内容校准工作台 原型 v2.29

cheat-on-content · WorkBuddy 适配版 · 打分 → 盲预测 → 发布 → 复盘 → 进化
未校准 buffer 0 已保存 —
正在读取本地数据…

待复盘

按到期日排序
标题到期状态
暂无

已拍未发

buffer 队列
标题拍摄于稿子
暂无

校准进度

confidence 由样本数派生
0
5 篇后可跑权重校准(bump),但置信度仍是 L2 ±40%;要判绝对值需 ≥20 篇
L0 极低
前 5 篇的分数只用于采集数据,不用于决策。

今日建议动作

规则派生:过期复盘 > 到期复盘 > 登记发布 > 写新稿
—
「复制今日摘要」的用途:粘给 WorkBuddy 的每日定时任务或微信提醒。浏览器无法后台通知你,所以 T+3 到期这件事必须由外部提醒兜住 —— 否则漏一次复盘,校准样本就不涨,rubric 永远不会升级。
手机端为只读模式
打分与封存建议在桌面端完成(7 维评分 + 长文粘贴在手机上没有可用性)。手机端可正常使用「今日」「复盘录入」。仍要在此设备编辑

打分与预测

六步:草稿 → 请求包 → 回填 → 七维 → 预测主体 → 封存
1

草稿 id 由首次落盘内容派生,改稿不变

可以粘贴,也可以上传 .md / .txt。上传只在本机读取,不发任何网络请求。
骨架可留可删 —— 内容是你的,格式我兜底。
拖拽 .md / .txt 到这里,或 选择文件
读取后自动填充正文,并从文件名/首个标题派生标题与短名
id— date— path— hash—
2

生成打分请求包 紧凑

工具不直连大模型。它生成一段请求,你复制到 WorkBuddy,AI 返回 JSON 你再粘回来。
紧凑模式不内联 rubric 全文(WorkBuddy 侧已装技能,它自己读得到),体积小一个数量级。
3

粘回 AI 返回的 JSON

回填前跑三道强校验:维度 0–5 整数 · composite 与 rubric 公式重算误差 ≤0.01 · 概率分布合计 = 100%。
4

七维评分 v0 等权 来源:显式等权

权重只从 rubric 解析,不在代码里硬编码 —— 否则 rubric 升级后这里会静默失效。
综合分 composite
—
公式快照随该篇一起存档(rubric_formula_snapshot), 保证 rubric 升级后历史条目仍能自证口径。
5

预测主体 封存后不可改

桶 + 概率分布(合计必须 100%)+ 中枢 + 理由 + 关键校准假设 + 反事实四档。

推理因素

每项带方向与置信度
因素方向置信说明
回填 AI 返回的 JSON 后自动填入
置信低但被验证 → 直觉强 | 置信高被推翻 → rubric 有 bug

锚点对比

找 composite 邻近的已发样本
对照样本comp实绩异同
暂无已发样本

buffer 看板

buffer = 已拍未发条数 | buffer_days = buffer × 目标节奏
buffer
0
buffer_days
0
目标节奏(天)
—
累计拍摄
0

登记拍摄

拍了 → buffer +1
← 必填:先选一条已封存的稿件
← 必填:点日历选拍摄时间,留空会写错拍摄日
拖拽到这里,或 选择文件
上传后计算 script_hash,用于复盘时校验「拍的是不是当初那版」
未上传实际拍摄稿

登记发布

发了 → buffer −1,进待复盘
发了视频 ≠ 登记了发布。只有在这里点过「登记发布」的条目才会进入 T+3 复盘、才计入校准样本。拍完那条只是 buffer +1,不算数。
← 必填:先选一条已拍未发的稿件
← 必填:留空或存成乱码链接,T+3 复盘时点不回去核对数据
← 必填:点右边日历选发布时间(选完自动补 +08:00),留空会写错 T+3 复盘日
选完这里会显示:T+3 复盘日 = ——

已拍未发队列

按拍摄时间升序 · shoots[] 9 字段全存
标题拍摄于一致性diff%v2 预测script_hash
暂无

初始案例 · A 方案「亲子随拍」5 条

照这个格式写 · 点「载入为草稿」直接进打分屏
这 5 条是一个实验,不是 5 条创意。主题「草莓的一天」(吃 → 玩 → 洗澡 → 出门 → 回家),唯一变量 = 剪辑顺序:先把「最异常的一帧」给出来,第 2–3 秒再切回全局。
统一规格:9–12 秒 · 固定 20:00–21:00 发 · 每条 3 个话题(#人类幼崽 + #柴犬 + 1 个本条特征词)· 封面在发布页手动指定 · 片尾同一句 · 零投放 · 隔 2 天发 1 条。
统一剪辑公式(5 条完全一致 —— 这是实验的单一变量)
0.0–2.0s 【异常帧】看得懂、但信息不完整(桌下的一张嘴 / 门缝里伸进来的狗爪 / 在动但没开的门把手)
2.0–3.0s 【切镜头】切到全局 —— 观众在这一秒才明白刚才那是什么
3.0s–末 【给完整动作】结果完整呈现,不再留悬念
末 1 秒 【固定片尾字幕】5 条同一句
硬纪律:异常 ≠ 费解。第 1 帧必须"画面一眼看得懂",只是"不知道在哪、为什么" —— 否则 2 秒跳出率反而更高,比不改更糟。
1
她一口,桌下一口吃饭 · 桌下那一口
异常帧局部特写 —— 第 1 帧:桌下柴总的嘴接住东西的特写
第 2–3 秒切桌面全景 → 看到草莓的手从桌边缩回来
机位·时长固定探头(餐桌斜后侧)· 10 秒
话题#人类幼崽 #柴犬 #萌娃日常
2
柴总先抢了玩球 · 娃在场(逗 → 叼走 → 压在身下) 首选观察条
关系帧本条例外 —— 第 1 帧给娃正脸:双手把黄玩具举到柴总脸前(人狗同框)
动作 / 揭晓柴总扑向娃脚边的球 → 球已经横叼在嘴里
结果 / 收尾前爪把球压在身下猛啃 → 娃按着玩具摸狗背
机位·时长手持(客厅地面高度,蹲拍)· 10 秒
话题#人类幼崽 #柴犬 #宝宝和狗
3
门缝里伸进来一只爪子洗澡 · 柴犬守门
异常帧门 / 遮挡物 —— 第 1 帧:门缝下方伸进来的一只狗爪子
第 2–3 秒拉开画面 → 柴总整个趴在门口,头朝里
机位·时长手持(浴室内侧向门口)· 11 秒
话题#人类幼崽 #柴犬 #狗狗日常
4
妈妈你看——出门 · 自己穿鞋穿反了
异常帧半句话 —— 第 1 帧:"妈妈你看——",画面在"看什么"之前切走
第 2–3 秒切到脚 —— 两只鞋都穿反了;再扫到旁边趴着的柴总
机位·时长手持(玄关,蹲到娃的高度)· 10 秒
话题#人类幼崽 #柴犬 #育儿日常
5
我爬上去看你在家 · 护栏两侧(按实拍改编)
异常帧护栏后 —— 第 1 帧:娃抬起一只手朝镜头挥/指(背景里有爸爸的背影)
第 2–4.5 秒她整个人攀在护栏上 → 脸转向镜头,居高临下看过来
机位·时长手持(客厅地面高度,两条原片合成)· 11 秒
话题#人类幼崽 #柴犬 #亲子日常
三条不能忘:① 主角统一是草莓,柴总保留为"常在的环境角色"(撤拟人化独白,但标题里的「柴犬 / 柴总」检索词一个都不删);② 实验期内 0 投放;③ 这 5 条是这个账号第一批合法校准样本 —— 发布后 T+3 天,把「5s 完播 / 老观众占比 / 搜索占比 / 播放 / 分享」填进「复盘 · 看板」。
事前盲预测已写死在脚本文件里(5s 完播 22–27% / 老观众占比仍 ≥95% / 搜索至少 1 条破 1%)—— 拍完不许改口。

拍摄执行 · 草莓的一天

一屏一条 · 照着拍 · 勾选进度自动存
已拍 0 / 5
5 条共用同一条剪辑公式:0–2s 异常帧 → 2–3s 切全局 → 3s–末 完整动作 → 末 1s 固定片尾。硬的只有一条:异常 ≠ 费解 —— 第 1 帧要一眼看得懂,只是不知道它在哪、为什么。看错了比不改更糟。

复盘录入

T+3 天后 · 只追加到 ## 复盘 段,预测段不可触达
5 项输入:3 项是实验批次层的判读读数(5s 完播 / 老观众占比(新观众自动换算)/ 搜索占比),2 项(2s 跳出 / 平均时长)仅存档。不填 → 记「待填」,不参与判定、也不当 0。
改错了想核对:选中稿件后,下方「本条已存档的读数」会把当前落库值列出来。
拖拽平台导出的数据文件(.txt / .csv)到这里
会尝试识别「播放/点赞/评论/转发/收藏」等字段并自动填表;识别不到就手动填
只需填「播放 / 阅读」即可保存(复盘段可留空)· 保存后 calibration_samples +1,并把预测段重新校验一次 hash

待复盘

按到期日排序
标题发布到期状态
暂无

可信度阶梯

只改显示,不改流程

历史条目

封存即归档 · 每次打开重算 hash 校验完整性
日期标题comp桶状态完整性中枢实绩
还没有条目

rubric-memo.md(复盘观察累积)

含真实标题与实绩 → 盲评硬禁读
这里写含实绩的具体观察。通用公式/维度定义要写到 rubric_notes.md(盲评白名单)。两者写混 → 盲打分被实绩污染,整套校准失效。

归档库

封存即归档 · 与「历史条目」同源,这里只是换个看法
归档只有一条路径:封存 → 拍摄 → 发布 → 复盘,没有旁路。这里的每一条都来自「打分 · 预测」屏的封存动作 —— 想加条目请回那里走完六步。

条目总览

全部条目
封存日标题状态拍摄于发布于comp
还没有条目

项目基本信息

对应上游 init 的 Q1–Q4
实验节奏 = 隔 2 天 1 条。填错会让「buffer 覆盖天数」与补拍建议失真;留空 = 灵活(关闭监控)。
关 = 不显示「下次发布」提示(等同灵活节奏)。
第 2 条的发布日 YYYY-MM-DD
登记发布时会自动补进来,不用手输(只有在工作台之外发的视频,才需要在这里补记)。「下次发布」= 从起点按节奏推,跳过已发布日与已经过去的日期。
换新一批实验时:起点改成新批次第 1 条的发布日、总条数改成新批次条数、这一栏清空。
只有 a 观点口播视频、h 萌宠萌娃短视频 与 i 亲子随拍短视频 有专属内置 rubric(a 与 h/i 维度不同;h 与 i 同一套骨架、锚点不同);其余形态借观点 rubric 起步,跑几篇后要用数据调权重。切形态后请点「载入该形态起始 rubric」,否则维度会对不上。对标账号是冷启动阶段唯一的高价值输入 —— 一条数据都没有时 rubric 是等权的,等于占星。
首次保存 = 完成初始化;不会清空任何数据。

历史偏差重算(口径修复)

只改偏差口径,不动预测与封存
v2.21 修好了「中枢倍数区间」的算法,但那个重算挂在保存 / 导出路径上 —— 早于 v2.21 封存、之后不再编辑的条目(如卡 1 / 卡 2)从未跑到重算,档案里仍留着 +19600% / +31200% 这种脏值,顶层还带着假的 ["high","high"]。点下方按钮按当前口径全量重算一次。
幂等、可重复点。只重算「中枢 / 偏差 / 方向性记录」;预测、封存哈希、桶判定与三项结构指标不受影响。

rubric_notes.md(公式与权重的唯一真值源)

盲评白名单 · 严禁出现样本名与实绩
fail-closed:解析不出权重就不允许封存,绝不猜一个默认值顶上 —— 猜错的权重会让整批历史条目的 composite 全部失真,而且没人会发现。

将生成的文件

B 层 · 导出时逐份产出
文件盲评内容要点

.cheat-state.json 预览

A 层 · 上游 schema 1.4 · 只含状态,不含实绩
{}
—

备份 · 导出 / 导入

真相源 = 本机浏览器;文件是供 AI 与定时任务读取的镜像
为什么要有"镜像":浏览器内的 localStorage 外部程序读不到,所以定时任务无法知道"哪篇今天到期"。每次封存/复盘自动下载一份固定文件名(cheat-bundle.json)到本机,WorkBuddy 的定时任务读它就能给出精确提醒。
数据存在哪:本机浏览器的 localStorage,绑定「当前域名 + 当前浏览器」。本页已把 .link 域名自动统一到 .host(需要留在原域名时加 ?noredirect=1),所以固定用同一个链接即可。但换浏览器 / 换设备 / 清缓存 / 无痕模式仍会各自一份,所以请定期点顶栏或本卡底部的「导出备份」留副本;换设备/换浏览器要搬回来,点顶栏或本卡底部的「导入备份」上传那份 JSON 即可(会整体替换当前数据,导入前先导出一次当退路)。

主页承接清单

L3 · 观众看完点进主页,得接得住
片尾那句「主页看更多他们的日常」只是视频里的一行文字,不是一个页面。观众真点进主页后能不能续上,靠下面四件事 —— 与实验正交,可独立做。
证据级别:抖音教程站 / 达人手册(中等可靠,非官方文档),以你的后台实际入口为准。合集收益无数据支撑,标为低风险尝试,不承诺效果。