xbuilderlab
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- ▌ Cheat Seed · xbuilderlab跟用户对话讨论选题——**默认一次一个**,用户主动给主题或经历,AI 围绕用户的输入深挖、提炼角度、写一份 draft。不是 AI 拿三个开放问题追用户,也不是一次给 5 个候选。触发词:"找选题"/"我想做一条 X"/"最近有个想法"/"seed"/"启动种子"。可选 batch 模式:`/cheat-seed --batch 5` 走旧的 brainstorm 5 候选 + 写 5 draft 流程。
- ▌ Cheat Migrate · xbuilderlab把老用户的 .cheat-state.json 升级到当前 schema_version。读 migrations/registry.md 算迁移链,按顺序应用每一步迁移文件。幂等:跑两次结果一样。失败停在中间版本不前进。触发词:"迁移"/"升级 state"/"migrate"/"我的 state 是老版本"/"schema 版本不对"。
- ▌ Cheat Persona · xbuilderlab从复盘评论数据派生 / 刷新账号的受众画像,写入 audience.md。这是和 rubric 平行的第二个派生物——rubric 答"怎么打分",persona 答"谁在看"。cheat-seed 选题 / 写稿时读它。**audience.md 含实绩信号,cheat-score-blind 硬禁读**。触发词:"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"。
- ▌ Cheat Recommend · xbuilderlab从 candidates.md 里按当前 rubric 排序推荐 top N 选题,每条带 composite + 一句 rationale + 锚点对比。**candidates 不存在时给引导而非报错**。触发词:"推荐选题"/"next topic"/"下一篇做什么"/"recommend topics"/"挑一个选题"。
- ▌ Cheat Score Blind · xbuilderlabINTERNAL sub-agent for blind 7-dim rubric scoring. **NOT a user-facing skill — do NOT invoke from main conversation.** Called via Task tool by cheat-score / cheat-predict / cheat-bump to get a context-isolated score on a script. Receives ONLY script_path + rubric_notes_path; refuses any other input. Outputs strict JSON: 9 dimensions × {score 0-5, confidence enum, one-line reason}. **Hard refuses to Read** .cheat-state.json, predictions/*, retro 段, or anything that could leak post-publish data. This is channel B in the 3-channel calibration model (A=main, B=blind sub, C=cross-model).
- ▌ Cheat On Audience · xbuilderlab bundle把短视频评论区变成可交互的知识图谱,并发布成人和 agent 都能读的形态。当用户说「分析我的评论区」「评论区图谱」「大家在关心什么」「评论区都在聊什么」「comment atlas」「把评论做成图谱」「把图谱发出去」,或者手上有一批评论数据想看出结构时使用。产出零依赖单文件 HTML(悬浮速览、点击看评论原文证据)、GitHub 首页可直接渲染的 mermaid 图、以及 agent 可 fetch 的 graph.json 和 digest.md。
- ▌ Goushi Writing · xbuilderlab bundle构石写作:把一个日常小事的 idea 写成一篇一本正经胡说八道的伪学术论文,成品是 构石 / SHIT Journal(S.H.*.T 期刊)风格的中文 IEEE 双栏 PDF。用户只要丢一句 "选题/现象/idea",就全自动产出标题、自创术语、方法、公式、数据、真实图表、带牙齿 的解决方案、完整正文,套进内置 XeLaTeX 模板并编译成 PDF。当用户提到"构石""构石写作" "SHIT Journal""shit 期刊""投稿会议/大会""把这个日常现象写成论文""学术抽象/一本正经 胡说八道/伪学术/学术废话文体""帮我水一篇搞笑论文""给这个梗写篇 paper",或给出一个 鸡毛蒜皮的日常现象并想要论文/学术文章形态的产出时,都要用这个 skill——哪怕他们没明说 "构石"或"SHIT Journal"。不要把它当成真·学术写作任务去认真写。
- ▌ Skill Init · xbuilderlabcheat-on-skill 的首次 onboarding。盘点用户能力(现有技能/可迁移底子/学历经验/每周可学时间/能坚持几个月/学习能力自评/地区/目标薪资/转型紧迫度),判定起点档位,创建 .skill-state.json 状态文件,是 skill-scan / skill-plan 的前置。触发词:"能力盘点"/"我想转AI相关工作"/"找AI时代高薪工作"/"skill init"/"职业转型初始化"。**当用户想找/规划 AI 时代工作但 .skill-state.json 不存在时,先路由到此。**
- ▌ Skill Plan · xbuilderlabcheat-on-skill 的核心。为用户选定的某个候选岗位生成个性化学习策略:差距分析 → 分阶段学习路径(资源+里程碑)→ 作品集清单 → 求职时间线 → 止损线。强调 AI 加速学习、诚实周期、可验证里程碑。触发词:"我选XX做学习计划"/"这个岗位怎么学"/"给我学习路径"/"skill plan"/"制定转型策略"。前置:该岗位最好已在 skill-scan 的 candidate_roles 里、判定为可学。
- ▌ Skill Scan · xbuilderlabcheat-on-skill 的核心。连 BOSS 直聘真实招聘数据 + 网页信号,按用户能力画像找「高薪 × 你学得动 × AI 增强」交集里的候选岗位。每个岗位给:薪资量级 / 需求热度 / 你的差距 / 可学性分 / 诚实学习周期,并过 AI 影响分类与反诈红线。触发词:"帮我找岗位"/"找AI时代高薪工作"/"有什么我能学的高薪岗"/"skill scan"/"扫一遍招聘"。前置:需要 .skill-state.json(无则先路由到 skill-init)。
- ▌ Skill Status · xbuilderlabcheat-on-skill 的陪跑进度 skill。用户问“今天该干嘛”“我现在做到哪了”“继续学”“打卡”“我卡住了”“下一步是什么”时触发。读取 .skill-state.json 的 active.progress 和 learning_plan,给当天任务、检查完成情况、记录进度、根据快慢调整计划。前置:已有 .skill-state.json 且 active.learning_plan 存在。
- ▌ Money Find · xbuilderlab用「需求信号反推法」找 AI 时代兼职/副业机会——不搜"教你赚钱"的帖子(那是卖课钓粉的污染信源),而是看行业报告/招聘数据/采购数据等利益中立的需求信号,推理出个人能供给的机会,并用多个独立信号交叉验证,每个机会再过反诈+时效 rubric。触发词:"帮我找机会"/"找AI兼职"/"有什么能搞钱的"/"money find"/"找副业"。前置:需要 .money-state.json(无则先路由到 money-init)。
- ▌ Money Init · xbuilderlabcheat-on-money skill 的首次 onboarding。建立用户画像(技能/可投入时间/启动资金/地区/能否露脸/语言)并创建 .money-state.json 状态文件,是所有其他 money- 子 skill 的前置。触发词:"搞钱初始化"/"我想搞钱"/"找AI兼职"/"money init"/"搞钱 setup"。**当用户想找搞钱机会但 .money-state.json 不存在时,先路由到此。**
- ▌ Money Plan · xbuilderlab为用户选定的某个「可行」机会生成可执行行动方案:小成本验证第一步、前两周具体动作、诚实收入预期、止损线。触发词:"我想做XX帮我做计划"/"这个怎么开始"/"给我行动方案"/"money plan"/"我选这个"。前置:该机会最好已过 money-verify 判定为可行/存疑。
- ▌ Money Retro · xbuilderlab复盘某个正在执行的搞钱机会:记录实际投入时间/实际收入 vs 当初预期,沉淀经验(哪类机会对我有效、哪些坑亲历过),更新状态文件。触发词:"复盘"/"这个搞得怎么样"/"实际赚了多少"/"money retro"/"总结一下"。
- ▌ Money Status · xbuilderlabcheat-on-money skill 的状态看板。显示用户画像、候选机会及其反诈判定、当前在执行的机会与进度、复盘记录、建议的下一步。无副作用,任何时候可调。触发词:"搞钱状态"/"我现在的进度"/"看板"/"money status"/"我现在该做什么"。
- ▌ Money Verify · xbuilderlabcheat-on-money skill 的反诈核心。对某个具体的兼职/副业/项目做反诈 rubric 打分,实时上网查证负面与真实收款证据,输出 高危/存疑/可行 判定 + 验证第一步 + 诚实收入预期。触发词:"XX靠谱吗"/"这个项目是不是骗局"/"帮我查下这个兼职"/"money verify"/"验证机会"/"这个能信吗"。
- ▌ Cheat On Content · xbuilderlab bundle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。**
- ▌ Cheat Bump · xbuilderlab提议并执行 rubric 或 bucket 升级。两种模式:**完整 rubric bump**(最高风险动作,5 步强制 + 跨模型审核)和 **--bucket-only 轻量重校**(只换 bucket 边界,不动 rubric 公式)。**Phase 2 强制走 cheat-score-blind sub-agent 给校准池重打分**——不接受 self-scored fallback。触发词:"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"。
- ▌ Cheat Init · xbuilderlabcheat-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 Score · xbuilderlab给单篇稿子打 rubric 分。**只在控制台输出,不写文件,不预测**。触发词:"打分这篇 [path]"/"score this [path]"/"给这稿子打分"/"先打分看看"。是 cheat-predict 之前的轻量探索动作。
- ▌ Cheat Shoot · xbuilderlab登记一条视频已拍摄。**建 video folder + 询问实际拍摄稿是否与 scripts/<id>.md 一致 + buffer +1**。与 cheat-publish 配对:拍了进队列,发了出队列。触发词:"拍了"/"拍了 X"/"shot"/"shot it"/"已拍 X"/"录完了"。
- ▌ Cheat Status · xbuilderlabcheat-on-content 的状态看板。显示当前模式 / rubric 版本 / 校准进度 / 待复盘 / pool 状态 / 是否该升级 SQLite / 是否该 bump rubric。**任何时候都可调,无副作用**。触发词:"状态"/"看板"/"status"/"我现在该做什么"/"进度怎么样"。
- ▌ Cheat Trends · xbuilderlab从配置的热点源(HN / Reddit / YouTube trending / B 站热门 / 等)抓今天的热门话题,去重 + 粗打分 + 写入 candidates.md。**绝大部分人没有候选池——这是让"我没素材"问题在 onboarding 第二步就消失的钥匙**。触发词:"抓热点"/"fetch trends"/"今天有什么可做的"/"trending now"/"找选题"。
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