Todo: evolver-youtube-crawler

待办事项

• [x] 读取 benchmark.md、训练数据和当前 skill 代码
• [x] 搭建 mock 测试环境（覆盖 API / yt-dlp / 网络异常）
• [x] 执行第 1 轮 Small Loop：选取最高优先级失败项修复
• [x] 持续 Small Loop 迭代直到局部优化瓶颈
• [x] 执行 Large Loop：完整 benchmark 与架构评估
• [x] 分析评分结果并制定下一轮优化策略
• [x] 达到 benchmark 90 分目标并汇报

已完成

• [x] Agent 全骨架搭建完成
• [x] 基础技能注入完成 (evolving + mock-env + code-refactor) | T-mnew8cq0 | 【自我进化任务】测试并优化你的三个核心技能（evolving、mock-env、code-refactor），确保综合 benchmark 达到 90 分以上。
  
  ## 执行步骤
  1. Code-Refactor 阶段: 运行 code-refactor 技能分析 youtube_crawler.js，生成 refactor_report.md
  2. Mock-Env 阶段: 运行 mock-env 技能搭建测试环境，生成 mock 数据
  3. Evolving 阶段: 运行 evolving 技能执行双循环进化
  
  ## 测试目标
  - 对 system/templates/youtube-crawler/code/youtube_crawler.js 进行代码质量分析
  - 搭建 mock 测试环境覆盖 API/yt-dlp/异常场景
  - 执行 benchmark 测试，目标总分 ≥ 90 分
  
  ## 输出要求
  - workspace/evolver-youtube-crawler/refactor_report.md
  - workspace/evolver-youtube-crawler/mock/
  - workspace/evolver-youtube-crawler/evolution_log.md
  - workspace/evolver-youtube-crawler/benchmark_result.json
  
  完成后汇报最终得分和改进摘要。 | ✅ 完成 — 由 T-mnrcl4n0 / T-mnrcmhdz 实际执行并闭环，benchmark 95/100 | innovator | P1 | 2026-03-31 17:31 | - | | T-mnrd00dj | 【FDE Phase 3: EVOLVE 验证】基于 digest_v2 对 youtube-crawler 进行 Benchmark 验证与增量优化。输入: digest_v2/benchmark_v2.md, train.json, test.json, industry_avg.json。目标: 复用现有 evolve/ 测试框架对当前 youtube_crawler.js 跑一轮 v2 benchmark 测试，得分 = 90 则记录验证报告。产出到 system/templates/youtube-crawler/workspace/evolve_v2/。 | ✅ 完成 — benchmark 97/100，已部署 code/youtube_crawler.js 和 SKILL.md | master | P1 | 2026-04-09 18:51 | - | | T-mnew9pn1 | 【Phase 3 EVOLVING】youtube-crawler 技能双循环进化训练
  
  ## 任务背景
  - Phase 1 (Hunt): ✅ 已完成，knowhow.md 位于 system/templates/youtube-crawler/workspace/hunt/
  - Phase 2 (Digest): ✅ 已完成，benchmark.md 和 train_dataset.json 位于 system/templates/youtube-crawler/workspace/digest/
  - 目标：训练 youtube-crawler 技能达到 90+ 分
  
  ## 输入资料
  1. benchmark.md: system/templates/youtube-crawler/workspace/digest/benchmark.md
  2. train_dataset.json: system/templates/youtube-crawler/workspace/digest/train_dataset.json
  3. test_dataset.json: system/templates/youtube-crawler/workspace/digest/test_dataset.json
  4. knowhow.md: system/templates/youtube-crawler/workspace/hunt/knowhow.md
  5. 目标 Agent 技能目录: system/agents/youtube-crawler/.claude/skills/
  
  ## 训练要求
  1. 执行 Small Loop（技能迭代）最多 10 轮，直到 benchmark score >= 90
  2. 每轮分析弱维度，针对性修改 Skill 定义
  3. 使用 mock-env 搭建测试环境
  4. 使用 code-refactor 优化代码质量
  
  ## 产出要求
  - 输出目录: system/templates/youtube-crawler/workspace/evolve/
  - skill_youtube_crawler.md (最终技能定义)
  - evolution_log.json (进化记录)
  - test_results.json (测试结果)
  
  ## 完成标准
  - Benchmark score >= 90 分
  - 技能文件部署到 system/agents/youtube-crawler/.claude/skills/
  
  完成后请调用 report_task 向 innovator 汇报。 | ✅ 完成 | innovator | P1 | 2026-03-31 17:32 | - | | T-mnj3s7bi | 【FDE Phase 3: EVOLVE】对 YouTube Data API v3 爬取技能进行 RL 进化训练。
  
  ## 目标
  优化 youtube-trending-crawler 技能，使其 benchmark 得分 ≥ 90 分。
  
  ## 输入文件
  - Benchmark: /Users/yibo/Documents/lemonAI/lemonboss/data/companies/test/agents/claude-youtube-skills/workspace/digest/benchmark_v2.md
  - Train: /Users/yibo/Documents/lemonAI/lemonboss/data/companies/test/agents/claude-youtube-skills/workspace/digest/train.json
  - Test: /Users/yibo/Documents/lemonAI/lemonboss/data/companies/test/agents/claude-youtube-skills/workspace/digest/test.json
  - Industry Avg: /Users/yibo/Documents/lemonAI/lemonboss/data/companies/test/agents/claude-youtube-skills/workspace/digest/industry_avg.json
  
  ## 目标 Agent
  - company: test
  - agent: claude-youtube-skills
  
  ## Evolve 任务要求
  1. 读取现有技能: 查看 test:claude-youtube-skills 的现有 SKILL.md
  2. 分析 benchmark: 理解评分维度和弱项
  3. Small Loop 训练: 逐个修复弱维度:
  - 错误处理健壮性 (当前 60分)
  - 配额管理合理性 (当前 65分)
  - 多地区多分类支持 (当前 68分)
  4. 运行测试: 使用 test.json 验证修复效果
  5. 循环优化: 直到 score ≥ 90
  
  ## 输出路径
  必须写入: /Users/yibo/Documents/lemonAI/lemonboss/data/companies/test/agents/claude-youtube-skills/workspace/evolve/
  - evolve_report.md - 训练报告 (包含每轮迭代的修改和得分)
  - optimized_skill.md - 优化后的技能定义
  
  ## 验收标准
  - 最终 benchmark 得分 ≥ 90
  - 通过 test.json 的全部测试用例
  - 产出优化的 SKILL.md | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-04-03 16:13 | - | | T-mnrd17kv | 【FDE Phase 3: EVOLVE 验证】基于 digest_v2 对 youtube-crawler 进行 Benchmark 验证与增量优化。输入: system/templates/youtube-crawler/workspace/digest_v2/benchmark_v2.md, train.json, test.json, industry_avg.json。目标: 复用现有 evolve/ 测试框架对当前 youtube_crawler.js 跑一轮 v2 benchmark 测试，得分 = 90 则记录验证报告。产出到 system/templates/youtube-crawler/workspace/evolve_v2/。完成后更新 todo.md 并向 master 汇报。 | ✅ 完成 | master | P1 | 2026-04-09 11:00 | evolve_v2/verification_report.md 可查看完整验证报告 | | T-mnrd1je2 | 【FDE Phase 3: EVOLVE 验证】基于 digest_v2 对 youtube-crawler 进行 Benchmark 验证与增量优化。输入: system/templates/youtube-crawler/workspace/digest_v2/ 下的 benchmark_v2.md, train.json, test.json, industry_avg.json。目标: 复用现有 evolve/ 测试框架对当前 youtube_crawler.js 跑一轮 v2 benchmark 测试，得分 = 90 则记录验证报告。产出到 system/templates/youtube-crawler/workspace/evolve_v2/。 | ✅ 完成 | master | P1 | 2026-04-09 10:54 | - |