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Todo: digester-youtube-crawler
进行中
- [ ] 等待首次任务委派，开始消化 YouTube 爬虫 knowhow
待完成
- [ ] 审阅 knowhow.md 并提取评分维度
- [ ] 生成 benchmark.md
- [ ] 构建 train.json + test.json
- [ ] 计算 industry_avg.json
- [ ] 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 | ⬚ 未开始 | innovator | P0 | 2026-04-03 16:09 | - |