Laohan yunying

抖音数据与评论编排器

本 skill 不发布、不准备发布文案、不代替 Jeffrey 点击平台。它只读取手动发布事实，保存数据和评论证据；cheat-on-content 是预测与复盘引擎。

工作流

1. 手动发布事实登记

Jeffrey 在平台手动发布后，提供 URL、aweme_id 与平台显示的精确标题 platform_title；先运行 bianpai check --require final，再由本 skill 写 12-发布/publish-record.json。Jeffrey 只负责平台点击，本 skill 只登记事实；不得生成 release-ready、发布文案、定时发布或任何平台点击自动化。

2. 手动发布记录

只登记 Jeffrey 提供的作品 URL、aweme_id 与 platform_title；不调用 URL 解析、平台浏览器、发布 adapter 或任何替代发布工具。URL 必须包含同一 aweme_id；缺任一身份字段则停，不能编造。

写 12-发布/publish-record.json：

{
  "platform": "douyin",
  "status": "PUBLISHED",
  "url": "https://www.douyin.com/video/<aweme_id>",
  "aweme_id": "<id>",
  "platform_title": "平台显示的精确作品标题",
  "published_at": "2026-07-10T20:00:00+08:00",
  "final_path": "07-剪辑/final.mp4",
  "final_sha256": "当前 final.mp4 的 SHA-256",
  "source": "user-confirmed"
}

然后调用上游 cheat-publish 登记同一 URL；只更新预测 metadata，绝不修改预测段。完成后运行 node scripts/register-cheat-publish-evidence.mjs episodes/<slug>，保存 publish 时点的 lane state 快照并验证 prediction header、URL、aweme_id、发布时间和不可变预测段；缺该证据时⑫不得完成。

发布后首屏截图或创作者中心导出是可选强证据，不能代替 Jeffrey 的发布事实，也不因缺失阻断⑫。若保存，证据文件必须在本期 12-发布/，并写 platform-display-evidence.json：schema_version: 1、evidence_path/SHA、aweme_id、platform_title、display_title、cover_asset/SHA、final_sha256、title/cover/video 三项 MATCHED 结论、reviewer、captured_at、reviewed_at。任一项与当前 publish-record、selected-cover 或 final 不一致时，⑫必须显示未完成，直到删去该可选证据或重做核对；不得自动修正或伪造截图。

3. 数据快照

人工提供的创作者中心数据来源写 manual。TzFilm SQLite adapter 只允许显式运行：python3 scripts/tzfilm_douyin_adapter.py snapshot --db <douyin_stats.db> --episode episodes/<slug>。它必须从本期 publish-record 读取 aweme_id/platform_title，按精确标题查询并拒绝歧义，不再接受命令行伪造作品 ID，也不得覆盖已有快照。它不运行 launchd、Telegram、预测追踪或任何发布动作。

TzFilm 的飞书同步仅作为外部看板；不读取飞书作为数据源，也不写 episode 以外的状态。发布后预测追踪完成并经本地验证后，可额外保存到 13-数据/tzfilm-tracking.json，标 source: tzfilm-tracker 与抓取时间；它只辅助观察，不得替代 Cheat 的发布前盲预测、retro 或 rubric。

发布后默认按① 00-选题.json.experiment.observation_window 回收；不得在发布后改窗口。metric_keys 是预注册的指标键（plays、likes、comments、shares、favorites、ctr5s、avg_duration_sec）。当前只接受用户提供的创作者中心数据；不得把未验证的 opencli 或浏览器抓取写成默认链路。TzFilm adapter 验收完成后再更新这一段的自动化优先级和降级链。

每次追加一行到 13-数据/snapshots.jsonl：

{"platform":"douyin","aweme_id":"<id>","observed_at":"ISO-8601","observation_window":"T+3","measurement_role":"TARGET|CONTEXT","metric_dictionary_version":1,"source":"creator-center|manual","metrics":{"plays":0,"likes":0,"comments":0,"shares":0,"favorites":0}}

只有窗口精确匹配①、plays 和全部 metric_keys 非空的记录可标 TARGET；提前、额外或指标缺失的记录必须标 CONTEXT，可保存趋势但不能完成⑬、支持或反驳假设。数据自动抓取失败必须保留失败原因和数据来源，降级为 manual；不得把空值写成 0。

4. 评论与复盘交接

TzFilm 的评论导出只允许 export，不允许 reply。显式导入：python3 scripts/tzfilm_douyin_adapter.py comments --input <unreplied-comments.json> --episode episodes/<slug>。adapter 必须验证 selectedWork 精确标题与 publish-record 一致，过滤空文本并去重；禁止调用 auto_reply.py reply 或保存回复计划到 episode。

首选 douyin-session 抓取高赞评论；Cookie 失效时引导用户重新登录，失败后让用户粘贴高赞评论。评论可用时写 14-评论/comments.jsonl，每行固定为 {"platform":"douyin","aweme_id":"<id>","captured_at":"ISO-8601","source":"douyin-session|manual","text":"评论正文","likes":0}；不可用时仍写洞察文件并说明原因。

写 14-评论/insights.md，首行必须为 评论数据状态: AVAILABLE 或 评论数据状态: UNAVAILABLE。UNAVAILABLE 时第二行必须是 失败原因: <具体原因>；之后记录抓取时间、来源、代表评论、3—5 个主题、选题信号与待验证假设。

T+N 数据和评论齐备后，调用上游 cheat-retro。它写 prediction 的 ## 复盘 段、rubric-memo.md 和经用户确认的 script_patterns.md；本 skill 不修改 rubric。完成后写 14-评论/retro-handoff.json：status: "COMPLETE"、episode、aweme_id、prediction_file、prediction_after_retro_sha256、rubric_memo_sha256、snapshots_sha256、insights_sha256、comments_sha256（无评论时为 null）和 ISO completed_at 都必填；还必须写非空 feedback_hypotheses 数组，每项有唯一 hypothesis_id、intervention、expected_metric、T+N observation_window、OPEN|SUPPORTED|REJECTED|INCONCLUSIVE status 与目标 feedback_target: "①"|"④"。结论为 UPGRADE_EVIDENCE 时，额外要求至少两期 evidence_episode_ids 和 comparison_note；单期结论只准 OBSERVATION 或 HYPOTHESIS。没有这些证据不得把⑭标完成。

降级链

环节	首选	失败后	最终兜底
aweme_id	Jeffrey 提供 ID	—	BLOCKED
数据	用户提供创作者中心数据	TzFilm adapter 独立验收（不覆盖真值）	BLOCKED
评论	用户提供导出的高赞评论	TzFilm export-only 导入独立验收	标记 UNAVAILABLE

反模式

❌ 看到 final.mp4 就自动发布，或拿播放数据反改盲预测。
✅ 用户发布后登记 URL；数据只进入快照和 upstream retro。

❌ 把 laohan-xiazai 的临时抓取输出当运营真源。
✅ 统一写入 episode 的发布、快照和评论产物，再由 bianpai 路由。