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XBuilderLAB/cheat-on-content
GitHub为内容创作者提供量化预测与复盘工具，通过打分、盲预测、发布后复盘及Rubric迭代，将创作过程转化为可校准的闭环流程。
Install All Skills
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Skills in Collection (12)
为内容创作者提供量化预测与复盘工具，通过打分、盲预测、发布后复盘及Rubric迭代，将创作过程转化为可校准的闭环流程。
初始化/首次使用
打分这篇
启动预测
已发布
复盘
升级 rubric
找对标
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用于提议并执行评分标准（rubric）或分桶（bucket）的升级与重校。支持完整公式变更（含多步验证与跨模型审核）及轻量级边界调整，确保评分体系的准确性与一致性。
用户提出升级 rubric
需要更新评分公式或权重
要求调整 bucket 边界
进行校准池重校
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cheat-on-content的首次初始化和脚手架创建器。通过5阶段闭环收集用户信息，检测状态，生成项目结构，并支持导入历史视频数据以建立预测基线。
初始化
init
首次使用
我是新用户
setup cheat-on-content
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自动将用户本地 .cheat-state.json 从旧 schema_version 升级至最新标准。通过读取迁移注册表确定链路，支持 dry-run 预览、自动备份及幂等执行，失败时暂停以保障数据安全。
用户请求迁移或升级 state
schema 版本不匹配提示
SessionStart 触发状态检查
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从复盘评论数据聚类生成受众画像(audience.md)，明确‘谁在看’以指导选题与创作，并与打分Rubric隔离。
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
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根据评分标准从候选池排序并推荐Top N选题，提供理由与锚点对比。若候选池为空则引导用户通过种子或热点抓取建立，否则执行过滤、去重及策略排序输出结果。
推荐选题
next topic
下一篇做什么
recommend topics
挑一个选题
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根据评分标准对单篇稿件进行多维度打分并计算综合分，不生成预测文件。通过调度盲评子Agent避免上下文污染，确保评分客观性，辅助用户决策是否进入正式预测流程。
打分这篇 [path]
score this [path]
给这稿子打分
先打分看看
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该 Skill 用于辅助用户进行内容选题与草稿撰写。支持对话式深挖用户经历提炼角度，或批量 Brainstorm。核心流程包括读取上下文、模式识别、收敛选题及生成符合人类写作风格的 Draft。
找选题
我想做一条 X
最近有个想法
seed
启动种子
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登记视频拍摄完成，验证预测文件并创建目录。比对实际稿与草稿差异，超阈值触发v2重判，将结果加入队列。用于管理拍摄状态及改稿检测。
用户说拍了
已拍 X
shot it
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提供内容创作流程的状态看板，读取状态文件并扫描项目，计算缓冲、置信度等指标，检测升级或清算触发器，输出今日行动清单。
用户询问当前进度
用户查询状态看板
用户询问下一步该做什么
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抓取多源热点话题，经去重、粗打分后写入候选池，解决素材匮乏问题。支持手动及多种自动源，具备优雅降级能力。
抓热点
fetch trends
今天有什么可做的
trending now
找选题
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内部子Agent，用于在隔离环境中对脚本进行盲测打分。仅读取脚本和评分标准，严格拒绝访问任何可能泄露实绩或状态的数据，确保评分不受污染，为主模型提供客观的锚点分数。
主Agent通过Task tool调用以获取独立评分
需要排除上下文污染的盲测场景
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