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给所有想把"感觉"变成可校准预测的内容创作者。**方法论通用**——打分 → 盲预测 → T+3d 复盘 → 进化 rubric 的循环适用任何能被量化(播放 / 阅读 / 收听 / 点击)的内容。**rubric 是循环的内容,不是循环本身**——当前内置一份观点视频 rubric(参考博主 25+ 视频拟合),其他形态可借这套起步并 bump 调权重。**强烈建议导入对标账号**作为初始信号源(/cheat-learn-from)。触发词:"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"。**首次使用必须先跑 /cheat-init。**

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name cheat-on-content description 给所有想把"感觉"变成可校准预测的内容创作者。**方法论通用**——打分 → 盲预测 → T+3d 复盘 → 进化 rubric 的循环适用任何能被量化(播放 / 阅读 / 收听 / 点击)的内容。**rubric 是循环的内容,不是循环本身**——当前内置一份观点视频 rubric(参考博主 25+ 视频拟合),其他形态可借这套起步并 bump 调权重。**强烈建议导入对标账号**作为初始信号源(/cheat-learn-from)。触发词:"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"。**首次使用必须先跑 /cheat-init。** argument-hint [draft-path] [— mode: cold-start|calibration] allowed-tools Bash(*), Read, Write, Edit, Grep, Glob, Skill, mcp__llm-chat__chat 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 。 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 。 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 。 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) 用户说 调用 前置条件 "初始化" / "init" / "首次使用" /cheat-init 无(这是入口) "找对标" / "学这个账号" / "拆这几个对标视频" / "learn from" / "导入对标账号" /cheat-learn-from 已 init;cold-start 强烈建议;后续可随时 --append / --replace "找选题" / "我不知道拍什么" / "seed" / "找前 5 个选题" /cheat-seed 已 init(cold-start 用户专用一次性种子动作) "打分这篇 [path]" / "score this [path]" /cheat-score rubric_notes.md 存在 "启动预测" / "start prediction" / "给这稿子打分并预测" /cheat-predict 已 init + 有最终稿 "拍了 X" / "shot it" / "录完了" /cheat-shoot 对应预测已写(buffer +1) "已发布" / "I shipped it" / "发布链接是 X" /cheat-publish 对应预测文件存在(buffer -1) "复盘" / "retro this" / "T+3d 数据来了" /cheat-retro 对应预测文件存在 + 已过 RETRO_WINDOW_DAYS "构造受众画像" / "更新 persona" / "我的观众是谁" / "build persona" /cheat-persona 已 init;有复盘评论数据(或 benchmark seed) "升级 rubric" / "bump rubric" / "更新公式" /cheat-bump 校准池 ≥ MIN_SAMPLES_FOR_BUMP "推荐选题" / "next topic" /cheat-recommend candidates.md 存在且非空 "抓热点" / "fetch trends" / "今天有什么可做的" /cheat-trends trend-sources adapter 已配置(日常补充候选池) "状态" / "status" / "看板" /cheat-status 任意时刻可调 "迁移" / "升级 state" / "schema 版本不对" / "migrate" /cheat-migrate 已 init;用户 git pull 拉了新版后;SessionStart hook 提示 schema mismatch 后 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): 检查用户当前目录是否有 .cheat-state.json → 没有 → 强制路由到 /cheat-init 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 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。
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skill_idUnique skill ID
nameSkill name
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tagsTags
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source_urlSource URL (this page)
exported_atExported at (set per download)
system_promptSystem prompt body
model_configModel config: provider / model / temperature / max_tokens / top_p
examplesExamples
install_guideImport guide for Coze / Dify / Claude / custom frameworks
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Coze Markdown with frontmatter, for Coze platform import Download
Dify Dify DSL, import directly after creating an app Download

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