wehub-resource-sync
6.0 KiB
Starter Rubric：通用 / 未分类内容 — v0 cold-start 占位
⚠️ 这是通用 catch-all rubric——当你的内容形式不属于观点视频、长文、短文、播客、教程中的任何一种时使用。
它的维度定义是从"观点类视频"原样搬来的，没有针对你的具体内容形式做任何适配。 你应该在使用时大幅调整权重和维度解释——不要把这份 rubric 当成"已经为你定制好的"。
如果你的内容形式已经稳定（比如固定做图文测评、Vlog、知识地图、newsletter），强烈建议在第 5 篇 bump 时重新定义维度而不是只调权重。
**这是给完全没数据的新博主用的占位 rubric。**它会打错。前 5 篇预测精度大概 ±50%——这是 cold-start 的数学事实，不是 rubric 失败。
跑完 5 篇（每篇都走完 /cheat-predict → 发布 → /cheat-retro 闭环）之后，你会有第一份个人校准数据，可以提议第一次 /cheat-bump 升级到 v1。
v0 综合分公式（等权占位）
composite = (ER + HP + QL + NA + AB + SR + SAT) / 7 × 2.0
每个维度 0-5 整数分。综合分范围 0-10。
为什么等权：你没有数据支持任何特定权重。等权能让你在数据出来之前对每个维度都给"中立的关注"。第 5 篇之后你的复盘数据会告诉你哪些维度真的预测了你的账号的传播。
通用 rubric 特别提醒：等权公式对你的内容形式几乎一定是错的——但这正是 cold-start 的意义。跑 5 篇之后你会知道哪些维度对你的形式根本不适用（可以在 bump 时去掉或替换）。
7 个维度（通用定义，请根据你的内容形式自行微调理解）
ER — Emotional Resonance（情感共鸣）
你的内容能否让受众产生一种具体的、能命名的情感？
- 0 — 纯信息传递；没有情感钩子
- 3 — 一般共鸣
- 5 — 锐利、具体、让人不太愿意承认的自我识别
HP — Hook Potential（钩子强度）
开头能不能逼受众继续消费下去？
- 0 — 通用开场
- 3 — 具体的承诺或反直觉断言
- 5 — 一个具体生动的场景 / 画面 / 问题，受众无法停止处理
QL — Quotable Lines（可传播密度）
内容里至少有 2-3 个元素能被截取、能作为独立片段单独传播吗？
- 0 — 全是叙述 / 流水内容
- 3 — 有一个值得传播的片段
- 5 — 多个独立可传播的片段，分布在内容不同位置
NA — Narrativity（叙事性 / 结构弧线）
有可辨识的弧线，还是平铺直叙？
- 0 — 无结构 / 列表式
- 3 — 松散主线
- 5 — 紧凑弧线结构
AB — Audience Breadth（受众广度）
这个议题 / 话题潜在受众有多广？
- 0 — 极小众
- 3 — 中等
- 5 — 普世
SR — Social Resonance（社会议题共振）
内容触及当下的社会模式吗？
- 0 — 纯个人 / 纯技术
- 3 — 触到公认现象但没新视角
- 5 — 命名了一个受众认识但没有语言形容的结构性模式
SAT — Satire Depth（讽刺 / 风格深度）
内容在语调和形式层面有多少"装置感"？
- 0 — 真诚直陈
- 3 — 一层反讽 / 有意的风格选择
- 5 — 嵌套反讽 / 戏仿 / 自指
如果 SAT 不适用于你的内容形式，给 2-3 当占位，bump 时考虑替换为更相关的维度。
Bucket 预测：比率桶方案
⚠️ 新人的 bucket 不能用绝对数字——不同平台、不同内容形式的基线差异极大。
第 1 篇：平台通用默认
由于内容形式未知，使用最保守的通用先验：
| Bucket | 范围（核心指标数） | 先验概率 |
|---|---|---|
| 底部 | < 平台新号 P25 | 30% |
| 基础盘 | P25 - P50 | 40% |
| 命中 | P50 - P90 | 20% |
| 小爆 | P90 - P99 | 8% |
| 大爆 | > P99 | 2% |
"核心指标"取决于平台：播放、阅读、互动、下载、收藏……第 1 篇时先确定你用哪个指标。
第 2 篇起：用比率桶
baseline = 上一篇实际核心指标（或最近 3 篇中位数）。
| Bucket | 倍数范围 | 含义 |
|---|---|---|
| 退步 | < 0.3 × baseline | 明显下滑 |
| 持平 | 0.3 - 1 × baseline | 同档 |
| 命中 | 1 - 3 × baseline | 中度突破 |
| 小爆 | 3 - 10 × baseline | 显著破圈 |
| 大爆 | > 10 × baseline | 量级跃迁 |
第 5 篇后跑 /cheat-bump --bucket-only 重新校准边界。
Cold-start 战略（简版）
前 5 篇的"预测"不是预测——是数据采集。
- 建立纪律：发布前写下盲判断
- 记录 7 维评分：复盘后每条样本变成 (打分, 实绩) 配对
- 取样策略：主动选维度组合差异最大的内容——确保 5 个样本覆盖不同的维度组合
通用 rubric 额外建议：前 5 篇复盘时，除了记录数据，还要记录"这个维度对我的内容形式到底意味着什么"。Bump 时你可能需要重新定义维度而不只是调权重。
| 校准样本 | 你能相信什么 |
|---|---|
| N=0-2 | 啥都别信 |
| N=3-5 | 相信"哪个维度可能重要"的方向 |
| N=5-10 | 相信 bucket 排序 |
| N=10-20 | 中枢可信 ±30% |
| N≥20 | rubric 真正成为"作弊器" |
重要警告
- 这是通用 rubric——维度定义可能与你的内容形式严重不匹配。用它收集数据，不要用它做决策
- cold-start 期 composite 的置信度低——不要基于 v0 分数决定要不要发某篇内容
- 前 5 篇每篇必须走完整闭环（predict → 发布 → retro），跳过任何一篇复盘 = 整个校准失败
- 第 5 篇后必须跑
/cheat-bump升级——通用 rubric 尤其需要 bump，因为维度本身可能需要替换
最重要的一句话
前 5 篇你不是在做决策，你是在收集数据。 通用 rubric 的价值不在于它的维度定义有多准——在于它强迫你建立预测-复盘的闭环习惯。第 5 篇 bump 时，大胆重新定义维度。