wehub/xbuilderlab--cheat-on-content

Fork 0

Files

T

wehub-resource-sync 50bbe68809 chore: import upstream snapshot with attribution

2026-07-13 12:29:17 +08:00

6.1 KiB

Raw Blame History

Data Source Routing — 热点工具的触发与路由协议

被 cheat-seed / cheat-trends 引用。规定何时调热点工具、调哪个、不调时怎么办。

核心哲学

热点工具是"前置素材库"，不是"主菜单"。

用户在内省（讲自己的经历 / 思考动机）→ 不调，避免外部信息污染

用户在找素材（没想法 / 要批量 / 显式抓热点）→ 调，按 content_form 路由数据源

用户在确认 angle（讲了时事话题）→ 不主动调，让用户决定要不要外部数据作参考

设计目的：保护 cheat-seed 的核心论点——"好内容来自用户的真实经历，AI 不凭空 brainstorm"——同时不让"完全没想法"的新博主卡死。

触发矩阵（被 cheat-seed Phase 1 引用）

cheat-seed Mode	默认调？	触发条件
Mode A（用户给了具体经历/topic）	❌ 默认不调	仅当用户讲的本身是时事话题（含产品名/人名/事件名 + 时间词）+ 用户主动同意
Mode B（方向不具体，问"为什么"）	❌ 永远不调	这阶段用户在内省，外部素材是噪音
Mode C（完全没想法）	✅ 默认调	Mode C 的核心动作就是把外部素材摆出来
`--batch N`	✅ 默认调	批量 brainstorm 必须有 anchor
`/cheat-trends` 显式	✅ 调	主入口，无需解释
`/cheat-recommend`	❌ 默认不调	已有 pool；除非 pool >7 天没更新 → 提示先 trends

时事话题判定（Mode A 灰色场景用）

让 Claude 判断，不写正则白名单：

信号	含义
含专有名词（人名 / 产品名 / 事件名）	强信号——可能是时事
含时间词（"今天" / "刚" / "最近" / "刚刚发生"）	强信号
含结构词（"对比" / "回应" / "事件"）	弱信号
仅含通用名词 + 个人经历词（"我" / "昨天" / "我同事"）	反信号——是长青个人经历，不是时事

判定结果：

强信号 → 询问用户"要不要拉一下这话题的舆论风向作参考"
弱信号 / 模糊 → 不主动询问，直接进 Mode A 深挖
反信号 → 100% 不调

跟 bump-validation-protocol.md 的"软规则、Claude 判断"哲学一致。

数据源路由（按 content_form）

adapters/trend-sources/ 目前有两个一等公民 + 一个保底：

Adapter	适合的 content_form
`aihot`	`tutorial-builder` / AI 行业评论 / AI 教程 / AI 产品测评
`trendradar-mcp`	`opinion-video` / `long-essay` / `short-text` / `podcast` / `other`（生活/职场/文化）
`manual-paste`	永远的 fallback——用户粘 URL/标题列表

content_form → 主调 + 备调矩阵

content_form	主调	备调	不调
`opinion-video`	trendradar-mcp	aihot（仅当话题与 AI 行业相关）	—
`long-essay`	trendradar-mcp	aihot（同上）	—
`short-text`	trendradar-mcp	aihot（同上）	—
`podcast`	trendradar-mcp	aihot（同上）	—
`tutorial-builder`	aihot	trendradar-mcp（仅当涉及通用工具/产品发布）	—
`mixed`	两个都调	—	由 Claude 判断每条候选属于哪个垂类
`other`（美食/妆教/剧情/...）	trendradar-mcp	—	aihot（与 AI 无关）

用户层覆盖

.cheat-state.json 的 enabled_trend_sources 字段是显式开关：

"enabled_trend_sources": ["aihot", "trendradar-mcp", "manual-paste"]

数组里有的才会被调。空数组 → 仅走 manual-paste。

cheat-trends 显式调用时支持 override：/cheat-trends — sources: aihot（仅这次用 aihot）。

失败降级链

[cheat-seed Mode C 触发拉热点]
  ↓
[按 content_form 选主调]
  ↓
  ├─ 主调成功 → 拿数据 → 进流程
  ├─ 主调失败（API down / MCP 没装 / 超时）
  │   ↓
  │   [按 content_form 选备调]
  │   ├─ 备调成功 → 拿数据 → 提示用户"主调用不了，用了备调"
  │   └─ 备调也失败 → 走 manual-paste 兜底
  │       ↓
  │       [询问用户："今天看到啥可以拍的？粘几条 URL/标题给我"]
  └─ 用户当前没启用任何 source → 提示如何启用 + 这次直接走 manual-paste

关键纪律：所有失败都不抛异常。cheat-seed 永远能跑——区别只是有没有外部素材。

Token 成本意识

热点 API 调用有成本（aihot 是 token / trendradar-mcp 是 MCP 调用 + LLM context）。判定原则：

场景	调用频率
Mode C 触发	每次会话最多 1 次（拿数据后 cache 在内存）
Mode A 灰色场景	用户同意才调，1 次
`--batch N`	1 次拿足够候选
用户连说"再来一批"	第二次允许，第三次提示"要不要换 query 角度"

不要在同一会话里反复调同一个端点——那是浪费。

与 candidates.md 的关系

热点工具拉回的数据最终落到 candidate-schema.md 定义的 candidates.md：

[trend tool] → items
  → 去重（vs candidates.md / predictions/ / .cheat-cache/trends-history.jsonl）
  → 粗打分（cheat-seed 内联 rubric）
  → 写入 candidates.md（带 source 字段标明来自哪个 adapter）

cheat-seed Mode C 拿到数据后不直接进 brainstorm，先入 candidates.md，再让 Claude 从池子里选。这样数据可追溯、可被后续 cheat-recommend 复用。

给 maintainer 的扩展指南

新增一个 trend source：

写 adapters/trend-sources/<name>.md，按现有 aihot.md / trendradar-mcp.md 的格式
在本文件"数据源路由"段加一行——明确该 adapter 适合的 content_form
不需要改 cheat-seed 内部逻辑——按 enabled_trend_sources 自动启用
CHANGELOG 标 MINOR

不要把硬编码"aihot"/"trendradar-mcp" 写进 cheat-seed SKILL.md——保持 adapter 模型可扩展。

6.1 KiB Raw Blame History Unescape Escape