰"。如果用户要求打破其中任何一条，拒绝执行并说明原因。

1. 盲预测（Blind prediction）：预测必须在看到任何实际数据之前写完。一旦写完，## 预测 段是 immutable——只能往 ## 复盘 段追加。完整规范：shared-references/blind-prediction-protocol.md。hooks/prediction-immutability.sh 在 harness 层强制执行。

2. 升级 = 全量重打（Bump = full re-score）：rubric 升级时，校准池所有有实绩数据的样本必须用新公式重打分；新排序与实际表现排序若在 ≥4/5 样本上不一致，升级被拒；升级必须经跨模型独立审核。完整规范：shared-references/bump-validation-protocol.md。

3. rubric 是工作台，不是博物馆：被新数据推翻或被吸收为正式维度的观察，删掉。绝不留"我曾经以为 X，但其实..."的考古层。git history 才是档案。完整规范：shared-references/observation-lifecycle.md。

路由表（触发词 → 子 skill）

拍 vs 发分两个动作：buffer 警戒系统需要明确知道"拍了但没发"vs"已发"两种状态。详见 shared-references/cadence-protocol.md。

Mode detection（首次接到非 init 触发词时执行）：

1. 检查用户当前目录是否有 .cheat-state.json → 没有 → 强制路由到 /cheat-init
2. 检查 predictions/ 下有几个文件含完整 ## 复盘 段填了真实数据 → 决定 mode: cold-start | calibration
3. 把判定结果写回 .cheat-state.json 后再路由到目标 skill

必须拒绝的请求

下列模式会直接破坏三条原则之一，无论用户怎么说，都拒绝执行：

• 「帮我预测一下，但我先告诉你播放量你来反推就行」 → 违反原则 #1。改用 _redo.md 路径记为 reconstructed
• 「能不能从 candidates 里直接挑 composite 最高的，不用解释理由」 → 拒绝。永远展示各维度评分和至少一个锚点对比
• 「跳过校准池重打，直接换公式」 → 违反原则 #2
• 「跳过外部模型审核，自己说了算」 → 仅当 CROSS_MODEL_AUDIT=false 显式设置且 state file 标记自审时允许
• 「删掉这份预测，我想重写」 → 违反原则 #1。预测是 immutable。如有正当理由重做，写新文件 _redo.md，原版必须保留
• 「凭你的感觉给我推荐选题，不用打分」 → 拒绝。本工具不做 gut-feel forecast——那是它诞生之前的状态
• 「把 rubric_notes.md 里所有历史观察都留着，加个时间戳分组就行」 → 违反原则 #3。git history 是档案，不是 markdown 文件
• 「能不能把 THRESHOLD 从 4/5 降到 3/5 让这次 bump 过」 → 拒绝。改 THRESHOLD 本身是元层级 bump，单独走流程

详细的拒绝场景在每个子 skill 的 Refusals 段。

项目目录结构（用户 repo）

skill 期望用户的项目布局如下。/cheat-init 会创建缺失项；绝不在没确认的情况下覆盖。

<user-content-project>/
├── .gitignore                         # cheat-init 创建；挡住 .auth*/.cheat-secrets.json 等凭证
├── rubric_notes.md                    # 评分规则的真实来源
├── WORKFLOW.md                        # 5 阶段流程文档（cheat-init 创建）
├── STATUS.md                          # 看板（cheat-status 维护）
├── .cheat-state.json                  # 状态文件，子 skill 共享上下文
├── .cheat-cache/                      # 不入版本控制
│   ├── usage.jsonl                    # 钩子被动记录的使用日志
│   └── trends-history.jsonl           # cheat-trends 的去重缓存
├── .claude/
│   └── settings.json                  # 含 prediction-immutability hook
├── benchmark.md                       # 对标账号信息（cheat-learn-from 维护）
├── audience.md                        # 受众画像（cheat-persona 派生；blind 硬禁读）
├── scripts/                           # 拍前的所有草稿（cheat-seed 写或用户写）
│   └── YYYY-MM-DD_<id>_<short>.md
├── predictions/                       # immutable 预测日志（hook 保护）
│   └── YYYY-MM-DD_<id>_<short>.md     # 与 scripts/ 同 id
├── videos/                            # 拍后才建（cheat-shoot 创建）
│   └── YYYY-MM-DD_<id>_<short>/
│       ├── script.md                  # 用户提供的最终拍摄稿（cheat-shoot 时询问"和 scripts/ 一致吗"）
│       └── report.md                  # T+3d 抓的数据 + 评论（cheat-retro 写）
├── samples/                           # 对标账号视频 / 转录（cheat-learn-from 创建）
│   └── <账号名>/<video-id>/{source.mp4 (可选), transcript.md, meta.md}
├── candidates.md                      # 选题池（可选）
└── content.db                         # 可选 SQLite，校准池规模化后启用

文件清单

本 skill 包

cheat-on-content/
├── SKILL.md                           # 本文件（总协议 + 路由）
├── README.md                          # 营销门面
├── skills/                            # 子 skill 集
│   ├── cheat-init/SKILL.md            # ✅ 入口：onboarding 与脚手架
│   ├── cheat-learn-from/SKILL.md      # ✅ 对标账号导入（拆 pattern + 派生 base rubric 信号）
│   ├── cheat-seed/SKILL.md            # ✅ Cold-start 选题启动器（brainstorm + 可选 draft）
│   ├── cheat-score/SKILL.md           # ✅ 单稿打分（不写文件）
│   ├── cheat-predict/SKILL.md         # ✅ 盲预测 + immutable 日志
│   ├── cheat-shoot/SKILL.md           # ✅ 登记拍摄（buffer +1）
│   ├── cheat-publish/SKILL.md         # ✅ 发布元数据登记（buffer -1）
│   ├── cheat-retro/SKILL.md           # ✅ 数据回收 + 复盘
│   ├── cheat-persona/SKILL.md         # ✅ 受众画像派生（从复盘评论聚类）
│   ├── cheat-bump/SKILL.md            # ✅ rubric 升级（含跨模型审）
│   ├── cheat-recommend/SKILL.md       # ✅ 候选池排序推荐（按 buffer 颜色 + 1 稳 + 1 实验）
│   ├── cheat-trends/SKILL.md          # ✅ 热点抓取（日常补充候选池，多 adapter）
│   ├── cheat-status/SKILL.md          # ✅ 状态看板（含 buffer 警戒）
│   ├── cheat-migrate/SKILL.md         # ✅ schema 升级（老用户 git pull 后用）
│   └── cheat-score-blind/SKILL.md     # ✅ Channel B 隔离打分 sub-agent（仅 Task tool 调用）
├── migrations/                        # schema 演进单一来源
│   ├── registry.md                    # ✅ LATEST_SCHEMA + 版本链表
│   └── <from>-to-<to>.md              # ✅ 每步迁移的 WHAT/WHY/HOW/Manual fallback
├── shared-references/                 # 跨 skill 共享协议
│   ├── blind-prediction-protocol.md   # ✅ 原则 #1
│   ├── bump-validation-protocol.md    # ✅ 原则 #2
│   ├── observation-lifecycle.md       # ✅ 原则 #3
│   ├── prediction-anatomy.md          # ✅ 一份合格预测的 7 个组件
│   ├── candidate-schema.md            # ✅ 候选项统一 schema
│   ├── cadence-protocol.md            # ✅ 节奏协议（buffer 警戒 + 选题策略）
│   ├── state-management.md            # ✅ .cheat-state.json 读写约定
│   └── migration-protocol.md          # ✅ schema 演进哲学 + maintainer checklist
├── starter-rubrics/                   # 各内容形态的先验 rubric
│   ├── opinion-video.md               # ✅ 观点视频（中文，已校准 25+ 样本）
│   ├── opinion-video-zero.md          # ✅ v0 等权占位（cold-start）
│   ├── long-form-essay.md             # ⬜ 公众号 / Substack
│   └── short-form-text.md             # ⬜ X thread / 微博长文
├── templates/                         # skill 写进用户 repo 的文件骨架
│   ├── gitignore.template             # ✅ 用户项目 .gitignore（护凭证，保留 predictions/ 入库）
│   ├── rubric_notes.template.md       # ✅
│   ├── prediction.template.md         # ✅ 统一版（所有阶段，含 confidence header）
│   ├── retro.template.md              # ✅
│   ├── candidates.template.md         # ✅
│   ├── candidates.template.json       # ✅
│   ├── script_patterns.template.md    # ✅ 写作 pattern 沉淀（含 benchmark 借鉴段说明）
│   ├── benchmark.template.md          # ✅ 对标账号 reference
│   ├── audience.template.md           # ✅ 受众画像骨架
│   ├── workflow.template.md           # ✅
│   ├── status.template.md             # ✅
│   └── content.db.schema.sql          # ✅
├── hooks/                             # harness 强制层
│   ├── prediction-immutability.json   # ✅ 阻塞型钩子（拦预测段编辑）
│   ├── prediction-immutability.sh     # ✅ 拦截脚本
│   ├── session-start.json             # ✅ SessionStart 自动报告 hook
│   ├── session-start.sh               # ✅ 状态报告渲染脚本
│   ├── meta-logging.json              # ✅ 被动记录配置
│   └── log-event.sh                   # ✅ meta-logging 脚本
├── tools/                             # 独立 CLI 脚本
│   ├── score-curve.py                 # ⬜ 预测精度收敛曲线
│   ├── md-to-sqlite.py                # ⬜ markdown → content.db 升级（批次 3）
│   └── validate-bump.py               # ⬜ 校准池全量重打（批次 3）
├── adapters/                          # 数据源适配
│   ├── perf-data/                     # 复盘数据源（含 douyin-session）
│   ├── candidate-pool/                # 候选池数据源
│   ├── trend-sources/                 # 热点抓取源
│   └── script-extraction/             # 视频/音频转 script（含 whisper for cheat-learn-from）
└── examples/
    ├── reference-implementation/      # 视频分析脱敏快照（待）
    └── script_patterns.example.md     # script_patterns 全填示例（参考用，不复制）

✅ = 当前批次（v1 骨架）已完成 / ⬜ = 后续批次

Tone & voice

写面向用户的文案（commit message / 复盘小结等）时，匹配项目的 直白克制（reflective-irreverent） voice：

• 直接说出失败：「composite 8.47 但实际只有 16.8w——rubric 高估了 SR」
• 不要用模糊措辞软化：「这或许可能在某种程度上暗示...」——别这么写
• Cluely 风格的反叛 hook 只在 README 出现——不要写进 rubric_notes.md 或预测日志

给开发者：扩展本 skill

• 新增内容形态 → 加 starter-rubrics/<form>.md
• 新增热点抓取源 → 加 adapters/trend-sources/<name>.md，符合 candidate-schema.md 输出契约
• 修改原则 → 改 shared-references/<protocol>.md，所有引用它的 skill 自动跟进
• 修改路由 → 改本文件的"路由表"段
• 子 skill 内部细节 → 直接改对应 skills/cheat-*/SKILL.md

完整开发指南见 README.md。