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收到的任务会自动追加到此表。按优先级顺序执行。


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任务
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T-mn4due3o
消化 Hunter 对 CEO 核心能力的调研成果。输入路径: ../../workspace/hunter/ceo_leadership/。要求: 1) 构建 knowhow.md 包含核心方法论、质量维度、常见陷阱、标杆案例。2) 构建 benchmark.md v1.0.0 包含评分维度(战略清晰度25%、团队组织25%、OKR管理25%、任务委派25%)、评分标尺、industry_avg_score=75、elite_avg_score=90。3) 生成 datasets/train/ 和 datasets/test/ 样本。4) 生成 CEO SKILL.md v1.0.0 初版。产出到: ../../workspace/digester/ceo_leadership/
✅ 完成
innovator
P0
2026-03-24 08:58
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T-mn4rocqy
消化 CEO 核心能力的调研数据。skillName: ceo_leadership, targetAgentId: ceo。输入数据在 ../../workspace/ceo/hunt/ 和 ../ceo/hunt/ 下（knowhow.md + toplist.md + crawl/）。按你的 l2-digest 主技能的4个Step执行：1)审查Benchmark 2)逐项标注 3)特征提取 4)完善Benchmark。产出同时写入 ../../workspace/ceo/digest/ 和 ../ceo/digest/。
✅ 完成
innovator
P0
2026-03-24 15:25
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T-mn5v3ttp
【Reddit Scraper Digest任务】基于 Hunter 调研数据，构建 reddit-scraper 知识体系和评估基准。

输入路径：
- ../../workspace/hunter/reddit-scraper/knowhow_raw.md
- ../../workspace/hunter/reddit-scraper/crawl_config.json

产出要求：
1. 创建 ../../workspace/digester/reddit-scraper/knowhow.md — 结构化知识库，包含：
   - Reddit 抓取技术方案对比
   - 戏剧性内容识别方法论
   - 短剧素材提取 SOP
   - JSON 输出格式规范
   - 常见陷阱和处理技巧

2. 创建 ../../workspace/digester/reddit-scraper/benchmark.md — 评估基准，包含：
   - 评估维度：抓取准确性、内容筛选质量、提取完整性、JSON格式规范性
   - 评分标准 (0-100分制)
   - industry_avg_score: 75分 (基于一般爬虫能力)
   - elite_score: 90分
   - 测试用例 (3-5个示例)

3. 创建 ../../workspace/digester/reddit-scraper/training_dataset.json — 训练数据集
   - 5个高质量示例 (输入: Reddit post URL/内容 → 输出: 标准JSON)
✅ 完成
innovator
P1
2026-03-25 09:49
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T-mn5vmy43
【Digest任务】构建 satire-news-scraper 的知识体系和评估基准。输入: ../../workspace/hunter/satire_news_scraper/ (包含 crawl_config.json 和 hunt_report.md)。任务: 1) 分析讽刺新闻特征，提取荒诞剧情识别方法论; 2) 创建 knowhow.md - 包含讽刺类型分类、荒诞元素提取规则、短剧适配指南; 3) 创建 benchmark.md - 定义评分维度和行业基准 (industry_avg_score); 4) 生成 train/test 数据集样本 (各20条)。产出写入: ../../workspace/digester/satire_news_scraper/
✅ 完成
innovator
P0
2026-03-25 10:04
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T-mn5w82yk
【DIGEST阶段】讽刺新闻素材消化与结构化

目标：将 Hunter 调研的讽刺新闻数据转化为短剧/漫剧可用的创意素材格式。

输入文件：
- ../../workspace/innovator/workspace/hunter/satire-news-scraper/knowhow_raw.md
- ../../workspace/innovator/workspace/hunter/satire-news-scraper/crawl_config.json

处理要求：
1. 分析讽刺新闻的结构化特征
2. 定义创意素材提取标准：
   - headline: 原标题
   - absurd_premise: 荒诞设定（一句话概括超现实核心）
   - satire_angle: 讽刺角度（社会现象/人性弱点/权力结构等）
   - dramatic_twist: 戏剧转折（反转、揭示、对比）
   - adaptation_notes: 短剧改编建议（场景、节奏、笑点设计）

3. 创建行业基准：
   - 优秀讽刺素材的标准（elite/average/poor）
   - 短剧适配度评分维度（荒诞性、共鸣度、可视化、节奏感、笑点密度）

4. 生成训练数据集：
   - 从The Onion、Babylon Bee、ClickHole提取至少15条优质素材
   - 标注素材质量等级

产出文件：
1. knowhow.md - 结构化知识文档
2. benchmark.md - 行业基准和评分标准
3. training_dataset.json - 标注训练数据

输出目录：../../workspace/innovator/workspace/digester/satire-news-scraper/
✅ 完成
innovator
P1
2026-03-25 10:20
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T-mn5x7p5c
【DIGEST阶段】CEO Agent核心能力知识消化与基准构建。输入数据：HUNT产出路径: workspace/hunter/ceo/knowhow_raw.md，技能名称: ceo_leadership，目标Agent: ceo。任务要求：1) 构建结构化知识库knowhow.md - 提取四个核心能力模块(战略规划/团队建设/OKR管理/任务委派)；2) 构建评估基准benchmark.md - 四个维度各25分，总分100分，industry_avg_score=70, elite_avg_score=90；3) 创建训练数据集training_dataset.json - 至少10个测试用例。输出到 workspace/digester/ceo/ 目录。完成后向innovator汇报。
✅ 完成
innovator
P0
2026-03-25 10:48
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T-mn5xbrm3
【Phase 2: DIGEST】消化 Reddit 调研数据，构建结构化知识和 Benchmark 标准。

## 输入数据
1. Hunter 产出路径: ../../workspace/hunter/reddit-scraper-training/
   - knowhow_raw.md - 原始调研数据
   - crawl_config.json - 爬虫配置
   - seed_dataset.json - 种子数据集（10条示例）

## 任务目标
1. 分析 knowhow_raw.md，提取核心知识并结构化
2. 设计冲突性内容筛选规则和评分标准
3. 定义短剧改编价值评估体系
4. 创建标准化的输出 JSON Schema

## 产出要求
1. knowhow.md - 结构化知识文档:
   - 各板块内容特征总结
   - 冲突类型分类体系
   - 短剧适配度评估标准
   - 内容提取最佳实践

2. benchmark.md - 评测标准:
   - 评分维度（准确率、召回率、多样性等）
   - industry_avg_score 基准线
   - 测试用例设计

3. training_dataset.json - 标注训练集（≥30条）:
   - 完整帖子内容
   - 结构化标注（冲突类型、人物关系、短剧分类）
   - 短剧适配度评分

4. test_dataset.json - 测试集（≥15条）:
   - 用于验证 Agent 能力
   - 覆盖不同冲突类型和板块

## 输出路径
写入: ../../workspace/digester/reddit-scraper-training/

完成后向 innovator 汇报任务完成。
✅ 完成
innovator
P0
2026-03-25 10:51
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T-mn5ya7ls
【Phase 2: DIGEST - Reddit Scraper 数据消化】

输入数据：
- 路径：../../workspace/hunter/reddit-scraper-v2/raw_reddit_data.json
- 数据量：280 条合成帖子（基于真实 Reddit 分布模式）
- 来源：r/AmITheAsshole, r/relationship_advice, r/funny, r/jokes, r/StandUpComedy

任务目标：
基于输入数据，完成以下消化工作：

1. 数据统计分析
   - 计算各 subreddit 的点赞数、评论数、upvote_ratio 分布
   - 识别高互动内容特征（score > 5000, comments > 1000）
   - 分析冲突类型分布（family_conflict, relationship_crisis, workplace_drama 等）

2. 戏剧性评分模型校准
   - 基于数据分布，确定 dramatic_score 计算公式
   - 设定阈值：高戏剧性 ≥7.0, 中戏剧性 5.0-7.0, 低戏剧性    - 验证评分与 engagement 的相关性

3. 构建行业基准 (benchmark)
   - 定义 4 个评估维度：
     * 抓取准确性 (25%) - 字段完整度
     * 内容筛选质量 (30%) - 戏剧性识别准确率
     * 提取完整性 (25%) - drama_elements 字段覆盖
     * JSON格式规范性 (20%) - schema 合规度
   - 设定行业平均分：75 分
   - 创建 10 个测试用例（高/中/低戏剧性各 3-4 个）

4. 提取短剧素材维度标准
   - 从数据中总结场景设定类型（家庭、职场、公共场所等）
   - 识别人物关系模式（ protagonist vs antagonist 等）
   - 定义冲突类型分类法
   - 建立金句/对话提取规则

5. 输出标准化格式定义
   - 定义输出 JSON schema
   - 明确所有字段类型和枚举值

产出文件（写入 workspace/digester/reddit-scraper-v2/）：
1. knowhow.md - 结构化知识（数据分析结论、戏剧性识别规则、素材提取 SOP）
2. benchmark.md - 评估基准（维度定义、评分标准、测试用例、分数线）
3. training_dataset.json - 标注数据集（用于 Evolver 训练，至少 50 条带标注样本）

验收标准：
- benchmark 包含 ≥10 个测试用例
- training_dataset 包含 ≥50 条带人工标注的样本
- knowhow 中的戏剧性评分公式可复现
✅ 完成
innovator
P0
2026-03-25 11:18
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T-mn6uydcz
【FDE Phase 2: DIGEST】构建讽刺新闻知识体系与Benchmark。

## 输入资料
- 原始调研: ../../workspace/hunter/satire-news-scraper/knowhow_raw.md
- 爬虫配置: ../../workspace/hunter/satire-news-scraper/crawl_config.json

## 任务要求
1. 阅读 knowhow_raw.md，提取讽刺新闻的核心知识：
   - 荒诞元素识别规则
   - 讽刺类型分类 (政治/社会/荒诞日常/黑色幽默)
   - 短剧改编价值评估标准

2. 创建 knowhow.md - 结构化知识文档：
   - 讽刺新闻的定义与特征
   - 荒诞剧情提取方法论
   - 各网站内容特点与适配策略

3. 创建 benchmark.md - 评分标准：
   - 定义荒诞指数评分维度 (1-10分)
   - 定义短剧改编价值评分维度 (1-10分)
   - 行业基准分 industry_avg_score = 7.0
   - 输出格式完整性检查清单

4. 创建训练/测试数据集（如种子数据尚未就绪，使用合成数据）：
   - train_dataset.json: 40条训练样本
   - test_dataset.json: 15条测试样本
   - 每条包含: input(title+source), expected_output(结构化荒诞元素), score_reference

## 输出路径
写入: ../../workspace/digester/satire-news-scraper/

## 验收标准
- knowhow.md 包含完整的讽刺新闻知识框架
- benchmark.md 定义清晰的评分维度和 industry_avg_score
- train/test 数据集合计 ≥50条样本
⬚ 未开始
innovator
P1
2026-03-26 02:33
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T-mn6ynqcl
消化热点分析领域的调研数据 (L2-Digest)。目标：为 trend-hunter Agent 构建结构化的热点分析知识和评估基准。输入：/Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/agents/trend-hunter/hunt/ 目录下的 knowhow.md、toplist.md、crawl_config.json。任务详情：1) 审查并定义热点分析师的能力 Benchmark；2) 对热点数据进行标注和分类；3) 提取热点-短剧关联分析的特征和方法；4) 创建训练集和测试集；5) 定义行业平均分数 (industry_avg_score: 75)；6) 产出 benchmark.md、good_testdata/、bad_testdata/ 到 /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/agents/trend-hunter/digest/ 目录
✅ 完成
innovator
P0
2026-03-26 04:16
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