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XBuilderLAB/cheat-on-content
GitHub内容创作校准预测工具，通过打分、盲预测、发布复盘和Rubric进化闭环，帮助创作者量化效果并优化选题。支持观点视频等可量化内容形态，强调盲预测与数据驱动迭代。
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Skills in Collection (12)
内容创作校准预测工具，通过打分、盲预测、发布复盘和Rubric进化闭环，帮助创作者量化效果并优化选题。支持观点视频等可量化内容形态，强调盲预测与数据驱动迭代。
初始化内容创作流程
对现有内容进行打分评估
启动预测模型
发布后复盘数据
升级评分标准(Rubric)
推荐新选题
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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（含跨模型审核）和轻量级边界调整，确保评分体系随数据校准迭代。
用户提出修改评分维度、权重或公式
用户需要重新计算分桶边界
触发词如'升级 rubric'、'更新公式'、'调整权重'
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用于内容创作者项目的首次初始化向导，通过多轮对话收集用户信息并创建项目脚手架。支持新用户冷启动与老用户历史数据导入，自动检测状态并配置预测工作流所需的基础环境与上下文。
用户输入“初始化”或“init”
检测到 .cheat-state.json 文件不存在
用户声明为首次使用或新用户
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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、自动备份及幂等执行，失败时暂停于中间版本，确保状态文件安全平滑过渡。
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，写入audience.md。用于指导选题与内容创作方向，明确区分于打分规则，确保数据隔离。
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中筛选并推荐最佳选题，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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单稿评分技能，通过调用盲评子代理对稿件按Rubric维度打分并计算综合分，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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协助用户通过对话挖掘选题，提炼角度并生成内容草稿。支持单次深度讨论与批量初始化模式，结合用户经历、历史数据及对标分析，优化选题流程。
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。对比实际与草稿一致性，超阈值触发v2重判，更新状态队列。
用户说拍了
已拍X
录完了
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读取项目状态文件并扫描文件系统，汇总当前模式、校准进度及待办事项，根据阈值检测升级或清算建议，输出今日行动清单。
状态
看板
status
我现在该做什么
进度怎么样
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从多源抓取热点话题，经去重、打分后生成选题候选池。解决内容创作素材缺失问题，支持手动及多种自动适配器，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，隔离主对话污染，仅基于脚本和评分标准进行独立打分。通过严格限制读取路径防止实绩数据泄露，确保评分客观性，为校准模型提供无偏锚点。
需要隔离上下文进行客观内容评分
主对话存在实绩或情绪污染风险
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