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Starter Rubric：短文 (X / 微博 / 即刻 threads) — v0 cold-start 占位
**这是给完全没数据的新作者用的占位 rubric。**它会打错。前 5 条预测精度大概 ±50%——这是 cold-start 的数学事实，不是 rubric 失败。
跑完 5 条（每条都走完 /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 条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。
7 个维度
ER — Emotional Resonance（情感共鸣）
这条能不能在滑过的瞬间让人产生一种具体的、能命名的情感？
- 0 — 纯信息 / 通知性内容
- 3 — 有共鸣但不够锐利，"嗯说得对"然后划走
- 5 — 一击即中；读完忍不住转发或截图
HP — Hook Potential（钩子强度）
第一行能不能让拇指停下来？
短文的钩子就是第一行——它必须在信息流里和一百条动态竞争注意力。
- 0 — 通用开头（"今天想聊聊..."）
- 3 — 有反直觉断言或具体数字
- 5 — 第一句话本身就是一个完整的、令人无法忽略的观点炸弹
QL — Quotable Lines（可传播密度）
这条的某一句话能被单独截图传播吗？
短文整条就是"金句"的载体——但真正的 QL 是：读者会不会只截你某一句发到另一个平台。
- 0 — 整条是叙述 / 日记，没有可独立传播的句子
- 3 — 整条作为一个单元可传播
- 5 — 其中某一句能脱离语境独立爆炸
NA — Narrativity（线程弧线）
如果是 thread / 连续微博，有没有让人想滑到最后一条的弧线？
- 0 — 单条无弧线（正常）/ thread 但每条是独立碎片
- 3 — thread 有松散主线
- 5 — thread 有"追剧感"——必须看到最后一条
单条帖子 NA 通常给 1-2 即可——短文的传播主要靠 ER/HP/QL。
AB — Audience Breadth（受众广度）
这条话题的潜在受众有多广？
- 0 — 极小众圈层梗
- 3 — 特定群体（职场 / 互联网圈 / 家长）
- 5 — 普世——任何人看了都有感觉
SR — Social Resonance（社会议题共振）
这条触及当下的集体情绪或社会模式吗？
- 0 — 纯个人 / 自说自话
- 3 — 蹭到热点但没新视角
- 5 — 用 280 字命名了一个大家感受到但没人说出来的结构
SAT — Satire Depth（讽刺 / 语调深度）
这条的语调有多少"装置感"——阴阳、反讽、戏仿？
- 0 — 真诚直陈
- 3 — 一层阴阳 / 反讽
- 5 — 嵌套反讽 / 自指——"一条讽刺讽刺的帖子"
短文平台上讽刺 / 阴阳是传播利器。如果你的风格是真诚向，SAT 给 2-3 当占位。
Bucket 预测：比率桶方案
⚠️ 新人的 bucket 不能用绝对数字——大 V 的"1000 转算塌房"对新号来说是梦想数据。
第 1 条：平台通用默认
X / 微博 / 即刻新号第 1 条的典型分布：
| Bucket | 范围（曝光 / 互动） | 先验概率 |
|---|---|---|
| 底部 | < 50 曝光 | 30% |
| 基础盘 | 50 - 500 曝光 | 40% |
| 命中 | 500 - 5,000 曝光 | 20% |
| 小爆 | 5,000 - 50,000 曝光 | 8% |
| 大爆 | > 50,000 曝光 | 2% |
即刻以互动（点赞 + 评论）为主要指标，曝光数据不透明——用互动数代替。
第 2 条起：用比率桶
baseline = 上一条实际曝光 / 互动（或最近 3 条中位数）。
| 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 条后跑 /cheat-bump --bucket-only 重新校准边界。
Cold-start 战略（简版）
前 5 条的"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帖子——1 条 ER 主导、1 条 SR 主导、1 条 SAT 主导（阴阳怪气）、1 条 HP 极强但内容一般、1 条综合中等
| 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
- cold-start 期 composite 的置信度低——不要基于 v0 分数决定要不要发某条帖子
- 短文发布频率高——5 条校准可以在 1-2 周内完成，不要拖
- 前 5 条每条必须走完整闭环（predict → 发布 → retro），跳过任何一条复盘 = 整个校准失败
- 第 5 条后必须跑
/cheat-bump升级
最重要的一句话
前 5 条你不是在做决策，你是在收集数据。 短文的好处是迭代快——别浪费这个优势。