laohan-cheat

# 内容校准适配器 这里不是第二套 Cheat。`cheat-on-content` 是唯一校准引擎；本 skill 只把 episode 和它的校准 lane 接起来，避免本地 fork 公式、预测规则或迁移规则漂移。 ## 不可跨越的边界 - 禁止在这里按固定教程型权重打分，禁止估算后把分数当预测，禁止另写 PREDICT / RETRO / BUMP。 - 禁止把 `tutorial-video` 的历史样本拿来评估 `opinion-video`；两种内容必须是独立 lane。 - 盲预测必须在拍摄、发布、查看本期实际数据之前，由上游 `cheat-on-content` 写入其 `predictions/`；预测段不可改写。 - 上游版本更新后若 state schema 不匹配，只能先执行 `cheat-migrate` dry-run。备份与用户确认前不得迁移历史 lane。 ## 路由 评分前的 `verify-blind-rubric.mjs` 不得只核对 header：`blind-rubric.md` 必须逐字保留来源 rubric 当前完整维度定义与占位规则。维度语义有缩写、遗漏���改写时保持 PENDING，修复后换全新隔离上下文重评。 1. 先运行 `laohan-bianpai vendors`。Cheat 或 dbskill upstream 有更新时只记录待办；只在新 episode 前或独立维护窗口运行 `vendors --sync`。它报告 schema migration 时停止，不能绕过，也不能在本期中途切换规则。 2. 读取 `episodes/<slug>/01-口播稿.md` 与 `00-选题.md`，判断内容形态。 - 教程、明确操作路径、资源交付 → `tutorial-video` lane。 - 观点、评论、议题、个人判断 → `opinion-video` lane。 - 无法判断时停止，不能默认为教程型。 3. 读取目标 lane 的 `.cheat-state.json`，确认 `content_form` 一致。观点视频固定使用工作流项目的 `calibration/opinion-video/`；无 lane 时先在该目录用上游 `cheat-init` 创建，不复用不匹配的旧目录。 4. 先运行 `node scripts/verify-blind-rubric.mjs calibration/<content_form>`。对当前 `01-口播稿.md` 运行上游 `cheat-score`：主评分器可用完整 `rubric_notes.md` 解析公式，但隔离子评分器只可读取已验证的 `blind-rubric.md` 与本期稿。任何 contamination warning 都必须丢弃并重启全新隔离评分。完整输出必须保留原始隔离 JSON（完整 script hash、rubric version、各维分数/理由、input_status、self_check、refusal）；登记脚本会复核它，不能只登记 Markdown 的 SHA。把无告警输出保存到 lane 内，再运行 `node scripts/register-cheat-score-evidence.mjs ...`。 - lane 尚无真实发布样本时（`calibration_samples=0`），状态必须标为枚举值 `COLD_START_DIAGNOSTIC`...