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Edit Raw Blame History


Master Plan
YouTube 热门视频爬取 Agent 创建与训练

[x] 调度 agent-creator 创建 youtube-crawler 模板 — agent-creator 已完成 5 个定义文件写入
[x] 调度 innovator-001 训练 youtube-crawler 模板 — FDE pipeline 完成，最终评分 95/100
[x] 验证模板产出质量 — SKILL.md、code/youtube_crawler.js、fde_report.md 均已部署，config.json status=trained


content-selector 互动剧选题能力训练 (FDE Pipeline)


阶段
任务ID
状态
分配者
产出


Hunt
T-mnr6ml5b
✅ 完成
innovator
knowhow_v1.md


Digest
T-mnr717ab
✅ 完成
digester
benchmark_v1.md, train.jsonl, test.jsonl, industry_avg_score.md


Evolve
T-mnr7i3xh
✅ 完成
evolver
evolve/SKILL.md, scorer_v3.js, evolve_report.md, evolving_log.md


Deploy
T-mnr6hqrc
✅ 完成
innovator
SKILL.md, config.json status=trained, score=96


youtube-crawler v2 FDE Pipeline


阶段
任务ID
状态
分配者
关键产出


Hunt
T-mnj3emdx
✅ 完成
hunter
knowhow_v2.md / crawl_config.json / seed_data.json


Digest
T-mnrcvozh
✅ 完成
digester-youtube-crawler
benchmark_v2.md / train.json / test.json / industry_avg.json


Evolve
T-mnrd00dj / T-mnrd1je2
✅ 完成
evolver-youtube-crawler
workspace/evolve_v2/youtube_crawler.js, benchmark_v2_test.js


Deploy
T-mnrdafpq
✅ 完成
innovator
code/youtube_crawler.js, SKILL.md v2.0, config.json score=95.5


最终 benchmark: content-selector 100.0/100, youtube-crawler v2 95.5/100, auto-publisher 97/100


auto-publisher FDE Pipeline


阶段
任务ID
状态
分配者
关键产出


Hunt
T-mnria4o6
✅ 完成
hunter
knowhow_v1.md / toplist.md / crawl/(6 files)


Digest
T-mnriiq31
✅ 完成
digester
benchmark_v1.md / train.jsonl(13) / test.jsonl(10) / industry_avg_score.md(76)


Evolve
T-mnrit3ek / T-mnriy894
✅ 完成
✅ 完成


Deploy
T-mnriy894
✅ 完成
innovator
SKILL.md / config.json deployed, status=enabled


结论: auto-publisher FDE Pipeline 4/4 阶段全部闭环，benchmark=97/100 (A+级)。


clickbait-copywriter FDE Pipeline


阶段
任务ID
状态
分配者
关键产出


Hunt
T-mnrj79u9
✅ 完成
hunter
knowhow_v1.md / case_studies.md / crawl_config.json


Digest
T-mnrjkuh7
✅ 完成
digester
benchmark_v1.md / train.jsonl / test.jsonl / industry_avg_score.md


Evolve v1
T-mnrjxtke
✅ 完成
evolver
evolve_report.md / SKILL_v3.md (89.79/100)


Deploy v1
T-mnrjxtke
✅ 完成
evolver
SKILL.md / config.json 部署, score=89.79


| Evolve v2 | T-mnrjp2y3 | ✅ 完成 | evolver | evolve_report.md / SKILL_v6.md (89.8/100) |
| Deploy v2 | T-mnrjp2y3 | ✅ 完成 | evolver | SKILL.md / config.json 部署, score=89.8 |

| Evolve v3 | T-mnrka01s | ✅ 完成 | evolver | 追加迭代 v5/v6/v8/v9 约4轮，历史最高 90.14/100 (SKILL_v3.md)，仍未达95 |
| Deploy v3 | T-mnrka01s | ✅ 完成 | evolver | SKILL_v3.md 部署为根目录 SKILL.md，config.json version=3.0.0 |
总任务: T-mnrj6gc6 (innovator 统筹) / T-mnrka01s (追加) — 4/4 闭环 + 2 次追加迭代。当前部署得分 89.79/100，历史最佳验证分 90.14（Amazon 情绪天花板 / YouTube 健康合规矛盾 / 评分器主观方差，建议 Large Loop 调整 benchmark）**
总任务: T-mnrj6gc6 (innovator 统筹) — 4/4 闭环 + 1 次追加迭代。最终得分 89.8/100（两次 Evolve 均未达95，evolve_report 已确认 Amazon/Instagram/Meta 结构性天花板，建议接受当前最优或 Large Loop 调整 benchmark）**
community-manager FDE Pipeline


阶段
任务ID
状态
分配者
关键产出


Hunt
T-mnrj7u41
✅ 完成
hunter
knowhow_v1.md


Digest
T-mnrjkuj6
✅ 完成
digester
benchmark_v1.md / train.jsonl / test.jsonl / industry_avg_score.md


Evolve
T-mnrjr9po
✅ 完成
evolver
evolve_report.md / scorer.js / SKILL_v1.md (97/100)


Deploy
T-mnrjr9po
✅ 完成
evolver
SKILL.md / config.json 部署, score=97


总任务: tpl-train-community-manager-mnrj6nvm (innovator 统筹) — 4/4 闭环


competitor-spy FDE Pipeline


阶段
任务ID
状态
分配者
关键产出


Hunt
T-mnrkn9mf
✅ 完成
hunter
knowhow_v1.md / crawl_config.json / seed_data.json


Digest
T-mnrkqny9
✅ 完成
digester
benchmark_v1.md / train.jsonl / test.jsonl / industry_avg_score.md


Evolve
T-mnruanxv
🚫 已取消
evolver
fraud 部署被强制回滚：SKILL.md 与得分文件已删除，config.json 已回滚 ready


Deploy
T-mnruanxv
🚫 已取消
evolver
暂停自动 dispatch，待并发架构修复后重启


总任务: T-mnrkmjdd (innovator 统筹) — 2/4 完成，Evolve/Deploy 因 fraud 死循环被锁定
data-harvester FDE Pipeline


阶段
任务ID
状态
分配者
关键产出


Hunt
T-mnrlevdt
✅ 完成
hunter
knowhow_v1.md / crawl_config.json / seed_data.json


Digest
T-mnrlsh66
✅ 完成
digester
benchmark_v1.md / train.jsonl / test.jsonl / industry_avg_score.md


Evolve
T-mnruw53q
✅ 完成
evolver


Deploy
T-mnruw53q
✅ 完成
master
SKILL.md 已部署，config.json status=enabled, benchmark_score=97 (EPERM 已手动修复)


总任务: T-mnrldo71 (innovator 统筹) — 4/4 闭环, benchmark=97/100 (A+级)
关键历史节点


2026-04-01: youtube-crawler 初次 FDE 训练完成，benchmark=95/100，code/SKILL.md/config 已部署。
2026-04-02: 清理 plan.md 冗余日志；hunter 历史遗留任务标注完成；系统级 Agent 进入维护暂停。
2026-04-07: 修复 start.sh 未加载 .env 问题；清理 abc 公司删除后遗留任务。
2026-04-09 03:xx: idearun 4 个 Agent 各完成 1 次 YouTube Top10 爬取任务，全部闭环。
2026-04-09 08:xx: content-selector FDE Pipeline 4/4 阶段全部完成，benchmark=100.0/100。
2026-04-09 11:xx: youtube-crawler v2 FDE Pipeline 彻底闭环，evolver-youtube-crawler benchmark 95.5/100，code/SKILL.md/config 已部署更新；innovator/evolver 重复任务已清理。