/cheat-status — 状态看板

读 state file + 扫描用户项目 → 汇总当前进度 → 输出"今天该做什么"清单。

Overview

[用户：状态]
  ↓
[Phase 1: 读 .cheat-state.json + 扫文件系统]
  ↓
[Phase 2: 计算派生指标]
  ↓
[Phase 3: 检测建议触发器（升级 / bump / 清算）]
  ↓
[Phase 4: 输出看板]

Constants

• SQLITE_UPGRADE_THRESHOLD = 30 — calibration_samples 达到 N 时建议升 SQLite
• CLEANUP_LINE_THRESHOLD = 600 — rubric_notes.md 行数超 N 时建议清算
• STALE_PREDICTION_DAYS = 30 — in_progress prediction 超 N 天未发布提示清理

Inputs

Workflow

Phase 1: 读状态

state = read_json('.cheat-state.json')
if not state:
    return "你还没初始化。请先跑 /cheat-init。"

predictions = glob('predictions/*.md')
candidates_count = parse_candidates_md_entries()
rubric_lines = wc -l rubric_notes.md

Phase 2: 派生指标

Phase 3: 检测建议触发器

按优先级（高→低）逐项检查：

1. Buffer 颜色 = 🔴 红 → 第一行高优先级警戒："buffer 已 0/1 篇，下个发布日可能断更——今天必须拍 ≥1 条。说'推荐选题'我只推 top 1 稳分（不推实验性）"
2. Buffer 颜色 = 🔵 蓝 → 高优先级提示："buffer 已 N 篇积压。暂停拍摄，先发存货 + 复盘。说'已发布 ...'我帮你出队"
3. state.shoots 中最早一项 shot_at > 14 天 → "你有视频拍了 N 天还没发——议题时效流失风险，建议尽快发或弃稿"
4. in_progress 陈旧 (>= STALE_PREDICTION_DAYS) → 高优先级提示"清理或 publish"
5. 待复盘 ≥ 1 → 高优先级"今天该复盘 X 篇"
6. pool_status=none + calibration_samples=0 + 距 init >24h → "🌱 你 init 完已经 N 天但还没拍——是因为没选题吗？跑 /cheat-seed 5 分钟拿 5 个候选 + 5 个 draft" 高优先级
7. Claude 判断系统性偏差信号（不是死磕 ≥3 同向） → 提示"建议跑 /cheat-bump"
   • 默认参考：连续 ≥3 次同向偏差
   • 但 Claude 可以更早：1 次极端偏差（≥10x）或 2 次同向 + 评论区强反向证据
   • 也可以更晚：3 次同向但每次幅度都 <25%（可能只是噪声）
   • 提示时显式标注："本次是 [default-aligned] / [judgment-driven]"
8. calibration_samples 跨入新 confidence 等级（0→1, 2→3, 5→6, 10→11, 20→21）→ 提示"🎉 confidence 升级：<旧等级> → <新等级>。bucket 中枢精度从 ±X% 提到 ±Y%"。仅作通知，无任何用户必须确认的操作——所有 skill 都已经按 calibration_samples 自动调整
9. calibration_samples 跨过 5 → "你的 rubric 形态可以第一次正式 bump 了。回顾 rubric_notes.md 看观察记录段是否有 ≥3 样本支持的 pattern → 跑 /cheat-bump"
10. calibration_samples 跨过 10 → "可以跑 /cheat-bump --bucket-only --scheme percentile 让 bucket 边界改用 percentile（永远自洽）"
11. calibration_samples 跨过 SQLITE_UPGRADE_THRESHOLD 且 data_layer=markdown → "建议跑 tools/md-to-sqlite.py"（planned — batch 3, not yet available）
12. rubric_notes.md 行数 > CLEANUP_LINE_THRESHOLD → "建议清算观察段（手动或下次 bump 触发）"
13. calibration_samples ≥ 5 + pool_status=none → "可以开始建立选题池了"
14. calibration_samples ≥ 15 + pool_status=none → "强烈建议建池：/cheat-trends 或手动建 candidates.md"
15. state.hooks_installed=false → "你的 immutability 是君子协定，建议跑 /cheat-init 装 hook"
16. state.last_bump_self_audited=true → "上次 bump 是自审。建议配置 mcp__llm-chat__chat 后下次 bump 走外部审"
17. state.rubric_form_mismatch=true → "你的 content_form 不是 opinion-video，用了内置观点 rubric。前几篇预测会更不准，下次 bump 时建议自行调整权重适配你的形态"
18. state.benchmark_status=pending → "🎯 你 init 时答应等下找对标账号但还没找。跑 /cheat-learn-from 导入 ≥3 条对标视频，工具就有 anchor 了"
19. state.benchmark_status=imported + Claude 判断用户数据信号已超过 benchmark → "📊 你的真实数据已经成为主信号，benchmark 影响淡出"

• 默认参考：calibration_samples ≥ 10
• 但 Claude 可以更早：N=5 但用户的 (打分, 实绩) 配对里出现 ≥3 条与 benchmark pattern 不一致的——说明你的账号已经走出对标的路径
• 也可以更晚：N=15 但用户的样本都很相似，没足够多样性 → benchmark 仍有信号价值
• 提示是通知不是 gate——benchmark.md 永远保留作 sanity check，cheat-seed 仍可读

Phase 4: 输出看板

🎛️ cheat-on-content 状态（更新于 2026-05-04 15:00）

内容形态：opinion-video / 时长 3-5min / cadence: 隔日更
当前 rubric：v2 (上次 bump: 2026-04-22)
校准样本：18 篇
Confidence: 🟢 较高 (中枢 ±15%，rubric 形态稳定)
Baseline: 4.2w 中位数

📦 Buffer：3 篇（🟢 绿色）
   按你的 cadence (隔日更)= 6 天 buffer，节奏稳定

📊 进度条
  [█████████████░░░░░] 18 / 30 → SQLite 升级建议门槛
  [██████████░░░░░░░░] 18 / 10 → percentile 桶可用（已超过门槛）

🎬 待办（按紧急度）
  🚨 复盘 1 篇（已过 T+3d）
     - predictions/2026-05-01_db063817_你已不在关系里.md（T+3d 到了）
  ⚠️  同向偏差 3 次（high, high, high）→ 建议 /cheat-bump
  💤 in-progress prediction 已陈旧 35 天
     - predictions/2026-04-01_xxx.md → 是已发了忘登记？还是弃稿？

🔥 候选池
  - candidates.md: 27 条（tier1: 12, tier2: 9, tier3: 6）
  - 距上次抓热点: 4 天 — 可以再跑 /cheat-trends

📈 健康度
  - rubric_notes.md: 412 行（健康，<600 警戒线）
  - hooks_installed: ✅
  - external audit configured: ❌ → 建议配 mcp__llm-chat__chat

下一步建议（按推荐优先级）：
1. /cheat-retro predictions/2026-05-01_db063817_你已不在关系里.md  ← 最紧急
2. /cheat-bump  ← 同向偏差 3 次的处理
3. 处理陈旧 in-progress（手动或回 "清理 in-progress"）

完整的命令清单见主 SKILL.md。

输出风格：直白、具体、可点击。每个建议附确切的命令——用户应能 copy-paste 直接执行。

Key Rules

1. 无副作用。读多写零。任何状态修改是其他 skill 的事
2. 不假装数据可用。state file 字段缺失 → 显式标"未知"，不猜
3. 建议带优先级。10 个建议同时显示用户会麻木——按紧急度排
4. 每个建议附命令。不能只说"该 bump 了"——要给 /cheat-bump --propose "..." 的精确入口

Refusals

• 「顺便帮我自动跑一下 retro」 → 拒绝。status 是只读，retro 是另一个动作（避免一次操作做两件事）
• 「我不想看 rubric_notes 行数，太琐碎」 → 输出仍包含但折叠到底部"健康度"区——状态信息的存在让用户在出问题前可见

Integration

• 上游：所有其他 skill 完成时更新 .cheat-state.json，status 是这些更新的可视化
• 下游：每个建议都路由到具体子 skill
• meta-logging hook（如启用） → 写 usage.jsonl，status 用它算"距上次 X 多少次"