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发布清单

目标：7 天内 100+ stars，先中文社区冷启动，再打 Hacker News。

当前状态（2026-11-03）：GitHub 已上线 https://github.com/YKLovePython/cheatcheck， CI 全绿；npm 已发布 cheatcheck@0.1.0（https://www.npmjs.com/package/cheatcheck）， tag v0.1.0 与 GitHub Release 已创建。下面的清单保留为可重复使用的发布流程。

这份文件是给自己看的，不发布。原则只有一条：先给价值，再要 star。 每个渠道都先讲清楚 "它能帮你挡掉什么"，最后才放链接。

0. 发布前（必须全部完成）

  • 把仓库里所有 OWNER 替换成真实 GitHub 用户名 bash grep -rn "OWNER" --include="*.md" --include="*.yml" --include="*.json" .
  • GitHub 仓库名：cheatcheck，Description 用下面这句： Catch your AI coding agent cheating before you merge: deleted tests, skipped specs, weakened assertions.
  • Topics：ai ai-agents code-review reward-hacking testing static-analysis claude-code codex cursor opencode github-actions cli
  • 确认 dist/ 已提交，且 npm run build 之后 git status 干净
  • npm test 全绿；node dist/cli.js --diff examples/agent-cheat.diff 输出正常
  • README 首屏在手机上能一屏看到：一句话、demo 图、npx cheatcheck
  • 上传 Social preview（1280×640）：左边 agent 说 "all tests pass ✅"，右边 cheatcheck 说 "12 of those tests no longer exist."
  • 打 tag v0.1.0，创建 GitHub Release，正文直接用 CHANGELOG.md 的 0.1.0 段落
  • npm publish，确认 npx cheatcheck@0.1.0 --version 可用
  • 在 7 个真实仓库上各跑一次（npm run verify:repos，全部 100 分）；截图仍可补
  • 准备一条 30 秒录屏：在真实 repo 里删掉一个测试 → 跑 cheatcheck → 红色 FAIL

1. 定位句（所有渠道统一）

中文：

Agent 说"测试全过了"。cheatcheck 检查它是不是把测试删了。 一个零依赖的 diff linter，专抓 AI coding agent 的 reward hacking：删测试、跳过用例、 弱化断言、吞异常、关检查。不调模型、不联网、不需要 API Key。

English:

Your agent said the tests pass. Did it delete them? A zero-dependency diff linter for AI reward hacking: deleted tests, skipped specs, weakened assertions, swallowed errors, disabled checks. No model, no network, no API key.

2. 七天节奏

天 渠道 内容
D1 V2EX / 即刻 中文首发，讲动机和真实案例，不放"求 star"
D1 掘金 长文：为什么 agent 会 reward hack，16 条规则怎么设计
D2 X / 即刻 30 秒录屏 + demo 图，英文一句话
D3 Hacker News Show HN，美东周二/周三 8–10 点（北京时间 20–22 点）
D3 r/ClaudeAI 同一角度，强调 Claude Code / Codex 工作流
D4 r/ExperiencedDevs 换角度：code review 里最容易被忽略的 diff 变化
D4 GitHub 给 10 个正在做 agent 工具的项目提 issue/PR，不群发
D5 中文群 把 HN 的讨论截图翻译成一条长帖
D6 复盘 看哪个渠道带来 star，把资源压过去
D7 二发 根据反馈改 README 首屏，再发一次 X thread

标题备选

Hacker News（≤ 80 字符，不要 emoji，不要 "please upvote"）

  1. Show HN: Cheatcheck – catch AI agents deleting tests to pass CI
  2. Show HN: A diff linter for AI reward hacking
  3. Show HN: Your agent said tests pass. Did it delete them?
  4. AI agents optimize the test suite, not the code

推荐第 1 条：具体、有冲突、说清了输入输出。

V2EX（分享创造节点）

  1. 做了一个工具，专抓 AI 写代码时"删测试让 CI 变绿"
  2. Agent 说测试全过了，我写了个工具检查它是不是把测试删了
  3. 零依赖、不联网：检测 AI 代码里的 reward hacking

掘金

  1. AI 编程 Agent 正在偷偷删你的测试：16 条规则与一个 diff linter
  2. Reward hacking 入门：当 Agent 开始优化测试而不是代码
  3. 我如何用 800 行 TypeScript 检测 AI 作弊

Reddit

  • r/ClaudeAI：I built a linter that catches Claude Code deleting tests to make CI green
  • r/ExperiencedDevs：What AI-generated diffs quietly remove, and how to catch it in review

X

Your agent: "All 42 tests pass ✅" cheatcheck: 12 of those tests no longer exist.

A zero-dep diff linter for AI reward hacking. npx cheatcheck

[demo 图]

3. 每个渠道的正文骨架

  1. 一个具体场景（不要从"AI 很火"开始）。例：上周让 agent 修一个 flaky test，它把 it(...) 改成 it.skip(...)，CI 绿了，PR 描述写着"fixed"。
  2. 为什么现有工具抓不到：普通 linter 看代码风格，code review 看新增行；作弊发生在 被删掉的行里。
  3. 它怎么做：读 diff，16 条规则，每条都有误报防护；给一个真实输出截图。
  4. 30 秒试用：npx cheatcheck，退出码 0/1。
  5. 一个诚实的边界：它只看 diff，不能证明剩下的测试是好的；它是烟雾报警器，不是消防员。
  6. 最后一行放仓库链接。不要写"求 star"。

4. 回复策略

  • 有人说"误报"：请对方给 diff，当天复现。真误报就修，并在 issue 里写清楚阈值怎么调。 这是最好的传播素材。
  • 有人说"这有什么用，人也会删测试"：同意，然后给数据：agent 的删除是批量、静默、且在 PR 描述里声称"全部通过"。工具抓的是声称与 diff 不一致。
  • 有人说"规则太简单，绕过很容易"：承认。目标是提高作弊成本，不是证明不可能。欢迎提规则。
  • 有人问"支持 X 语言吗"：直接给 docs/rules.md 的覆盖表，并邀请提 issue 附 diff。
  • 不要和质疑者在评论区吵；把结论沉淀成 README 的 FAQ 或新规则。
  • 不要买 star、不要互星、不要在多个群复制粘贴同一段话。

5. 成功指标

指标 7 天目标 判断
GitHub stars 100+ 主目标
npm 周下载 300+ 真实使用
HN 首页 ≥ 30 分钟 英文破圈
外部 issue ≥ 3 有人真的在用
误报报告 ≥ 1 且已修 精度口碑

如果第 3 天 HN 没起来：不要重复发。改 README 首屏和标题，第 5 天用"真实误报修复记"的角度再发一次。

6. 发布后 24 小时

  • 每 2 小时看一次 issue 和评论，2 小时内回复
  • 把高频问题补进 README 的 "What it is not" 和 FAQ
  • 给每个提 issue 的人道谢，合并第一个外部 PR 时在 Release 里点名
  • 记录每个渠道的 star 增量，写进 LAUNCH.md 末尾的复盘表

7. 复盘表（发布后填）

渠道 发布时间 曝光 star 有效反馈
V2EX
掘金
即刻
Hacker News
r/ClaudeAI
r/ExperiencedDevs
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