cheat-recommend
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"。
适合你,如果你需要从一堆选题中快速选出最值得写的那一个。
npx oh-my-skill add dirtytrii/codex-skills/cheat-recommendcurl -fsSL https://oh-my-skill.com/install.sh | bash -s -- dirtytrii/codex-skills/cheat-recommendnpx oh-my-skill verify dirtytrii/codex-skills/cheat-recommend怎么用
商店整理自技能原文 · 版本 f142db6 · 表述以原文为准安装后,Claude 会从你的候选池文件中读取选题,按评分排序,推荐最值得做的几个选题,并解释为什么推荐它们。
当你说“推荐选题”、“next topic”、“下一篇做什么”、“recommend topics”或“挑一个选题”时触发。
技能原文 SKILL.md
/cheat-recommend — 候选池排序推荐
读 candidates.md → 按 composite 排序 → 输出 top N 推荐,每条带评分细节 + 锚点对比 + 推荐理由。
Overview
[用户:推荐选题] ↓ [Phase 0: 检查 candidates.md 存在性] ← 不存在则引导,不报错 ↓ [Phase 1: 解析 candidates 列表] ↓ [Phase 2: 过滤(tier / 安全性 / 已发过)] ↓ [Phase 3: 排序 by composite + 找锚点] ↓ [Phase 4: 输出 top N + 每条的 rationale + 锚点对比]
Constants
- TOP_N = 5 — 默认推荐 top 5
- STRATEGY = stable+experimental — 推 ≥2 时按 [cadence-protocol.md](../../shared-references/cadence-protocol.md) 的"1 稳分 + 1 实验性"策略;推 1 时只推 top 稳分
- POOL_PATH = candidates.md — 候选池路径
- EXCLUDE_PUBLISHED = true — 排除已发布的(与
predictions/*.md去重) - EXCLUDE_REJECTED = true — 排除用户主动跳过的(
tier=skip) - REQUIRE_SCORED = true — 只推荐已打分的——避免推没读过的素材
- DUPLICATE_CATEGORY_LOOKBACK — 派生自
state.target_publish_cadence_days:max(3, cadence_days × 3) 天内已发同类目候选不推(避免审美疲劳)
💡 调用时覆盖:/cheat-recommend — top: 3 — filter: safe
Inputs
| 必填 | 来源 | |---|---| | candidates.md | 用户项目根 | | predictions/*.md | 用于去重 | | .cheat-state.json | 当前 rubric_version |
Workflow
Phase 0: 候选池存在性检查
读 candidates.md:
| 状态 | 处理 | |---|---| | 文件不存在 | 不报错。输出引导:见下方"无候选池引导" | | 文件存在但空(< 1 个 entry) | 同上 | | 文件存在且非空 | 进入 Phase 1 |
无候选池引导(核心:不让用户第一次遇到 cheat-recommend 时被劝退):
你目前没有候选池(candidates.md 不存在或为空)。 绝大部分人没有候选池——这很正常。四个建立方式,挑一个: 1. 🌱 [推荐] 跑 /cheat-seed 一次性的种子动作:3 个问题(兴趣 / 调性 / 红线)→ 拉公开热点 + Claude brainstorm → 输出 15 候选让你挑 5 → 默认顺带写 5 个 draft。5 分钟搞定。 - 没发过历史的:纯 brainstorm(兴趣 × 热点) - 发过历史的(init 时已 import):brainstorm 会基于"你过去做过什么"给推荐 说:"找选题" 或 "seed" 2. 🔥 [日常补充] 用 /cheat-trends 抓 20 条带打分的候选 说:"抓热点" — 从 weibo-hot / zhihu-hot / b站热门 / HN / 你配的源各拉 N 条 适合已经跑过 /cheat-seed、想日常补充候选池的用户 3. ✍️ 手动建:把候选标题贴进 candidates.md,每行一条 我会自动给每条粗打分 4. 📋 从 Notion / RSS 导入:跑 /cheat-init --mode add-pool 配置 adapter 你也可以跳过候选池,直接给我具体稿子说"启动预测"。 > /cheat-seed vs /cheat-trends 的区别: > - seed 是种子动作(含 brainstorm + 可选 draft),适合"我从零开始没选题" > - trends 是日常多 adapter 抓取(不 brainstorm 不写 draft),适合"日常补充候选池"
完成引导 → 退出,不继续后续 phase。
Phase 1: 解析 candidates
按 [candidate-schema.md](../../shared-references/candidate-schema.md) 的"Markdown 表示"格式解析每个 H3 entry:
### [tier1] 标题 - **id**: a3f2c1d4e5b6 - **composite (v2)**: 8.47 — ER=4 HP=4 QL=5 NA=3 AB=5 SR=3 SAT=3 - **predicted bucket**: 5-30w ...
提取每条的 id / title / tier / composite / dimension_scores / note。
容错:candidates.md 格式被用户手改过 → 询问用户 schema,不要静默忽略不识别的 entry。
Phase 2: 过滤
1. EXCLUDE_PUBLISHED=true → 扫 predictions/*.md 的 header,提取所有 id;从候选池过滤掉 2. EXCLUDE_REJECTED=true → 过滤 tier=skip 3. REQUIRE_SCORED=true → 过滤 composite=null(未打分的不推荐) 4. filter 参数: - tier1: 只保留 tier=tier1 - all: 不过滤(tier1+2+3) - safe: 排除 tier=risky - risky: 仅显示 tier=risky(用于"我今天就想发风险议题")
Phase 2.5: Buffer 颜色覆盖(最高优先级)
读 state.shoots + state.target_publish_cadence_days 算 buffer 颜色([cadence-protocol.md](../../shared-references/cadence-protocol.md)):
| Buffer 颜色 | 推荐策略覆盖 | |---|---| | 🔴 红 | 只推 top 1 稳分——不推实验性。回:"buffer 已 0/1 篇,下个发布日断更风险高,今天必须拍 ≥1 条稳分。下面是 top 1 稳分(不推实验性)" | | 🟠 橙 | 标准 1 稳 + 1 实验,但提示"建议优先拍稳分" | | 🟢 绿 | 标准 1+1(默认) | | 🔵 蓝 | 拒绝推荐。回:"你 buffer 已 N 条,cadence-protocol 规定积压时暂停拍摄。先发存货 + 复盘。手动覆盖请说 '我就要拍'" | | 灵活模式 (target_publish_cadence_days=null) | 不应用 buffer 覆盖,标准策略 |
Phase 3: 排序 + 选 1 稳 + 1 实验(按 STRATEGY)
第 1 条(稳分)
- 按
composite降序排 - 过滤掉
tier=risky(稳分要安全议题) - 过滤掉
category与最近DUPLICATE_CATEGORY_LOOKBACK天已发/已推过的重复(避免审美疲劳) - 取 top 1
第 2 条(实验性)
- 在 candidates.md 中找:
- 维度组合与最近已发样本差异最大(增加校准信息量),或
- 含明确的 pattern/dimension hypothesis(如 "MS=5 的 A/B 对照"),或
- tier=risky 但用户主动愿意试(用
--filter risky覆盖) - composite 不一定 top——但有"信息价值"
- 如 candidates 池里没有合适的实验性候选 → 回:"候选池里没有明显的实验性样本,给你 2 条稳分"
剩余 (TOP_N - 2) 条
按 composite 降序补满,标 "(备选)"。
锚点
对每条找 1-2 个 composite 接近的已发布作品作为锚点(从 predictions/*.md 读)。优先同时长锚点(按 state.typical_duration_seconds ±20%)。
Phase 4: 输出
🎯 候选池推荐(rubric: v2 / buffer: 🟢 绿 / cadence: 隔日更) 📌 第 1 条 — **稳分**(推荐立即拍): **[tier1] [👍 9.18] "为你好"高密体系** - 维度:ER=5 HP=5 QL=4 NA=4 AB=5 SR=5 SAT=4 - 粗预测桶:30-100w(中枢 ~60w) - rationale:ER+SR 双 5 顶配,"高密度家庭议题"普适且分享安全 - 锚点:仓鼠 (composite 9.41, 实绩 124w) — 同走"理论框架+具象样本"路线 - 风险:议题厚重,不适合连续 2 篇都打这种 🧪 第 2 条 — **实验性**(验证特定假设): **[tier1] [👍 8.71] 哈哈长度** - 维度:ER=3 HP=5 QL=5 NA=4 AB=5 SR=4 SAT=5 - 粗预测桶:30-100w(中枢 ~55w) - **测试目标**:v2.1 候选维度 MS+TS 双 5 vs 谁问你了同 ER/HP/QL/SR 但 MS+TS 低 3 - 信息价值:拍这条能强证据/弱推翻 v2.1 升正 - 锚点:谁问你了 (composite 8.24, 实绩 11.7w) (备选 top 3): 3. …… 4. …… 5. …… 下一步: - 选稳分 + 实验性各拍 1 条 → 改写 script → "启动预测" - 只拍 1 条 → 选稳分(buffer 颜色越红,越应该选稳分) - 想抓更多候选 → 说"抓热点" - 都不满意 → 说"过滤改 all"看其他 tier 或 "regen"
如 buffer 颜色为 🔴:
🔴 buffer 警戒:你 buffer 已 0/1 篇,**下个发布日可能断更**。 按节奏协议,只推 top 1 稳分(不推实验性): **[tier1] [👍 9.18] "为你好"高密体系** - ...(同上稳分格式) 今天必须拍这条。挑 5 条候选 → "抓热点"。
如 buffer 颜色为 🔵:
🔵 buffer 积压:你 buffer 已 N 条,**暂停推荐**。 按节奏协议,先发存货 + 复盘。 - 已拍未发:N 条(最早一条 X 天前拍的) - 待复盘:N 条 说 "已发布 ..." 出队,或 "复盘" 处理待复盘项。 如果你坚持要拍新的,回 "我就要拍",我会推 top 1 稳分。
每条必有:维度评分(让用户能挑战打分)+ 锚点(让用户校准 composite 的可信度)+ rationale(让用户理解推荐逻辑)。不允许只输出 composite 排序而无解释——那是黑箱。
Key Rules
- 不报错,给引导。candidates 缺失是默认状态,不是错误
- 不推未打分的。REQUIRE_SCORED=true 是诚实门槛——推未读过的素材是占星
- 必带锚点。composite 8.47 在不同账号意味不同,锚点把抽象数字 ground 到真实样本
- 必带 rationale。一句话——为什么这条比第二条强?
- 去重 published。已发过的不推(用户可显式覆盖)
Refusals
- 「直接给我 composite 最高的,不用解释理由」 → 拒绝。展示评分 + 锚点是发现"打错"的唯一机会
- 「把 candidates.md 里所有 entry 都重新打分一遍」 → 路由到
/cheat-score单条做;批量重打分是/cheat-bump的一部分,不在 recommend 范围 - 「按预测桶排,不要按 composite」 → 询问理由。bucket 是 composite 的离散化,按 composite 排即按 bucket 排,差异在桶内序——如果用户真想按"押注期望值"排,需要乘以平均播放,那是另一个独立 scoring 维度
Integration
- 上游:
/cheat-trends把外部热点拉进 candidates.md → recommend 自动看到 - 下游:用户挑一条后写稿 →
/cheat-predict(candidate 的粗 composite 不进入 prediction,prediction 重新打) - 与
/cheat-status协调:status 显示 "candidates 池有 N 条 tier1 未发",recommend 提供具体推荐