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XBuilderLAB/cheat-on-content
GitHub内容创作者校准预测工具,通过打分、盲预测、发布与复盘循环进化Rubric。内置观点视频评分标准,支持对标学习与选题推荐,旨在将内容创作转化为可量化、可验证的闭环流程。
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Skills in Collection (12)
内容创作者校准预测工具,通过打分、盲预测、发布与复盘循环进化Rubric。内置观点视频评分标准,支持对标学习与选题推荐,旨在将内容创作转化为可量化、可验证的闭环流程。
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
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用于提议并执行评分标准(rubric)或分值区间(bucket)的升级与重校。支持完整公式变更(含跨模型审核)和轻量级边界调整,确保评估体系的准确性与一致性。
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-on-content的首次初始化与脚手架创建器,通过5阶段闭环引导用户完成环境配置、信息采集及历史数据导入,支持冷启动与有历史用户场景。
初始化
init
首次使用
我是新用户
setup cheat-on-content
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将用户旧版 .cheat-state.json 按迁移链升级至最新 schema。支持 dry-run、自动备份、原子写入及失败中断,确保幂等与数据安全。
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账号受众画像(audience.md),明确区分于打分标准,防止数据污染。用于指导选题与创作方向,支持基于实绩或基准数据的自动构建与版本更新。
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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根据评分从候选池中筛选并推荐Top N选题,支持过滤、去重及无池引导。
推荐选题
next topic
下一篇做什么
recommend topics
挑一个选题
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基于Rubric对单篇稿件进行多维度打分并计算综合分,不生成预测。通过委托子Agent执行盲评以避免数据污染,最终输出评分详情及下一步建议,用于快速评估稿件质量。
打分这篇 [path]
score this [path]
给这稿子打分
先打分看看
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用于辅助用户进行内容选题与草稿撰写。通过对话深挖用户经历,提炼角度并生成Draft,支持单次讨论及批量模式,旨在结合用户真实体验提升内容质量。
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稿件与预设脚本的一致性。若差异超过阈值则触发二次预测,否则将视频加入拍摄队列,用于管理内容生产状态流转。
拍了
已拍
录完了
shot
shot it
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读取项目状态文件并扫描文件系统,汇总当前进度、校准样本及待办事项。根据Buffer积压、陈旧预测或偏差信号等条件,智能生成‘今天该做什么’的行动清单与建议触发器,辅助用户进行内容生产与复盘决策。
状态
看板
status
我现在该做什么
进度怎么样
npx skills add XBuilderLAB/cheat-on-content --skill cheat-status -g -y
自动抓取多源热点话题,经过去重、粗打分后写入候选池,解决内容创作选题匮乏问题。支持手动输入及各类平台适配器,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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作为盲测子代理,仅读取脚本和评分标准,隔离主对话污染以提供无偏见打分。
上游任务通过Task tool调用
需要隔离上下文进行内容评分
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