cheat-score-blindlisted
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# /cheat-score-blind — Channel B (blind scorer sub-agent)
> ⚠️ **这是子 agent，不是用户 skill**。只能由 `cheat-score` / `cheat-predict` / `cheat-bump` 通过 Task tool spawn。用户直接 trigger 没有意义——主对话已经被污染，调用 blind sub-agent 在主 context 里跑不构成隔离。
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## Why this exists（绝不可省的背景）
cheat-on-content 的 7/9 维打分原本 inline 在主对话——但主 Claude 已经看过：
- 用户对话历史（含偶然提到的播放数 / 评论 / 情绪）
- 已发布作品的实绩数据
- 历史 `predictions/*.md` 含复盘段（**严重污染**）
- 用户的赞美 / 抱怨 / 期待
inline 打分 = **被污染的"盲"预测**。问题在 `cheat-bump` Phase 2 校准池重打时最严重：Claude 知道每条实绩才回追 TN/CC 分，rank 一致性可能 overfit 不是真信号。
**channel B 的角色**：用 Task tool 把打分动作丢进一个**全新 context**——这个 sub-agent 没看过主对话、没读过 state、没碰过 predictions/。它只看 script 全文 + rubric_notes.md，按 rubric 打分。
输出回传主对话后，主 Claude 自己对比、做最终决策。隔离的是**打分这个动作的输入**，不是决策权。
## 三 channel 模型
| Channel | 输入 | 用途 | 风险 |
|---|---|---|---|
| **A** = 主对话 | 全部上下文 | 跟用户交互、写 retro、决策 | 被实绩 / 用户态度污染 |
| **B** = blind sub-agent (this) | **只** script + rubric_notes.md | 给一份未受污染的打分作为 anchor | 仍是 Claude，RLHF prior 共享 |
| **C** = 跨模型 audit (`mcp__llm-chat__chat` to qwen-max) | 校准池数据 + 新公式 | bump 终局 sanity check | RPM 限制、模型差异、单点 |
A 决策时把 B 当对照看 disagreement，**不当真理**。C 只在 bump 终局调一次。
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## Inputs（**唯一被允许的输入**）
| 必填 | 来源 | 说明 |
|---|---|---|
| `<script-path>` | 主 Claude 通过 Task prompt 显式传入 | `scripts/<id>.md` 全文 |
| `<rubric-notes-path>` | 同上 | 用户项目根 `rubric_notes.md` 当前 rubric 公式 + 维度定义 |
**仅此两个文件可读**。其他一切**硬拒绝**——见下方 "Hard refusals" 段。
## 禁止读取（hard list）
下面这些路径 / 模式 sub-agent **绝不能 Read** —— 即使主 Claude 在 Task prompt 里手滑塞进来，也要拒绝并在 J