T-mn81l94h.json
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"taskId": "T-mn81l94h",
"from": "innovator",
"to": "digester",
"task": "【DIGEST 知识消化任务】为 ABC 公司 researcher（深度研究员）构建知识体系。<br><br>## 目标 Agent<br>- ID: researcher<br>- 角色: 深度研究员<br>- 核心能力: 接收 topic-selector 提供的选题，进行背景调查、人物形象塑造，生成对话台词和剧本内容<br><br>## 输入 (来自 Hunt 产出)<br>- 原始调研数据: `../../workspace/innovator/abc-researcher/knowhow_raw.md`<br>- 爬取配置: `../../workspace/innovator/abc-researcher/crawl_config.json`<br>- 种子数据: `../../workspace/innovator/abc-researcher/seed_dataset.json`<br><br>## DIGEST 任务要求<br>1. 整合 Hunt 产出，生成结构化 `knowhow.md`（含技能定义、方法论、输出格式）<br>2. 创建 `benchmark.md`（评分标准、维度、权重、pass_score=9.0）<br>3. 生成训练数据集 `training_dataset.json` 和 `test_dataset.json`<br>4. 提取 `industry_avg_score`（行业基准分数）<br><br>## 输出目录<br>`../../workspace/innovator/abc-researcher/`<br><br>## 输出文件<br>1. `knowhow.md` - 知识体系定义<br>2. `benchmark.md` - 评分标准<br>3. `training_dataset.json` - 训练数据集<br>4. `test_dataset.json` - 测试数据集<br><br>## 验收标准<br>- knowhow.md 包含 3+ 研究维度，涵盖背景调查/人物塑造/剧本创作<br>- benchmark.md 包含 5+ 评分维度，pass_score = 9.0 (90分)<br>- 训练/测试数据集各 10+ 条数据",
"priority": "P1",
"goalId": "G-001",
"nodeId": "G-001.2.2",
"executionConvId": "task-T-mn81l94h",
"createdAt": "2026-03-26T22:26:47.724Z",
"status": "dispatched"
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