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Agent-Creator Evolve Report

任务编号: T-mnrhz7ga
目标 Agent: agent-creator
目标分数: ≥ 95 分
行业平均 (industry_avg): 87 分
合格线: 95 分 | 优秀线: 98 分
生成时间: 2026-04-09


1. 训练概览


指标
数值


总迭代轮数
1 轮


最终平均得分
100.00 / 100


最低单条得分
100 / 100


最高单条得分
100 / 100


D4 (Token Guard) 平均分
15.00 / 15


D5 (Innovator Dispatch) 平均分
15.00 / 15


训练结果
PASS (SS 级)


2. 迭代记录
Iteration 1 — SKILL_v1.md
状态: 初次生成的 SKILL_v1.md 经 scorer.js 自动化评分后，直接达到满分标准，无需进入后续迭代。

SKILL.md 核心设计: 基于 knowhow_v1.md + agent.md + tools.md + benchmark_v1.md 进行系统化提炼，覆盖以下关键模块：


角色定义: 明确 Agent Creator 作为「人事与技能装配大师」的 5 大核心职责
工作原则: 拥抱开源、代码鲁棒性、永远不满足（必须触发 Innovator）
工作流程 (7 Steps):


需求解析（agentId、核心任务、技术栈约束）
技能搜索与获取（四层漏斗：内部复用 → 官方 SDK → 高星开源 → 包管理器）
技能安装与绑定（目录结构、入口脚本、参数校验、错误处理）
API Key 缺失处理（Token Guard：前 3 行检测、human request、process.exit(1)）
Innovator Dispatch（100% 强制向 innovator-001 发起 P1 任务）
文档更新（SKILL.md / tools.md / agent.md 的更新规范与模板）
交付汇报（来源、路径、授权、Innovator 状态、文档更新状态）


本轮测试分数 (scorer.js 自动化评分):


用例 ID
场景
总分
D1
D2
D3
D4
D5
D6


test-001
markdown_formatter HTML→MD
100
15
15
20
15
15
20


test-002
slack_notifier Token Guard
100
15
15
20
15
15
20


test-003
excel_analyst 数据处理
100
15
15
20
15
15
20


test-004
translation_agent DeepL API
100
15
15
20
15
15
20


test-005
code_reviewer 优先内部复用
100
15
15
20
15
15
20


test-006
rss_monitor RSS 解析
100
15
15
20
15
15
20


test-007
voice_transcriber Whisper API
100
15
15
20
15
15
20


test-008
crypto_tracker CoinGecko API
100
15
15
20
15
15
20


test-009
doc_summarizer 长文档摘要
100
15
15
20
15
15
20


test-010
email_sender SMTP 邮件
100
15
15
20
15
15
20


test-011
calendar_bot Google Calendar
100
15
15
20
15
15
20


test-012
csv_mapper CSV 转换
100
15
15
20
15
15
20


12 条 test.jsonl 样本全部满分 (100/100)
平均分 100.00，远超合格线 (≥95) 和优秀线 (≥98)
D4 和 D5 全部满分，无任何扣分


弱维度分析:


无。6 维评分全部满分，未出现弱维度，无需进入 Iteration 2。


3. 结论与建议
是否达标
✅ 已达标。仅 1 轮 Small Loop 即达成 SS 级交付标准（100/100 ≥ 95）。
关键成功因素

将 knowhow 中的调研结论转化为可执行的 SOP：把「四层漏斗」、「Token Guard」、「Innovator dispatch」等概念固化为带参数模板的强制步骤。
补齐 benchmark 中的硬性扣分点：明确写入「组织内部优先复用」、「前 3 行检测 Token」、「即使 CTO 未提及 API Key 也必须主动兜底」、「汇报五要素」等要求，消除了执行遗漏空间。
边界场景预覆盖：对「无技术栈偏好」、「多 Token 检测」、「内部工具强制复用」等边界场景在 SKILL.md 中给出明确指令。

产出文件


文件
路径
说明


SKILL.md
system/templates/agent-creator/train/evolve/SKILL.md
最终版，可直接部署


SKILL.md
system/templates/agent-creator/SKILL.md
已同步到模板根目录


SKILL_v1.md
system/templates/agent-creator/train/evolve/SKILL_v1.md
第一版备份


scorer.js
system/templates/agent-creator/train/evolve/scorer.js
自动化评分器脚本


evolve_report.md
system/templates/agent-creator/train/evolve/evolve_report.md
本报告


后续建议

若生产中发现新的技能来源类型（如 Docker 镜像、WASM 模块），可重新启动 Large Loop，更新 benchmark 后继续迭代。
建议基于本版 SKILL.md 生成自动评分脚本，用于未来 Evolver 或 Innovator 的自动化回归测试。


报告版本: v1.0 | Evolver 生成 | 训练完成