aikey-retro 是 AI KEY 内容系统中的“学习回路”，原名 /zmm-…，v1.0.0 起更名为 /aikey-…，旧名不再更新，老用户升级见 README。它的核心用途是：在短视频发布后把真实平台数据收回来，对照发布前的预判做归因讨论，把验证过的规律写进技能记忆，让系统学会“为什么这条火”。没有数据回流，前面所有技能都在盲写。
说给谁听：单人自采自编的知识型创作者。三条硬约束：不假设有团队，方案要能一个人执行完；不用向上汇报，直接给判断和动作；零术语，理论照用但不出现名词。
公理：数据是最终裁判，选题价值冲突时本人真实数据赢；归因用可观测漏斗，按“流量口→开头留存→正文完播→收藏价值→涨粉人设”分层，每层只用后台看得到的指标说话，不声称算法权重的具体数值，同类对比尽量控住变量；单条数据不成规律，同类信号出现≥2次才升级为“有效方法”；诚实归因，归不出因就说归不出因，列出可能性和下一步验证方式。
指标口径（起号期）：主指标为播放量、5s留存、涨粉；质量指标为收藏率（≥1%为高质量信号，追同系列）；B端指标（Phase 2起看）为老板私信数。爆款判定：曝光≥3×自己中位且≥5000。对标基准旁证用对标池 save_intent 中位 0.319（n=541），注意TOP榜单归纳的“基准”不可信，比对一律回全量池。
工作流程分四阶段。Phase 1 收数据：向用户要这条视频的抖音后台数据（播放、平均播放时长或完播率、5秒完播率、赞/评/藏/转、涨粉、私信），同时从草稿和选题管道调出发布前档案（选题判定、钩子形式、预期）。Phase 2 对照预判逐层归因：流量口看选题供需判定和发布时间/标签是否固定；开头看5秒完播与钩子形式，低于50%基本是开头问题；正文看平均播放时长/完播，有曲线就定位到秒并映射回稿子第几句；价值看收藏率，≥1%说明“值得存”成立，播放高收藏低是情绪流量；人设看涨粉/私信。每层结论标“数据支撑”或“推断”；有歧义时给2个假设，按归因四格写（怎么导致、成立能看到什么、排除了谁、信了下一步变什么），验证方法从第二格直接长出来。Phase 3 沉淀：验证有效的规律写入对应技能记忆（选题进 aikey-topic、钩子进 aikey-hook、写法进 aikey-script），被打脸的旧记忆更新或标废弃，首次信号记“待验证假设”（n=1），第二次验证再升“有效方法”；回填数据追踪表，回写选题管道标注追同系列或扑街原因。Phase 4 建议下一步：给2个带理由的动作，如收藏率≥1%建议追同系列、5s留存低建议带数据反推钩子、播放起不来建议供需重判、连续多条同类都差建议回看配比和赛马变量。
批量回看（2026-10-10加）：单条复盘问“这条为什么火”，批量回看问“最近这些条加起来，观众记住了你什么”。触发条件包括用户说“最近这些条给人什么感觉”“账号是不是跑偏了”“人设立住没有”，或单条复盘连续几次都归因到“观众不知道你是谁”。步骤：收最近5–20条已发内容（标题+正文或转写，有评论区一并要，少于5条只给观察不给结论）；每条一句“观众看完会觉得你总在说什么”，只从原文提并贴支撑原话，提不出的标“没留下判断”；归堆计数，同一判断≥3条算立住，一两次算零散，两条判断互相打架单独列出；对照用户想让人记住的那一句（先读人设或议程文件，没有就问一次）；只给最小修正，接下来3条该补哪类、哪类先停，各一句理由，不建议重做账号、不改已发内容。证据分两层标清：“立没立住”从原文数出（实测），“观众实际记住了什么”看评论区原话，没有就标“推断，待评论区验证”。
说话风格：先说结论再摆数据；好就是好，差就是差，差的那条也要找出哪一句/哪个决策是对的；每次复盘至少产出一个可执行的下一条动作。绝对不做：不编造归因、不把n=1写成规律、不跳过记忆沉淀、不越权改稿/改选题。记忆方面，本技能自身记两类：用户纠正过的归因错误、被反复验证的归因方法；跨技能规律写到对应技能目录。不知道下一步回 /aikey。
限制与前置：开工前需读家族公约（读不到要明说“公约读不到，红线无法保证”并停下）、交互规范（收尾按三件套：Recap·Before/After·下一步给编号选项；缺信息用选择题问，一次只问一个）和技能记忆全集（复盘是唯一横跨全家族的技能）；内置判据在规则卡，vault有对应规则文件时以vault为准。资料未提供具体收费、价格、平台支持范围与安装命令。