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$ agentstack add skill-lihongwei-cn-lihongwei-cn-cheat-status ✓ scanned · ✓ verified, works with Claude Code, Cursor, and more.
Security review
✓ PassedNo issues found. Passed automated security review. · v0.1.0 How review works →
- ✓ Prompt-injection patterns
- ✓ Secret / credential exfiltration
- ✓ Dangerous shell & filesystem operations
- ✓ Untrusted network calls
- ✓ Known-malicious package signatures
What it can access
- ✓ Network access No
- ✓ Filesystem access No
- ✓ Shell / process execution No
- ✓ Environment & secrets No
- ✓ Dynamic code execution No
From automated source analysis of v0.1.0. “Used” means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it’s unsafe.
Verified badge
Passed review? Show it. Paste this badge into your README, it links to the public security report.
Reliability & compatibility
Declared compatibility
Compatibility is declared by the source manifest. End-to-end runtime verification is coming, see below.
We're building live execution health for every listing: tool-call success rate, median latency, uptime, and last-checked timestamps, measured, not self-reported. It isn't live yet, so we don't show numbers we can't stand behind.
How agent discovery & health will work →About
/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
- SQLITEUPGRADETHRESHOLD = 30 — calibration_samples 达到 N 时建议升 SQLite
- CLEANUPLINETHRESHOLD = 600 — rubric_notes.md 行数超 N 时建议清算
- STALEPREDICTIONDAYS = 30 — in_progress prediction 超 N 天未发布提示清理
Inputs
| 来源 | 用途 | |---|---| | .cheat-state.json | 主要状态 | | predictions/*.md | 校准样本数 / pending retros | | candidates.md | 候选池规模 | | rubric_notes.md | 行数 / 当前版本 | | .cheat-cache/usage.jsonl(如有) | meta-logging 数据,用于"距上次 bump 多少次预测" |
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
| 指标 | 算法 | |---|---| | Buffer 数 | len(state.shoots) | | Buffer 颜色 | 按 [cadence-protocol.md](../../shared-references/cadence-protocol.md) 派生:buffer_days = buffer_count × target_publish_cadence_days,5 蓝。如 target_publish_cadence_days=null → 颜色禁用 | | Confidence 等级 | 按 [state-management.md confidence 表](../../shared-references/state-management.md) 派生:从 calibration_samples 整数派生 emoji + 标签 | | 最早一拍至今天数 | now - state.shoots[0].shot_at,用于警告"拍了 N 天没发" | | 校准样本数 | predictions 中含完整复盘段(实绩数据非空)的文件数 | | 待复盘 | state.pendingretros 中已过 RETROWINDOWDAYS 的 | | 池大小 | candidates.md 中 tier!=skip 的 entry 数 | | 上次 bump 至今几次预测 | predictions 中 publishedat > state.lastbumpat 的数量 | | 同向偏差队列 | state.consecutivedirectionalerrors | | inprogress 陈旧度 | now - state.inprogresssession.startedat(如有) |
Phase 3: 检测建议触发器
按优先级(高→低)逐项检查:
- 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)"
- 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"
- 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"
- inprogress 陈旧 (>= STALEPREDICTION_DAYS) → 高优先级提示"清理或 publish"
- 待复盘 ≥ 1 → 高优先级"今天该复盘 X 篇"
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- 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 → 。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
- calibrationsamples 跨过 5 → "你的 rubric 形态可以第一次正式 bump 了。回顾 rubricnotes.md 看观察记录段是否有 ≥3 样本支持的 pattern → 跑 /cheat-bump"
- 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)"
- calibrationsamples 跨过 SQLITEUPGRADETHRESHOLD 且 datalayer=markdown → "建议跑 tools/md-to-sqlite.py"
- rubricnotes.md 行数 > CLEANUPLINE_THRESHOLD → "建议清算观察段(手动或下次 bump 触发)"
- calibrationsamples ≥ 5 + poolstatus=none → "可以开始建立选题池了"
- calibrationsamples ≥ 15 + poolstatus=none → "强烈建议建池:/cheat-trends 或手动建 candidates.md"
- state.hooks_installed=false → "你的 immutability 是君子协定,建议跑 /cheat-init 装 hook"
- state.lastbumpselfaudited=true → "上次 bump 是自审。建议配置 mcp_llm-chat__chat 后下次 bump 走外部审"
- state.rubricformmismatch=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"
- 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"
- 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
- 无副作用。读多写零。任何状态修改是其他 skill 的事
- 不假装数据可用。state file 字段缺失 → 显式标"未知",不猜
- 建议带优先级。10 个建议同时显示用户会麻木——按紧急度排
- 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"
Source & license
This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.
- Author: LiHongwei-cn
- Source: LiHongwei-cn/lihongwei-cn
- License: MIT
- Homepage: https://lihongwei-cn.github.io/lihongwei-cn/
Install and usage instructions live in the source repository linked above.
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- v0.1.0 Imported from the upstream source.