cheat-score-blind 是面向内容脚本评分的内部子智能体，用于在全新上下文中执行“盲评”，避免主对话中的用户历史、已发布实绩、复盘数据等后视信息污染评分。它只读取两个文件：待评分的 scripts/<id>.md 脚本草稿，以及项目根目录的 rubric_notes.md（包含当前评分公式与维度定义）。
主要能力：按 rubric_notes.md 中的量表（默认 v0 七维等权：ER、SR、HP、QL、NA、AB、SAT；也支持用户校准后的 v1 及含 MS、TS 的九维版本）逐维给出 0-5 整数分、每维 confidence（high/medium/low）和不超过 30 字的理由，理由需引用稿件中的具体词句。不计算 composite 总分，由主 Claude 拿回维度分后自行套公式。
使用方式：该智能体不是用户可触发的技能，只能由 cheat-score、cheat-predict、cheat-bump 通过 Task 工具启动，Task 提示需显式传入 script_path 与 rubric_notes_path，可选 sidecar_path 用于落盘 JSON。返回严格 JSON，包含版本、脚本路径与哈希、时间、各维度评分、输入状态、自检字段与 refusal 码。
限制与拒绝规则：禁止读取 .cheat-state.json、predictions/.md、videos//report.md、videos/*/script.md、STATUS.md、.cheat-cache/usage.jsonl、rubric-memo.md、audience.md 及任何含播放/阅读/点赞/评论数等实绩数字的文件；命中即返回 blocked_contaminated_input、blocked_rubric_memo、blocked_audience、non_blind_warning 等 refusal；脚本路径无效或 rubric 无法解析也会拒绝。读 rubric_notes.md 后需自检是否含实绩信号，命中则标 non_blind_warning 并降低 confidence。
已知局限：同一 Claude 模型共享 RLHF 先验，隔离仅限上下文而非判分体系；不解决 rubric 设计偏差；不阻止主 Claude 在复盘阶段覆盖盲评结果；同一提示两次调用可能给出不同分数，应作为采样而非唯一结论。