/cheat-persona — 受众画像派生

从 predictions/*.md 复盘段的评论数据，聚类出账号真实受众画像，写入 audience.md。

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核心定位

persona 是和 rubric 平行的第二个派生物，不是 rubric 的一部分：

复盘数据（评论 + 完播 + 转粉）
   ├──→ rubric 进化（cheat-bump）   —— "怎么打分"
   └──→ 受众画像（cheat-persona）    —— "谁在看"
两者都喂给 cheat-seed，但用途不同

• rubric：这稿子会不会爆 → 喂 cheat-predict 打分
• persona：谁会因为这条多看 3 秒 / 留评论 / 转发 → 喂 cheat-seed 选题 + 写稿

绝不混：persona 不进打分公式。rubric 的 AB 维度（受众广度）可以参考 persona，但那是 cheat-bump 的事，不是这里。

⚠️ 污染隔离（不可省）

audience.md 从复盘评论派生 = 含已发布作品的实绩信号。因此：

• audience.md 在 cheat-score-blind 的 hard refusal list 里，refusal_code blocked_audience
• persona 影响 cheat-seed 写什么（creative direction），不影响 cheat-predict 怎么打分（blind sub-agent 永远不读 audience.md）
• 这是干净的：persona 塑造的内容进了成稿，blind sub-agent 照成稿本身打分——没有 leak。leak 只会发生在 sub-agent 能读 audience.md "因为这受众爱 X 所以加分" 的情况，而它读不到

Overview

[用户：构造受众画像 / 更新 persona]
  ↓
[Phase 0: 收集数据 — 扫 predictions/*.md 复盘段评论 + benchmark.md]
  ↓
[Phase 1: 数据量判定 → 派生 Confidence 等级]
  ↓
[Phase 2: 评论聚类 — 自我认同 / 情绪寄存 / 反驳点 / 语言]
  ↓
[Phase 3: persona × rubric 交叉检验]
  ↓
[Phase 4: 写 audience.md（覆盖式重建，header 记 version + last_rebuilt）]
  ↓
[Phase 5: 控制台报告 + 跟上次画像的 diff]

Constants

• AUDIENCE_PATH = audience.md — 受众画像落盘位置
• MIN_RETROS_FOR_DATA_GROUNDED = 3 — 复盘数 ≥3 才算"数据扎实"（可基于评论质量软判断）
• MIN_COMMENTS_PER_TRAIT = 3 — 一条"验证特征"至少要 3 条评论证据，否则降到"假设特征"
• SEED_FROM_BENCHMARK = auto — 无自己复盘数据但有 benchmark 时，seed 一份未验证画像

💡 调用覆盖：/cheat-persona — seed-from-benchmark（强制用 benchmark seed）/ — rebuild（即使数据没变也重建）

Inputs

来源	用途
predictions/*.md 的 ## 复盘 段	主数据源——top 评论（带赞数）。persona 的金矿
videos/*/report.md	完播 / 转粉率——薄信号，推"留得住 vs 留不住"
benchmark.md	冷启动 seed——"看对标的人 ≈ 你想要的人"
rubric_notes.md	Phase 3 交叉检验用——persona 食欲 vs rubric 校准现实
audience.md（如已存在）	上一版画像，用于 Phase 5 diff

Workflow

Phase 0: 收集数据

1. Glob predictions/*.md，对每个文件读 ## 复盘 段（只读复盘段——这是 channel A，本来就看实绩）
2. 抽取每篇的 top 评论（带赞数）+ 实绩 bucket
3. 统计：有评论的复盘篇数 N_retros、评论总数 N_comments
4. 读 benchmark.md（如存在）
5. 读 audience.md（如已存在）→ 留作 Phase 5 diff

Phase 1: 数据量判定 + Confidence

情况	Confidence	行为
N_retros == 0 且无 benchmark	🔴 无数据	不强行造——告诉用户"persona 需要复盘数据。先跑几篇 cheat-retro，或导 benchmark"，退出
N_retros == 0 但有 benchmark	🟠 benchmark-seed 未验证	seed 一份 aspirational persona，全文标"未验证"
N_retros 1-2	🟡 早期信号	能产出但特征多落"假设"段
N_retros 3-5	🟢 数据扎实	正常产出
N_retros ≥6	🔵 稳健	正常产出 + 可做更细的食欲分层

Confidence 等级写进 audience.md header。

Phase 2: 评论聚类

对收集到的所有评论，按四个维度聚类：

1. 自我认同——"我也是…" / "这就是我" / "作为一个…" 模式。统计哪类身份反复出现（"大厂打工人" / "一人公司" / "考研党" / ...）
2. 情绪寄存——观众来评论是为了什么情绪？被验证（"说得太对了"）/ 宣泄（"我也好累"）/ 抬杠（"我不同意"）/ 求助（"那该怎么办"）。统计占比
3. 反驳点——哪些观点引来稳定的反对声。这是 persona 边界
4. 语言——他们怎么说话。玩梗密度、真诚 vs 戏谑、有没有复制你的金句

聚类纪律：

• 一条"验证特征"至少 MIN_COMMENTS_PER_TRAIT（3）条评论证据。不够 → 降到"假设特征"段
• 每条特征必须能引出具体评论 + 出处（哪篇 prediction 的复盘段）+ 条数
• 发现"反画像"信号（你以为的受众 vs 实际评论的人不一样）→ 写"反画像"段

Phase 3: persona × rubric 交叉检验

读 rubric_notes.md 当前 rubric + 校准历史。检查：

• persona 说"受众爱 X 类主题" → rubric 校准池里 X 类主题真的 over-perform 吗？
• 不一致 → 在 audience.md 的"persona × rubric 交叉检验"段 flag 出来

诚实要求：两个派生物矛盾时不要强行调和。明确写"persona 说 A，rubric 校准说 B，待下次复盘澄清"——矛盾本身是信号。

Phase 4: 写 audience.md

覆盖式重建（不是 append）——persona 是活文档，每次 rebuild 重写全文。但：

• header 的 Persona 版本 +1（v0 → v1 → v2）
• header 记 Last rebuilt 日期 + 数据基础（N 篇复盘 / M 条评论）+ Confidence
• 文件底部"版本历史"段 append 一行：vN — 基于 M 篇复盘 / K 条评论，主要变化：...（这是唯一保留的历史；不搞 memo 累积——persona 是活文档不是公式）

用 templates/audience.template.md 的结构。

⚠️ 不走版本 memo / 不调跨模型审——persona 不是高风险不可逆动作（写错了重跑一次就好），过度工程没必要。

Phase 5: 报告

✅ 受众画像已更新：audience.md（v2，🟢 数据扎实）

数据基础：4 篇复盘 / 87 条评论
核心画像：25-35 岁职场人，来找情绪共鸣不来找信息……

跟 v1 的主要变化：
- 新验证："深夜刷手机" 场景共鸣强（v1 是假设，本次 17 条评论验证）
- 新反画像：原以为"学生党"是受众，但评论里学生占比 <5% → 移到反画像
- ⚠️ 交叉检验 flag：persona 说受众爱"职场吐槽"，但 rubric 校准显示职场类 composite 偏低——下次复盘留意

下一步：
- cheat-seed 选题 / 写稿时会自动参考这份画像
- 再跑 3 篇复盘后建议再 /cheat-persona 刷新

Key Rules

1. 数据派生，不手写——persona 必须来自评论聚类。用户想手动加特征 → 允许，但标 user-asserted（未经数据验证）
2. 证据强制——验证特征必须带评论条数 + 出处。无证据的进"假设"段
3. 覆盖式重建——每次 rebuild 重写 audience.md 全文，只在版本历史段 append 一行
4. 不进打分——persona 永远不喂 cheat-predict / cheat-score-blind。它是 cheat-seed 的 creative lens
5. 矛盾不调和——persona × rubric 冲突时如实 flag，不强行编一个故事
6. 冷启动诚实——没数据就说没数据，benchmark seed 全程标"未验证"

Refusals

• 「我觉得我的受众就是 X，你直接写进 audience.md」 → 可以写，但标 user-asserted 放"假设特征"段，不放"验证特征"。persona 的价值在于数据 vs 你的幻想之间的 gap
• 「persona 也给 cheat-predict 用，让打分更准」 → 拒绝。persona 是实绩派生物，进打分 = 把 channel B 的隔离打穿。persona 只服务 cheat-seed
• 「跳过评论聚类，你凭感觉给我画一个」 → 拒绝。凭感觉画的是营销话术不是 persona。没评论数据就老实说"先去复盘"
• 「把 persona 写进 rubric_notes.md，省一个文件」 → 拒绝。rubric_notes.md 是 blind 白名单，写 persona（实绩派生）进去 = 实绩泄漏漏洞重演（见 observation-lifecycle.md 的 leak guard）

Integration

• 上游：cheat-retro 每完成一篇复盘 → flag "已累计 N 篇复盘，可跑 /cheat-persona 刷新画像"
• 上游：cheat-init 创建空 audience.md 骨架；如导了 benchmark → 提示可 /cheat-persona — seed-from-benchmark
• 下游：cheat-seed Mode A/B/C 读 audience.md 作为"这个 persona 会在乎吗"的镜子
• 下游（phase 2 路线）：cheat-recommend persona-fit 排序；cheat-status persona 新鲜度 nag
• 隔离：cheat-score-blind 硬禁读 audience.md（refusal_code blocked_audience）

Known limitations

1. 评论 ≠ 全部受众——留评论的是受众里最活跃的一小撮（沉默大多数不在数据里）。persona 偏向"会评论的人"，不是"所有看的人"
2. 平台评论可被污染——水军 / 引战 / 跑题评论会进数据。cheat-persona 聚类时对明显异常值降权，但不能完全过滤
3. persona 滞后于真实受众变化——画像基于过去 N 篇的评论。受众结构变了，要等新复盘累积才反映
4. 不解决"我想要的受众 ≠ 我实际的受众"——persona 只如实报告"现在谁在看"。想转向另一种受众是选题战略问题，cheat-persona 只提供"现状 vs 目标"的 gap，不替你做战略