cheat-init
cheat-on-content 的首次 onboarding 与脚手架创建器。统一流程——所有用户都走相同 5 阶段闭环,唯一区别是"发过视频的人"会在 init 时多一步:抓取已有视频建立历史 context(用于后续 cheat-seed 给更贴合的选题、更准的 baseline)。触发词:"初始化"/"init"/"首次使用"/"我是新用户"/"setup cheat-on-content"。**必须在用户第一次会话执行;其他子 skill 在 .cheat-state.json 不存在时自动路由到此。**
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/cheat-init — 首次 onboarding
让用户从零到能跑第一篇预测,全程 ≤ 5 分钟(没发过历史的)或 ≤ 10 分钟(已发过、要 import 历史的)。
Overview
[用户首次说"初始化"]
↓
[Phase 0: 检测当前状态]
↓
[Phase 1: 首屏文案 — 适用性 + 期望管理]
↓
[Phase 2: 6 个问题(Q1-Q5 都问;Q2 决定是否走 user-history import)]
↓
[Phase 2.5: 对标账号 — 强烈建议(cold-start 必须问,已发用户可选)]
↓
[Phase 3: 创建脚手架(含 scripts/ + videos/ + samples/ 空目录 + 模板文件含 benchmark.md)]
↓
[Phase 3.5: user-history import 流程(仅 Q2=有发过历史 + 用户同意)]
↓
[Phase 4: 测试 hook 是否生效]
↓
[Phase 5: 给"下一步该说什么"清单]
Constants
- DEFAULT_RETRO_WINDOW_DAYS = 3
- INSTALL_HOOKS = ask — 默认询问;用户选
auto直接装;skip不装 - TREND_DEFAULT_SOURCES = ["manual-paste"]
Inputs
无。所有信息从 6 个对话问题里收集。
Workflow
Phase 0: 检测当前状态
- 读用户当前工作目录(用户的 content project,不是 cheat-on-content 自己)
- 检查是否已存在
.cheat-state.json:- 存在 → 提示"项目似乎已初始化(state file 存在)。要重新初始化会覆盖现有配置——确认?" 等用户明确确认才继续
- 不存在 → 进入 Phase 1
- 检查是否已存在
rubric_notes.md/predictions/等核心文件——存在但 state file 不存在 → 是"半初始化"状态,提示用户并询问"要从现有文件推断状态还是重置?"
Phase 1: 首屏直白告知期望(含适用性验证)
向用户输出(一字不漏,不要软化):
🎯 Cheat on Content / 网红外挂 — 初始化
你的下一条内容已经在改写 3 个月后的你。
规律是客观存在的,区别是你**看见**还是**没看见**。
这套让你看见。
接下来 5-10 分钟我会问你 5-6 个问题搞清楚你做什么、有什么、怎么用。
两件事先说在前面:
1. **早期预测会不准**——前 5 篇精度大概 ±50%,这是数学事实。
工具用 🔴🟠🟡🟢🔵 标 confidence 等级,不藏数字——
你自己判断这次能不能信。
2. **强烈建议导对标账号**——5-10 条对标视频,工具立刻有 anchor。
不然第一批预测基本是占星。后面 Q5 会再问一次。
准备好开始吗?
如果用户答"继续"或类似肯定回应 → Phase 2。
不再因为 content_form 拒绝继续——任何形态都允许,只是 rubric_form_mismatch 字段标真,cheat-status 后续会持续提示用户"你的形态需要 bump 调权重"。
Phase 2: 6 个问题(一问一答,不批量提问)
Q1: 内容形态
"你的内容更接近哪一种? a) 观点视频(评论 / 时评 / 论说 / 议题讨论 / 个人观点)— 直接匹配内置 rubric b) 长文 essay(公众号 / Substack / Medium)— 可借观点视频 rubric 起步,bump 时调权重 c) 短文 / thread(X / 微博 / 即刻)— 同上 d) 播客 / 视频长内容(YouTube 长片 / 播客)— 同上 e) 教程 / 工具教学 / Builder(教别人怎么用 X 工具 / 怎么做 Y 项目)— 同上 f) 其他(游戏 / 美食 / 妆教 / 新闻 / 剧情)— 工作流通用,但 rubric 维度需要调 (ER / SR / HP 这套对你形态可能不太预测,需要自己拆出适合的维度) g) 混合"
记录到 content_form + rubric_form_mismatch。
Q1 → content_form enum 映射(必须存 enum 值,不是字母):
| 用户答 | content_form 写入值 |
|---|---|
| a | "opinion-video" |
| b | "long-essay" |
| c | "short-text" |
| d | "podcast" |
| e | "tutorial-builder" |
| f | "other" |
| g | "mixed" |
rubric_form_mismatch 派生:
- 选 a →
false - 选 b/c/d/e/f/g →
true,cheat-status 持续提示"你的形态可能需要 bump 调权重" - 不再有"严重不匹配"档——所有形态都能跑工作流,只是有的 rubric 需要更激进的 bump
Q1.5: 典型时长(仅 Q1=a/d/f 时问)