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XBuilderLAB/cheat-on-content
GitHub为内容创作者提供可量化的预测与复盘工具，通过打分、盲预测、发布及T+3d复盘闭环优化内容表现。支持观点视频等形态，内置rubric并引导用户迭代校准模型。
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Skills in Collection (12)
为内容创作者提供可量化的预测与复盘工具，通过打分、盲预测、发布及T+3d复盘闭环优化内容表现。支持观点视频等形态，内置rubric并引导用户迭代校准模型。
初始化
打分这篇
启动预测
已发布
复盘
升级 rubric
推荐选题
找对标
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用于提议并执行评分标准（Rubric）或分桶（Bucket）升级的 Skill。支持完整公式变更与轻量边界重校两种模式，强制包含跨模型审核与校准池重打分流程，确保评分体系调整的严谨性与一致性。
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
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cheat-init是内容预测工具的首次初始化与脚手架创建器。通过5阶段闭环流程，收集用户内容形态、历史等配置信息，自动检测状态并生成项目结构，支持新用户冷启动或老用户历史导入，确保用户从零到能跑第一篇预测。
用户首次使用/初始化
.cheat-state.json不存在时自动路由
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将用户本地状态文件从旧版本升级到最新Schema，通过读取迁移注册表计算链路，按序应用变更并备份，支持干跑与失败中断。
迁移
升级 state
migrate
我的 state 是老版本
schema 版本不对
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从复盘评论数据聚类生成受众画像，指导选题与创作。
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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根据评分和策略从候选池推荐选题，支持去重、过滤及无候选引导。
推荐选题
next topic
下一篇做什么
recommend topics
挑一个选题
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单稿轻量打分工具，解析评分标准并调度子Agent盲评，计算综合分后控制台输出结果，不写文件。用于快速评估稿件质量以决定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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用于内容创作者的选题辅助技能。通过对话深挖用户经历，提炼角度并生成草稿，支持单题对话与批量模式，旨在提升内容创作效率与质量。
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，创建目录并校验实际拍摄稿与草稿一致性。若差异超阈值则触发二次预测，否则将任务加入拍摄队列。用于管理内容生产状态流转。
用户表示已拍摄视频
提交拍摄完成指令
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状态看板Skill，读取项目状态文件并扫描文件系统，计算缓冲、置信度等指标，检测升级或清理触发器，输出进度与行动建议清单。
状态
看板
status
我现在该做什么
进度怎么样
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抓取多源热点话题，经去重、粗打分后写入候选池，解决选题素材匮乏问题。
抓热点
fetch trends
今天有什么可做的
trending now
找选题
npx skills add XBuilderLAB/cheat-on-content --skill cheat-trends -g -y
作为盲测评分子代理，通过隔离上下文仅读取脚本和评分标准，生成不受实绩数据污染的9维JSON评分结果，用于校准预测模型。
由主Agent通过Task tool调用以获取独立评分
需要排除历史数据和用户反馈干扰的盲测场景
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