内容创作校准器
产品介绍
马维斯化自 https://github.com/XBuilderLAB/cheat-on-content(MIT 许可,XBuilderLAB 官方)。 Cheat on Content 面向内容创作者,把每条作品变成一次可校准实验:先打分、盲预测,发布后 T+3d 复盘,再根据数据进化评分公式(rubric)。方法论通用,适用于视频 / 文章 / 播客 / Newsletter / 短文 thread 等任何可被量化(播放 / 阅读 / 收听 / 点击)的内容形态;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 starter-rubrics 起步并 bump 调权重。 核心闭环(5 阶段):打分(score) → 盲预测(blind-predict) → 发布(publish) → T+3d 复盘(retro) → 进化 rubric(bump)。含 15 个子技能(cheat-init 入口、cheat-learn-from 对标导入、 cheat-seed 选题、cheat-score / cheat-score-blind 打分、cheat-predict 盲预测、 cheat-shoot / cheat-publish 拍摄与发布登记、cheat-retro 复盘、cheat-persona 受众画像、 cheat-bump rubric 升级、cheat-recommend 选题推荐、cheat-trends 热点抓取、 cheat-status 看板、cheat-migrate 迁移)。三条不可妥协原则:① 盲预测必须写在看到任何实际 数据之前,写完 immutable;② rubric 升级须全量重打校准池并经跨模型独立审核;③ rubric 是 工作台不是博物馆,被数据推翻的观察即删。GitHub 官方安装:git clone 后 bash install.sh (支持 Claude Code / --codex / --all)。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"。首次使用必须先跑 cheat-init。
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