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Todo: digester-youtube-crawler

已完成

  • [x] 等待首次任务委派,开始消化 YouTube 爬虫 knowhow

待完成

  • [x] 审阅 knowhow.md 并提取评分维度
  • [x] 生成 benchmark.md
  • [x] 构建 train.json + test.json
  • [x] 计算 industry_avg.json
  • [x] 验证产出并汇报 | T-mnevj3i8 | 消化 youtube-crawler 的 knowhow.md,为 youtube-crawler Agent 模板生成 benchmark 与训练数据集。\n\n## 输入\n- knowhow.md 路径: system/templates/youtube-crawler/workspace/hunt/knowhow.md\n\n## 产出要求(写入以下目录)\n- 输出目录: system/templates/youtube-crawler/workspace/digest/\n- benchmark.md: 设计 5-8 个可量化维度,权重总和 100%,定义 0-100 分评分细则,设定及格/良好/优秀阈值,目标设计标准达到 90 分以上。\n- train.json: 训练数据集 ≥40 条样本,每条标注各维度得分与总分。\n- test.json: 测试数据集 ≥10 条样本。\n- industry_avg.json: 行业基线(设定 industry_avg_score 和 elite_avg_score)。\n\n## 验收标准\n1. JSON 文件必须合法可解析\n2. benchmark.md 中权重总和 = 100%\n3. train + test 总样本数 ≥ 50\n4. 完成后汇报文件路径和 benchmark 设计摘要 | ✅ 完成 | innovator | P1 | 2026-03-31 17:11 | - | | T-mnevwogv | 执行 DIGEST 阶段:消化 youtube-crawler 的 knowhow.md,生成 benchmark.md、train.json、test.json 和 industry_avg.json。输入文件: /mnt/lemonboss/system/templates/youtube-crawler/workspace/hunt/knowhow.md。产出目录: /mnt/lemonboss/system/templates/youtube-crawler/workspace/digest/。要求: 1) benchmark.md 设计 5-8 个可量化维度,权重总和100%,定义0-100分评分细则,设定及格/良好/优秀阈值,目标总分90+;2) train.json ≥40条样本,test.json ≥10条样本;3) industry_avg.json 包含 industry_avg_score 和 elite_avg_score。完成后更新任务状态并汇报。 | ✅ 完成 | innovator | P1 | 2026-03-31 17:22 | - | | T-mnevyvaz | 执行 DIGEST 阶段:消化 youtube-crawler 的 knowhow.md,生成 benchmark.md、train.json、test.json 和 industry_avg.json。输入文件: /mnt/lemonboss/system/templates/youtube-crawler/workspace/hunt/knowhow.md。产出目录: /mnt/lemonboss/system/templates/youtube-crawler/workspace/digest/。要求: 1) benchmark.md 设计 5-8 个可量化维度,权重总和100%,定义0-100分评分细则,设定及格/良好/优秀阈值,目标总分90+;2) train.json ≥40条样本,test.json ≥10条样本;3) industry_avg.json 包含 industry_avg_score 和 elite_avg_score。完成后更新任务状态并汇报。 | ✅ 完成 | innovator | P1 | 2026-03-31 17:23 | - | | T-mnj3nimu | 【FDE Phase 2: DIGEST】对 YouTube Data API v3 爬取技能进行知识消化与 Benchmark 生成。

    ## 目标
    为 youtube-trending-crawler 技能生成 benchmark 评分标准和训练数据集。

    ## 输入文件
    Hunter 产出的文件位于: /Users/yibo/Documents/lemonAI/lemonboss/system/agents/hunter/workspace/youtube-trending/
    - knowhow_v2.md
    - crawl_config.json

    ## 目标 Agent
    - company: test
    - agent: claude-youtube-skills

    ## Digest 任务要求
    1. 解析 knowhow_v2.md - 提取核心知识点和 API 调用方法论
    2. 生成 benchmark_v2.md - 可量化的评分标准,包含:
    - API 调用准确性
    - 数据字段完整性
    - 多地区/多分类支持
    - 错误处理健壮性
    - 输出格式正确性
    - 配额管理合理性
    3. 生成训练数据集 (如可能):
    - train.json: 训练样本
    - test.json: 测试样本
    4. 计算行业基线分: industry_avg_score (建议 85-90 分)

    ## 输出路径
    必须写入: /Users/yibo/Documents/lemonAI/lemonboss/data/companies/test/agents/claude-youtube-skills/workspace/digest/
    - benchmark_v2.md - 量化评分标准
    - train.json - 训练数据集
    - test.json - 测试数据集
    - industry_avg.json - 行业基线分数

    ## 重要提醒
    - 读取已有的旧版本 benchmark.md (如存在),合并并输出新版本 benchmark_v2.md
    - 保留所有已有内容,追加新的评分维度 | 🚫 已取消 — test 公司已删除,目标路径不可达,由 T-mnrcradp 替代 | innovator | P0 | 2026-04-03 16:09 | - | | T-mnrcpzur | 立即执行 T-mnj3nimu: 对 YouTube Data API v3 爬取技能进行 Phase 2 DIGEST。输入文件已就绪: system/agents/hunter/workspace/youtube-trending/knowhow_v2.md 和 crawl_config.json。目标: 生成 benchmark_v2.md / train.json / test.json / industry_avg.json。输出到 data/companies/test/agents/claude-youtube-skills/workspace/digest/。突破系统维护暂停状态,立即开始工作。 | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-04-09 10:45 | - | | T-mnrcradp | 【修正路径版】立即执行 T-mnj3nimu 的 DIGEST 任务。输入: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/system/agents/hunter/workspace/youtube-trending/knowhow_v2.md 和 crawl_config.json。目标: 为 YouTube Trending 爬取技能生成 benchmark_v2.md / train.json / test.json / industry_avg.json。\n\n重要: 原任务指定的输出路径 data/companies/test/agents/claude-youtube-skills/workspace/digest/ 因 test 公司已删除而不可达。你必须将产出写入: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/system/templates/youtube-crawler/workspace/digest_v2/\n\n要求: 1) benchmark_v2.md 设计 5-8 个可量化维度,权重总和100%,定义0-100分评分细则,目标总分90+;2) train.json >=40条样本,test.json >=10条样本;3) industry_avg.json 包含 industry_avg_score 和 elite_avg_score。4) 读取 system/templates/youtube-crawler/workspace/digest/ 中的旧版本 benchmark.md/train.json/test.json/industry_avg.json 作为参考,合并升级输出 v2 版本。完成后更新 todo.md 并向 master 汇报。 | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-04-09 18:53 | - | | T-mnrcs3qk | 【紧急执行】T-mnj3nimu 的 Phase 2 DIGEST 任务。输入文件: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/system/agents/hunter/workspace/youtube-trending/knowhow_v2.md 和 crawl_config.json。目标: 生成 benchmark_v2.md / train.json / test.json / industry_avg.json。输出到 /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/companies/test/agents/claude-youtube-skills/workspace/digest/。突破系统维护暂停状态,立即开始工作。完成后汇报文件路径和 benchmark 设计摘要。 | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-04-09 10:47 | - | | T-mnrcskqu | 立即执行 T-mnrcradp 的 DIGEST 任务。输入: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/system/agents/hunter/workspace/youtube-trending/knowhow_v2.md 和 crawl_config.json。目标: 为 YouTube Trending 爬取技能生成 benchmark_v2.md / train.json / test.json / industry_avg.json。重要: 原任务指定的输出路径 data/companies/test/agents/claude-youtube-skills/workspace/digest/ 因 test 公司已删除而不可达。你必须将产出写入: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/system/templates/youtube-crawler/workspace/digest_v2/。要求: 1) benchmark_v2.md 设计 5-8 个可量化维度,权重总和100%,定义0-100分评分细则,目标总分90+;2) train.json >=40条样本,test.json >=10条样本;3) industry_avg.json 包含 industry_avg_score 和 elite_avg_score。4) 读取 system/templates/youtube-crawler/workspace/digest/ 中的旧版本 benchmark.md/train.json/test.json/industry_avg.json 作为参考,合并升级输出 v2 版本。完成后更新 todo.md 并向 master 汇报。 | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-04-09 18:58 | benchmark_v2.md 8维评分体系(权重100%), train.json 42条, test.json 12条, industry_avg.json 含基线 | | T-mnrcvozh | 【最终执行版T-mnrcradp】立即执行DIGEST任务。输入: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/system/agents/hunter/workspace/youtube-trending/knowhow_v2.md、/Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/system/agents/hunter/workspace/youtube-trending/crawl_config.json、/Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/system/agents/hunter/workspace/youtube-trending/seed_data.json。\n\n目标: 为YouTube Trending爬取技能生成benchmark_v2.md/train.json/test.json/industry_avg.json。\n\n强制输出路径: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/system/templates/youtube-crawler/workspace/digest_v2/\n\n要求: 1) benchmark_v2.md设计5-8个可量化维度,权重总和100%,定义0-100分评分细则,目标总分90+;2) train.json >=40条样本,test.json >=10条样本;3) industry_avg.json包含industry_avg_score和elite_avg_score;4) 必须参考system/templates/youtube-crawler/workspace/digest/中的旧版benchmark.md/train.json/test.json/industry_avg.json进行合并升级。\n\n完成后更新todo.md并向master汇报。 | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-04-09 18:56 | v2产出已核验: benchmark_v2.md(7维/权重100%), train.json 44条, test.json 15条, industry_avg.json(industry_avg=65, elite_avg=92)。覆盖功能完整性/API规范/数据准确性/代码质量/错误处理与三级降级/扩展性/性能。 |