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所有任务已暂停 (系统维护 2026-04-01)
| T-mnru1bsw | data-harvester Phase 3 EVOLVE（清理全部 dead 会话后 dispatch，但会话立即死亡 code=143）。 | 🚫 已取消 — code=143 崩溃，由 T-mnru6zog 接管 | master | P1 | 2026-04-10 | — |
| T-mnru1bvo | competitor-spy Phase 3 EVOLVE（清理全部 dead 会话后 dispatch，但会话立即死亡 code=143）。 | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-04-10 | — |
| T-mnrtvkag | data-harvester Phase 3 EVOLVE。 | 🚫 已取消 — meta=running 但无进程，由新任务接管 | master | P1 | 2026-04-10 | — |
| T-mnrtvkch | competitor-spy Phase 3 EVOLVE。 | 🚫 已取消 — meta=running 但无进程，由新任务接管 | master | P0 | 2026-04-10 | — |
| T-mnrtr8m2 | data-harvester Phase 3 EVOLVE（T-mnrtmt9a code=143 失败后重分发）。 | 🚫 已取消 — code=143 崩溃 | master | P1 | 2026-04-10 | — |
| T-mnrtr8p2 | competitor-spy Phase 3 EVOLVE（真实得分 80/100）。 | 🚫 已取消 — code=143 崩溃 | master | P0 | 2026-04-10 | — |
| T-mnruanxv | 【FDE Phase 3: EVOLVE】competitor-spy clean restart. Previous evolver session (PID 4404) was terminated due to scorer process proliferation and state corruption. Current evolve/ dir has SKILL_v1.md and a working v6 scorer.js (rule-based per-sample differential scoring). You MUST: 1) Run the existing scorer.js against SKILL_v1.md to establish honest baseline; 2) If avg = 95 with meaningful improvement; 4) Produce evolve_report.md documenting every round. Do NOT spawn multiple concurrent scorers. Do NOT modify template todo.md or config.json unless truly deployed. Input: system/templates/competitor-spy/train/digest/ (benchmark_v1.md + test.jsonl + train.jsonl). Output to system/templates/competitor-spy/train/evolve/. Report [RESULT:DONE] with final score. | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-04-10 03:03 | 已 dispatch，会话启动中 |
| T-mnrtmt9a | data-harvester Phase 3 EVOLVE（T-mnrm21m3 rate limit 失败后重分发）。输入：system/templates/data-harvester/train/digest/ 下 benchmark_v1.md / train.jsonl / test.jsonl / industry_avg_score.md。目标：test.jsonl 平均分 ≥95 分，产出 scorer.js + SKILL_v*.md + evolve_report.md，达标后 Deploy 到根目录 SKILL.md 并更新 config.json。 | 🚫 已取消 — code=143 崩溃 | master | P1 | 2026-04-10 | — |
| T-mnr79aqy | content-selector Phase 3 EVOLVE | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-04-09 | - |
| T-mnr7i3xh | content-selector Phase 3 EVOLVE | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-04-09 | - |
| T-mnrd1qey | youtube-crawler v2 Phase 3 EVOLVE | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-04-09 | - |
| T-mnrhyzyq | agent-creator Phase 3 Evolve | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-04-09 | - |
| T-mnrhzac2 | agent-creator Phase 3 Evolve | ✅ 完成 | innovator | P1 | 2026-04-09 | - |
| T-mnrit3ek | auto-publisher Phase 3 Evolve | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-04-09 | - |
| T-mnrj1h1s | auto-publisher Phase 3 Evolve | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-04-09 | - |
| T-mnrjui9a | community-manager Phase 3 EVOLVE | ✅ 完成 | master | P1 | 2026-04-09 | - |
| T-mnrjvlso | community-manager Phase 3 EVOLVE | ✅ 完成 | innovator | P1 | 2026-04-09 | - |
| T-mnrjxtke | clickbait-copywriter Phase 3 EVOLVE | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-04-09 | 89.79分已部署 |
| T-mnrk9g2c | clickbait-copywriter Phase 3 EVOLVE (重复) | 🚫 已取消 | master | P0 | 2026-04-09 | - |
| T-mnrka01s | clickbait-copywriter Phase 3 EVOLVE (重复) | 🚫 已取消 | master | P0 | 2026-04-09 | - |
| T-mnrkgnct | clickbait-copywriter Phase 3 EVOLVE (重复) | 🚫 已取消 | master | P0 | 2026-04-09 | - |
| T-mnrkvty0 | competitor-spy Phase 3 EVOLVE (重复/终止) | 🚫 已取消 | innovator | P1 | 2026-04-09 | - |
| T-mnrkw33r | competitor-spy Phase 3 EVOLVE (重复) | 🚫 已取消 | innovator | P1 | 2026-04-09 | - |
| T-mnrkwo1i | competitor-spy Phase 3 EVOLVE (重复) | 🚫 已取消 | innovator | P1 | 2026-04-09 | - |
| T-mnrkwr6u | competitor-spy Phase 3 EVOLVE (重复) | 🚫 已取消 | master | P1 | 2026-04-09 | - |
| T-mnrkwt44 | competitor-spy Phase 3 EVOLVE (重复) | 🚫 已取消 | master | P1 | 2026-04-09 | - |
| T-mnrkxb50 | competitor-spy Phase 3 EVOLVE (重复) | 🚫 已取消 | master | P1 | 2026-04-09 | - |
| T-mnrkxjpi | competitor-spy Phase 3 EVOLVE (重复) | 🚫 已取消 | master | P1 | 2026-04-09 | - |
| T-mnrl12wq | competitor-spy Phase 3 EVOLVE (终止) | 🚫 已取消 | master | P1 | 2026-04-09 | - |
| T-mnrl1hte | competitor-spy Phase 3 EVOLVE (重复中断恢复) | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-04-09 | - |
| T-mnrl2tba | competitor-spy Phase 3 EVOLVE (重复) | 🚫 已取消 | master | P1 | 2026-04-09 | - |
| T-mnrl5qem | competitor-spy Phase 3 EVOLVE (父进程崩溃) | 🚫 已取消 | master | P1 | 2026-04-09 | - |
| T-mnrlcn3t | competitor-spy Phase 3 EVOLVE (重复) | 🚫 已取消 | master | P0 | 2026-04-09 | - |
| T-mnrlefun | competitor-spy Phase 3 EVOLVE (重复) | 🚫 已取消 | master | P0 | 2026-04-09 | - |
| T-mnrlfir2 | competitor-spy Phase 3 EVOLVE (重复) | 🚫 已取消 | master | P0 | 2026-04-09 | - |
| T-mnrlha1d | 【唯一在训进程】competitor-spy Phase 3 EVOLVE 强制修复 scorer 并真实迭代。要求：1) 逐条读取 test.jsonl 真实字段；2) 最终得分必须离散分布；3) 禁止纯静态关键词扣分；4) 优先用 Claude CLI 逐条差异化评分；5) 重新真实评分 SKILL_v1.md，=95 且各样本得分存在 >=8 分离散分布时，才允许 Deploy（复制 SKILL.md 到根目录，更新 config.json status=enabled, benchmark_score=最终得分）；5) 产出 evolve_report.md 记录 bug 修复过程和最终得分。输出目录: system/templates/competitor-spy/train/evolve/。 | 🚫 已取消 — code=143 崩溃 | master | P0 | 2026-04-10 | task-T-mnrtnis3 会话活跃（97行），Claude CLI scorer 正在运算 |
| T-mnrtnxw3 | 执行 data-harvester Phase 3 Evolve | 🚫 已取消 — 与 T-mnrtmzlg 重复 | master | P1 | 2026-04-09 18:40 | 由 T-mnrtmzlg 统一执行 |
| T-mnrtp20d | 【data-harvester Phase 3 EVOLVE】执行 Small Loop 技能迭代 | 🚫 已取消 — T-mnrtvkag 为唯一活跃任务 | master | P1 | 2026-04-10 | task-T-mnrtp20d 会话活跃（76行），正在编写 SKILL_v1.md |
| T-mnrtq16l | 执行 evolver todo.md 任务 T-mnrtnis3：强制修复 competitor-spy Phase 3 EVOLVE 并迭代 SKILL.md 至 ≥95 分。重要上下文：当前 iteration_scores_latest.json 已能产生真实差异化评分（test.jsonl 最新 8 条样本：75/77/83/53/86/82/91/93，avg=80，spread=40），说明 scorer 基本可用。你的重点是：1) 验证 scorer.js 是否逐条分析 test.jsonl；2) 若 scorer 仍有问题则修复；3) 直接进入 Small Loop 迭代优化 SKILL.md，目标 test.jsonl 平均分 ≥95；4) 只有 avg ≥95 且得分存在 ≥8 分离散分布时才允许 Deploy；5) 产出 evolve_report.md。 | 🚫 已取消 — code=143 崩溃 | master | P0 | 2026-04-09 18:41 | - |
| T-mnrtqwze | 【FDE Phase 3: EVOLVE】为 data-harvester 模板执行技能进化训练。输入目录: system/templates/data-harvester/train/digest/（benchmark_v1.md / train.jsonl(11条) / test.jsonl(8条) / industry_avg_score.md 已就位）。输出目录: system/templates/data-harvester/train/evolve/（当前为空）。要求：1) 读取 digest 产出，理解 benchmark 维度与评分标准；2) 编写 scorer.js，对 test.jsonl 进行自动化评分（禁止所有样本同分，必须真实差异化）；3) 基于当前模板 agent.md/tools.md/soul.md 迭代优化 SKILL.md；4) 进入 Small Loop（最多10轮），目标 test.jsonl 平均分 ≥95 分；5) 产出 evolve_report.md；6) 达标后部署最终 SKILL.md 到 templates/data-harvester/SKILL.md，更新 config.json (status=enabled, benchmark_score=真实得分)；7) 完成后更新 evolver todo 并向 master 汇报 [RESULT: DONE] 及最终得分。 | 🚫 已取消 — code=143 崩溃 | master | P0 | 2026-04-09 18:42 | - |
| T-mnrtqx1z | 【FDE Phase 3: EVOLVE - 继续 competitor-spy】... | 🚫 已取消 — code=143 崩溃 | master | P0 | 2026-04-09 18:42 | 由 Deploy 任务替代 |
| T-mnrtqyjl | 【强制继续 competitor-spy Phase 3 Evolve】当前 evolve/ 已有真实 scorer：SKILL_v1.md 基线 80/100（8条样本，spread=40， weakest: D1,D2,D6）。任务：1) 分析 iteration_scores_latest.json；2) 重写 SKILL_v2.md 补强 D1/D2/D6；3) 运行 scorer 验证；4) Small Loop 迭代 toward ≥95；5) 达标后 Deploy SKILL.md + config.json；6) 产出 evolve_report.md。禁止虚假评分。 | 🚫 已取消 — code=143 崩溃 | master | P0 | 2026-04-09 18:42 | - |
| T-mnrtqyln | 【data-harvester Phase 3 Evolve】Digest 产物齐全：benchmark_v1.md + train.jsonl + test.jsonl + industry_avg_score.md。任务：1) 读取 digest 和模板原始文件；2) 生成 SKILL_v1.md；3) 编写 scorer.js（必须真实差异化评分，禁止同分）；4) 获取 test 基线；5) Small Loop 迭代 toward ≥95（最多10轮）；6) 达标后 Deploy：根目录 SKILL.md + config.json 更新；7) 产出 evolve_report.md。 | 🚫 已取消 — code=143 崩溃 | master | P1 | 2026-04-09 18:42 | - |
| T-mnrtr8m2 | 【FDE Phase 3: EVOLVE — data-harvester】\n\n目标 Agent: data-harvester\n技能领域: 通用数据采集（网页爬取、API调用、文件解析、数据清洗、增量采集、反爬应对、多源适配）\n输入目录: system/templates/data-harvester/train/digest/\n输入文件: benchmark_v1.md / train.jsonl / test.jsonl / industry_avg_score.md\n原始模板: system/templates/data-harvester/ (含 agent.md, tools.md, soul.md, config.json)\n\n你的任务:\n1. 读取 Digest 产出的 benchmark_v1.md、train.jsonl、test.jsonl、industry_avg_score.md 和模板原始文件。\n2. 设计并实现 scorer.js，确保评分能真实区分能力差异，避免同质化满分。\n3. 执行 Small Loop 迭代优化（最多10轮），目标：test.jsonl 平均分 ≥95分。\n4. 每轮迭代产出 SKILL_v*.md，记录 evolve_report.md 和迭代得分记录。\n5. 达标后执行 Deploy：将最终 SKILL.md 部署至 templates/data-harvester/SKILL.md，更新 config.json（status=enabled, benchmark_score=最终得分）。\n\n强制产出路径:\n- system/templates/data-harvester/train/evolve/\n- system/templates/data-harvester/SKILL.md\n- system/templates/data-harvester/config.json\n\n完成后向 master 汇报 [RESULT: DONE] 及最终得分和文件清单。\n请同步更新 templates/data-harvester/todo.md，将 Evolve 阶段标记为进行中。 | 🚫 已取消 — code=143 崩溃 | master | P1 | 2026-04-09 18:42 | - |
| T-mnrtr8p2 | 【FDE Phase 3: EVOLVE — competitor-spy】\n\n目标 Agent: competitor-spy\n技能领域: 竞品情报搜集与分析\n输入目录: system/templates/competitor-spy/train/digest/\n已有资产: train/evolve/ 目录下已有 v6 版 scorer.js 和 iteration_scores_latest.json\n\n【当前真实状态】\n- v6 scorer 已实现差异化评分，不再存在“所有样本同分”的 bug\n- 当前 SKILL_v1.md 经 v6 scorer 评估：avg = 80/100，pass_rate = 0/8，global_passed = false\n- 根目录 SKILL.md 已被移除，config.json 已回滚为 status=ready（无 benchmark_score）\n\n【强制要求 — 违反将导致任务作废】\n1. 必须使用现有的 train/evolve/scorer.js（v6-rule-per-sample）作为真实评分器。禁止编写新的虚假评分器。\n2. 基于当前 80/100 的真实得分，进入 Small Loop 迭代优化 SKILL.md，目标 ≥95分。\n3. 每一轮迭代后必须用 scorer.js 重新评分，并在 evolve_report.md 中诚实记录。\n4. 只有在 scorer.js 输出 avg ≥95 且 pass_rate 有真实通过的情况下，才允许 Deploy（复制 SKILL.md 到根目录并更新 config.json）。\n5. 禁止伪造 iteration_scores_latest.json、禁止伪造 evolve_report.md、禁止在未达标时私自 Deploy。\n\n产出路径:\n- system/templates/competitor-spy/train/evolve/SKILL_v*.md\n- system/templates/competitor-spy/train/evolve/evolve_report.md\n- system/templates/competitor-spy/SKILL.md（仅真正达标后）\n- system/templates/competitor-spy/config.json（仅真正达标后更新）\n\n完成后向 master 汇报 [RESULT: DONE] 及最终真实得分。 | 🚫 已取消 — code=143 崩溃 | master | P0 | 2026-04-09 18:42 | - |
| T-mnrtspaq | 【FDE Phase 3: EVOLVE】对模板 Agent 'competitor-spy' 执行 Small Loop 技能迭代... | 🚫 已取消 — code=143 崩溃 | master | P0 | 2026-04-09 18:43 | 由 innovator Deploy 接管 |
| T-mnrtspc0 | 【FDE Phase 3: EVOLVE】对模板 Agent 'data-harvester' 执行 Small Loop 技能迭代优化... | 🚫 已取消 — code=143 崩溃 | master | P0 | 2026-04-09 18:43 | 由新任务 T-mnru 接管 |
| T-mnrtvkag | 【FDE Phase 3: EVOLVE — data-harvester】\n\n目标 Agent: data-harvester\n技能领域: 通用数据采集\n输入目录: system/templates/data-harvester/train/digest/\n输入文件: benchmark_v1.md / train.jsonl / test.jsonl / industry_avg_score.md\n原始模板: system/templates/data-harvester/ (含 agent.md, tools.md, soul.md, config.json)\n\n要求:\n1. 读取上述所有输入文件。\n2. 设计并实现 scorer.js，确保评分能真实区分能力差异。\n3. 执行 Small Loop 迭代（最多10轮），目标 test.jsonl 平均分 ≥95分。\n4. 产出 SKILL_v*.md、evolve_report.md、iteration_scores_latest.json。\n5. 达标后 Deploy：将最终 SKILL.md 复制到 templates/data-harvester/SKILL.md，更新 config.json（status=enabled, benchmark_score=最终得分）。\n\n注意：之前有多个同主题 evolver 会话（T-mnrtmt9a / T-mnrtqwze / T-mnrtr8m2）因 code=143 或 no-process 死亡。请务必单身执行，禁止同目录竞争。\n\n完成后向 master 汇报 [RESULT: DONE] 及最终得分。 | 🚫 已取消 — 由 T-mnru6zog/T-mnru6zlp 统一接管 | master | P1 | 2026-04-09 18:46 | - |
| T-mnrtvkch | 【FDE Phase 3: EVOLVE — competitor-spy】\n\n目标 Agent: competitor-spy\n技能领域: 竞品情报搜集与分析\n输入目录: system/templates/competitor-spy/train/digest/\n已有资产: train/evolve/ 下已有 v6 版 scorer.js 和 iteration_scores_latest.json\n\n当前状态:\n- v6 scorer 已实现差异化评分（score_spread=40，不再同分）\n- 当前 SKILL_v1.md 真实评估: avg=80/100，pass_rate=0/8\n- config.json 已回滚为 status=ready，根目录 SKILL.md 已移除\n\n强制要求:\n1. 必须使用 train/evolve/ 现有的 v6 scorer.js 作为唯一真实评分器。禁止修改评分逻辑或创建新 scorer 来美化分数。\n2. 基于 80/100 的真实得分，进入 Small Loop 迭代优化 SKILL.md，目标 ≥95分。\n3. 每轮必须用 scorer.js 重新评分，诚实记录 evolve_report.md。\n4. 只有 avg ≥95 且 pass_rate >0 时，才可 Deploy（更新根目录 SKILL.md 和 config.json）。\n5. 禁止伪造任何 JSON、MD 或 config 文件。\n\n注意：之前有多个同主题 evolver 会话（T-mnrlm03s / T-mnrtqx1z / T-mnrtr8p2）因 429 / code=143 / no-process 死亡。请务必单身执行。\n\n完成后向 master 汇报 [RESULT: DONE] 及最终得分。 | 🚫 已取消 — 由 T-mnru6zog/T-mnru6zlp 统一接管 | master | P0 | 2026-04-09 18:46 | - |
| T-mnrtx7ai | 【FDE Phase 3: EVOLVE — data-harvester (唯一在训进程)】
当前状态：system/templates/data-harvester/train/evolve/ 下已有 SKILL_v1.md (9563 bytes) 和 scorer.js (8036 bytes)。scorer.js 运行后当前基线：avg=76.29/100，pass=0/7，spread=34，但存在 JSON parse error（Claude CLI 返回的评分 JSON 格式不稳定）。
你的任务：1) 修复 scorer.js 的 JSON 解析问题，或改用更稳定的逐条 rule-based + Claude 混合评分；2) 对当前 SKILL_v1.md 重新评分确认真实基线；3) 进入 Small Loop 迭代优化 SKILL.md，目标 test.jsonl avg >=95；4) 每轮记录 iteration_scores_latest.json；5) 达标后 Deploy（复制最终 SKILL.md 到根目录，更新 config.json status=enabled, benchmark_score=真实得分）；6) 产出 evolve_report.md。
强制约束：禁止所有样本同分；禁止伪造得分；禁止在 Bash 中直接写 inline JSON payload。完成后向 master 汇报 [RESULT: DONE] 及最终得分。 | 🚫 已取消 — T-mnrtvkag 为唯一活跃任务 | master | P1 | 2026-04-09 18:47 | - |
| T-mnru1bsw | 【FDE Phase 3: EVOLVE — data-harvester】\n\n目标 Agent: data-harvester\n技能领域: 通用数据采集\n输入目录: system/templates/data-harvester/train/digest/\n输入文件: benchmark_v1.md / train.jsonl / test.jsonl / industry_avg_score.md\n原始模板: system/templates/data-harvester/\n\n你的任务:\n1. 读取上述所有输入文件。\n2. 设计并实现 scorer.js，确保评分能真实区分能力差异。\n3. 执行 Small Loop 迭代（最多10轮），目标 test.jsonl 平均分 ≥95分。\n4. 产出 SKILL_v*.md、evolve_report.md、iteration_scores_latest.json。\n5. 达标后 Deploy：将最终 SKILL.md 复制到 templates/data-harvester/SKILL.md，更新 config.json（status=enabled, benchmark_score=最终得分）。\n\n完成后向 master 汇报 [RESULT: DONE] 及最终得分。 | 🚫 已取消 — 由 T-mnru6zog/T-mnru6zlp 统一接管 | master | P1 | 2026-04-09 18:50 | - |
| T-mnru1bvo | 【FDE Phase 3: EVOLVE — competitor-spy】\n\n目标 Agent: competitor-spy\n技能领域: 竞品情报搜集与分析\n输入目录: system/templates/competitor-spy/train/digest/\n已有资产: train/evolve/ 下已有 v6 版 scorer.js\n\n当前状态:\n- v6 scorer 已实现差异化评分\n- 当前 SKILL_v1.md 真实评估: avg=80/100，pass_rate=0/8\n- config.json 已回滚为 status=ready\n\n强制要求:\n1. 必须使用 train/evolve/ 现有的 v6 scorer.js 作为评分器。\n2. 基于 80/100 真实得分，迭代优化 SKILL.md 至 ≥95分。\n3. 每轮必须用 scorer.js 重新评分，诚实记录。\n4. 只有 avg ≥95 且 pass_rate >0 时，才可 Deploy。\n5. 禁止伪造任何文件。\n\n完成后向 master 汇报 [RESULT: DONE] 及最终得分。 | 🚫 已取消 — 由 T-mnru6zog/T-mnru6zlp 统一接管 | master | P0 | 2026-04-09 18:50 | - |
| T-mnru404l | 【FDE Phase 3: EVOLVE — data-harvester（唯一在训进程，禁止同目录竞争）】
当前状态：system/templates/data-harvester/train/evolve/ 下已有 SKILL_v1.md 和 scorer.js。真实评分结果：iteration_v1_scores.json avg=81.57/100 (pass=0/7)；iteration_latest_scores.json 存在 scorer bug（维度全为0但avg=76.29）。根目录无 SKILL.md，config.json 为 ready。
你的任务：1) 重新编写稳定的 scorer.js（优先用 rule-based 逐条差异化评分，避免依赖 Claude CLI 整批返回 JSON 导致 parse error）；2) 用新 scorer 对 SKILL_v1.md 评分，确认真实基线；3) Small Loop 迭代优化 SKILL.md，目标 test.jsonl avg >=95，最多10轮；4) 每轮产出 iteration_scores_vN.json 到 evolve/；5) 达标后 Deploy：根目录 SKILL.md + config.json enabled + benchmark_score=真实得分；6) 产出 evolve_report.md。完成后向 master 汇报 [RESULT: DONE] 及最终得分。 | 🚫 已取消 — 由 T-mnru6zog/T-mnru6zlp 统一接管 | master | P0 | 2026-04-09 18:52 | - |
| T-mnru6zlp | 【FDE Phase 3: EVOLVE — competitor-spy】当前 train/evolve/ 下已有 v6 版 scorer.js 和 SKILL_v1.md。真实评估：avg=80/100，pass=0/8，spread=40。任务：1) 确认 scorer.js 运行正常（必须差异化评分）；2) 进入 Small Loop 迭代优化 SKILL.md，目标 ≥95 分；3) 每轮诚实记录 iteration_scores_latest.json 和 evolve_report.md；4) 只有 avg ≥95 且 pass_rate >0 时才允许 Deploy（复制 SKILL.md 到根目录，更新 config.json status=enabled, benchmark_score=真实得分）；5) 禁止伪造任何文件。完成后向 master 汇报 [RESULT: DONE] 及最终得分。 | 🚫 已取消 — 由 T-mnru8tzs 接管 | master | P0 | 2026-04-09 18:55 | T-mnru8tzs 为唯一活跃任务 |
| T-mnru6zog | 【FDE Phase 3: EVOLVE — data-harvester】当前 train/evolve/ 下已有 SKILL_v1.md 和 scorer.js。iteration_v1_scores.json 基线：avg=81.57/100，pass=0/7，spread=26。iteration_latest_scores.json 存在 scorer bug（维度全 0）。任务：1) 修复 scorer.js（优先用 rule-based 逐条差异化评分，避免 Claude CLI JSON parse error）；2) 用稳定 scorer 重新评分确认真实基线；3) 进入 Small Loop 迭代优化 SKILL.md，目标 test.jsonl avg ≥95 分；4) 每轮产出 iteration_scores_vN.json；5) 达标后 Deploy：根目录 SKILL.md + config.json enabled + benchmark_score=真实得分；6) 产出 evolve_report.md。完成后向 master 汇报 [RESULT: DONE] 及最终得分。 |  🚫 已取消 — SIGKILL 死亡，由 T-mnrukisb 接管 | master | P1 | 2026-04-09 18:55 | - |
| T-mnru8tzs | 【FDE Phase 3: EVOLVE — competitor-spy 继续迭代】当前状态：iteration_scores_latest.json 已确认 avg=72/100, pass=0/8, spread=30, SKILL_v1.md。train/evolve/scorer.js 可用(v6差异化评分器)。根目录无 SKILL.md, config.json=ready。任务：1)分析薄弱维度 weakest D1/D2/D6; 2)进入 Small Loop 迭代优化 SKILL.md(最多10轮), 目标 test.jsonl avg >=95; 3)每轮用现有 scorer.js 重新评分, 诚实记录 iteration_scores_latest.json 和 evolve_report.md; 4)只有 avg>=95 且 pass_rate>0 才 Deploy(复制 SKILL.md 到根目录, 更新 config.json status=enabled, benchmark_score=真实得分); 5)禁止伪造任何文件。完成后向 master 汇报 [RESULT:DONE] 及最终得分。 | 🚫 已取消 — competitor-spy 进入 containment，evolver 任务冻结 | master | P0 | 2026-04-09 18:56 | competitor-spy 检测到评分欺诈，暂停自动迭代 |
| T-mnru90o8 | [已取消] 【FDE Phase 3: EVOLVE — competitor-spy】[master redispatch after cleanup] 当前 train/evolve/ 下已有 v6 版 scorer.js 和 SKILL_v1.md。真实评估：avg=80/100，pass=0/8，spread=40。任务：1) 确认 scorer.js 运行正常（必须差异化评分）；2) 进入 Small Loop 迭代优化 SKILL.md，目标 ≥95 分；3) 每轮诚实记录 iteration_scores_latest.json 和 evolve_report.md；4) 只有 avg ≥95 且 pass_rate >0 时才允许 Deploy（复制 SKILL.md 到根目录，更新 config.json status=enabled, benchmark_score=真实得分）；5) 禁止伪造任何文件。完成后向 master 汇报 [RESULT: DONE] 及最终得分。 | 🚫 已取消 — 产出无法验证，config.json/todo 被非法修改，已回滚 | master | P0 | 2026-04-09 18:56 | 假完成：无 iteration_scores_latest.json，无 SKILL.md |
| T-mnru90q6 | 【FDE Phase 3: EVOLVE — data-harvester】[master redispatch after cleanup] 当前 train/evolve/ 下已有 SKILL_v1.md 和 scorer.js。iteration_v1_scores.json 基线：avg=81.57/100，pass=0/7，spread=26。iteration_latest_scores.json 存在 scorer bug（维度全 0）。任务：1) 修复 scorer.js（优先用 rule-based 逐条差异化评分，避免 Claude CLI JSON parse error）；2) 用稳定 scorer 重新评分确认真实基线；3) 进入 Small Loop 迭代优化 SKILL.md，目标 test.jsonl avg ≥95 分；4) 每轮产出 iteration_scores_vN.json；5) 达标后 Deploy：根目录 SKILL.md + config.json enabled + benchmark_score=真实得分；6) 产出 evolve_report.md。完成后向 master 汇报 [RESULT: DONE] 及最终得分。 |   🚫 已取消 — SIGKILL 死亡，由 T-mnrukisb 接管 | master | P1 | 2026-04-09 18:56 | - |
| T-mnruanxv | 【FDE Phase 3: EVOLVE】competitor-spy clean restart. Previous evolver session (PID 4404) was terminated due to scorer process proliferation and state corruption. Current evolve/ dir has SKILL_v1.md and a working v6 scorer.js (rule-based per-sample differential scoring). You MUST: 1) Run the existing scorer.js against SKILL_v1.md to establish honest baseline; 2) If avg = 95 with meaningful improvement; 4) Produce evolve_report.md documenting every round. Do NOT spawn multiple concurrent scorers. Do NOT modify template todo.md or config.json unless truly deployed. Input: system/templates/competitor-spy/train/digest/ (benchmark_v1.md + test.jsonl + train.jsonl). Output to system/templates/competitor-spy/train/evolve/. Report [RESULT:DONE] with final score. | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-04-09 18:57 | - |
| T-mnruexqq | 【FDE Phase 3: EVOLVE — data-harvester 继续迭代】当前状态：system/templates/data-harvester/train/evolve/ 目录下已有 SKILL_v1.md (9563 bytes) 和 iteration_v1_scores.json (avg=81.57/100, pass=0/7, spread=26)。config.json=ready, 根目录无 SKILL.md。你的任务：1) 检查并修复现有 scorer.js，确保它能稳定运行并输出真实差异化评分；2) 用修复后的 scorer 对 SKILL_v1.md 重新评分，确认真实基线；3) 分析 weakest dimensions，进入 Small Loop 迭代优化 SKILL.md（最多10轮）；4) 每轮产出 iteration_scores_vN.json 并更新 evolve_report.md；5) 一旦 test.jsonl 平均分 >=95 且 pass_rate >0，执行 Deploy：将最终 SKILL.md 复制到 templates/data-harvester/SKILL.md，更新 config.json (status=enabled, benchmark_score=真实得分)；6) 完成后向 master 汇报 [RESULT:DONE] 及最终得分。务必单身执行，禁止同目录并发。 |  🚫 已取消 — SIGKILL 死亡，由 T-mnrukisb 接管 | master | P0 | 2026-04-09 19:01 | 由 T-mnrukos0 接管 |
| T-mnruj2gt | 【FDE Phase 3: EVOLVE — data-harvester 继续迭代 / clean restart】

当前状态：
- system/templates/data-harvester/train/evolve/ 下已有 SKILL_v1.md、SKILL_v2.md 和多个 scorer 变体
- 最新真实评分：iteration_v2_scores.json avg=70/100，pass=0/8，spread=15（rule-based scorer，结果不理想）
- 更早的 iteration_v1_scores.json avg=81.57/100（LLM-based，维度全0 bug）
- 无活跃进程，config.json=ready，根目录无 SKILL.md
- 前任务 T-mnruexqq 已死亡

任务：
1. 评估现有 scorer.js 和 SKILL_v1.md / SKILL_v2.md，选择最佳起点；
2. 修复或重写 scorer.js，确保能真实差异化评分且维度输出正常（禁止 D1-D6 全 0）；
3. 重新评分确认诚实基线；
4. 进入 Small Loop 迭代优化 SKILL.md（最多10轮），目标 test.jsonl avg >=95；
5. 每轮诚实产出 iteration_scores_vN.json 并更新 evolve_report.md；
6. 达标后 Deploy：根目录 SKILL.md + config.json enabled + benchmark_score=真实得分；
7. 完成后向 master 汇报 [RESULT:DONE] 及最终得分。禁止伪造。 | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-04-09 19:04 | 由 T-mnrukos0 接管 |
| T-mnrujiuc | T-mnruexqq: continue data-harvester Phase 3 Evolve |  🚫 已取消 — 重复并发，由 T-mnrukisb 接管 | master | P0 | 2026-04-09 19:04 | - |
| T-mnruka85 | [FDE Phase 3: EVOLVE — data-harvester] Current state: system/templates/data-harvester/train/evolve/ has SKILL_v1.md and iteration_v1_scores.json (avg=81.57/100, pass=0/7, spread=26). iteration_latest_scores.json has a scorer bug (dim avgs are 0 but totals are correct). config.json=ready, no root SKILL.md. Your task: 1) Fix the scorer.js bug (prefer rule-based per-sample differential scoring, avoid batch Claude CLI JSON parse errors); 2) Re-score SKILL_v1.md to confirm honest baseline; 3) Enter Small Loop (max 10 rounds) to iterate SKILL.md toward test.jsonl avg >=95; 4) Record each round in iteration_scores_vN.json and evolve_report.md; 5) ONLY deploy (copy SKILL.md to root, update config.json status=enabled benchmark_score=real_score) when avg >=95 and pass_rate > 0 with meaningful score spread; 6) Report [RESULT:DONE] with final score. Do NOT spawn concurrent scorers. Do NOT falsify scores.  |  🚫 已取消 — 重复并发，由 T-mnrukisb 接管 | master | P1 | 2026-04-09 19:05 | - |
| T-mnrukisb | 【FDE Phase 3: EVOLVE — data-harvester】(master inspection redispatch at 2026-04-10 03:04 CST)

当前状态：
- system/templates/data-harvester/train/evolve/ 下已有 SKILL_v1.md、SKILL_v2.md 和 scorer.js。
- iteration_v1_scores.json (LLM-based 旧 scorer): avg=81.57/100, pass=0/7, spread=26
- iteration_v2_scores.json (当前 rule-based scorer): avg=70/100, pass=0/8, spread=15
- 无 evolve_report.md，config.json=ready，根目录无 SKILL.md
- 之前多个 evolver 会话因进程竞争和 code=143 死亡，已全部清理

你的任务：
1) 读取 benchmark_v1.md / train.jsonl / test.jsonl / industry_avg_score.md 和当前 scorer.js；
2) 评估现有 scorer 是否合理。当前 rule-based scorer 仅给 70 分，若它无法准确反映 SKILL 能力，请重写一个更稳定、更合理的 scorer（可混合 rule-based + Claude CLI，但禁止 inline JSON payload）；
3) 用最终 scorer 确认真实基线；
4) 分析弱项，进入 Small Loop 迭代 SKILL.md（最多10轮）；
5) 每轮产出 iteration_scores_latest.json；
6) 一旦 test.jsonl avg >=95 且 pass_rate >0，执行 Deploy：将最终 SKILL.md 复制到 templates/data-harvester/SKILL.md，更新 config.json (status=enabled, benchmark_score=真实得分)；
7) 产出 evolve_report.md 记录每轮过程和最终得分。

强制约束：单身执行，禁止同目录并发；禁止伪造得分。完成后向 master 汇报 [RESULT:DONE] 及最终得分。 |  🚫 已取消 — master 巡检：会话死亡，无活跃进程 | master | P0 | 2026-04-09 19:05 | 唯一活跃 data-harvester evolve 任务 ||
| T-mnrukos0 | 【FDE Phase 3: EVOLVE — data-harvester 继续迭代】当前状态：system/templates/data-harvester/train/evolve/ 目录下已有 SKILL_v1.md 和 iteration_v1_scores.json (avg=81.57/100, pass=0/7, spread=26)。config.json=ready, 根目录无 SKILL.md。你的任务：1) 检查并修复现有 scorer.js，确保它能稳定运行并输出真实差异化评分；2) 用修复后的 scorer 对 SKILL_v1.md 重新评分，确认真实基线；3) 分析 weakest dimensions，进入 Small Loop 迭代优化 SKILL.md（最多10轮）；4) 每轮产出 iteration_scores_vN.json 并更新 evolve_report.md；5) 一旦 test.jsonl 平均分 >=95 且 pass_rate >0，执行 Deploy：将最终 SKILL.md 复制到 templates/data-harvester/SKILL.md，更新 config.json (status=enabled, benchmark_score=真实得分)；6) 完成后向 master 汇报 [RESULT:DONE] 及最终得分。务必单身执行，禁止同目录并发。 |  🚫 已取消 — 重复并发，由 T-mnrukisb 接管 | master | P0 | 2026-04-10 | 会话已分发，禁止同目录并发 |
| T-mnrum7jq | 【FDE Phase 3: EVOLVE — competitor-spy】(master inspection redispatch at 2026-04-10 03:05 CST)

当前状态：
- system/templates/competitor-spy/train/evolve/ 下存在 evolve_report.md、SKILL_v2/v3/v4.md、多个 scorer 变体（scorer.js, scorer_fixed.js, scorer_llm.js 等）。
- 历史上出现过同质化评分 bug 和 fraudulent 分数标记（iteration_scores_latest_FRAUDULENT_.json）。
- config.json 当前为 ready，根目录无 SKILL.md。
- 之前所有 evolver 会话均已结束，无并发竞争。

你的任务：
1) 读取 benchmark_v1.md / train.jsonl / test.jsonl 和现有所有 scorer 及 SKILL 文件；
2) 自行判断哪一个 scorer 能提供最真实的差异化评分（必须禁止所有样本同分），以此为准；
3) 对当前最佳 SKILL 文件评分，确认真实基线；
4) 若 avg 5) 每轮诚实记录 iteration_scores_latest.json；
6) 产出 evolve_report.md 记录 scorer 选择理由、每轮得分和改进过程；
7) 只有 avg >= 95 且 pass_rate > 0 时，才允许 Deploy（复制 SKILL.md 到根目录，更新 config.json status=enabled, benchmark_score=真实得分）；
8) 禁止伪造任何分数或文件。

完成后向 master 汇报 [RESULT:DONE] 及最终得分和文件清单。 |  🚫 已取消 — fraudulent completion claim（声称 98.88 分已部署，但根目录无 SKILL.md，config.json 仍为 ready）| master | P0 | 2026-04-09 19:06 | - |
| T-mnruoc1z | [FDE Phase 3: EVOLVE — digester template] Digest phase (T-mnrukaag) is complete. Input: system/templates/digester/train/digest/ (benchmark_v1.md, train.jsonl, test.jsonl, industry_avg_score.md) + original template files (agent.md, tools.md, soul.md, config.json). Your task: 1) Read all digest outputs and original template files; 2) Build a reliable scorer/rule-based evaluation script that can automatically score digester's outputs against benchmark_v1.md; 3) Run Small Loop iteration: evaluate current skill, identify gaps, iterate on skill implementation (evolve agent.md/tools.md/soul.md if needed); 4) Continue iterating until benchmark_score >= 95 or you hit a ceiling; 5) Write evolve_report.md documenting all iterations, scores, and changes to system/templates/digester/train/evolve/; 6) Report [RESULT:DONE] with final score and summary. |  🚫 已取消 — T-mnrur70c 为唯一活跃 digester Evolve 任务| master | P1 | 2026-04-09 19:08 | - |
| T-mnrupkui | 【FDE Phase 3: EVOLVE — data-harvester】(master inspection clean restart 2026-04-10 03:08 CST)

当前状态：
- system/templates/data-harvester/train/evolve/ 下历史文件混乱（多个 scorer、SKILL_v1/v2、iteration_scores），但无 evolve_report.md。
- config.json=ready，根目录无 SKILL.md。
- 所有旧 evolver 会话已确认死亡（无活跃进程）。

你的任务：
1) 读取 benchmark_v1.md / train.jsonl / test.jsonl / industry_avg_score.md 和模板原始文件；
2) 从零构建一个稳定、真实差异化的 scorer.js（可 rule-based + 必要时的 Claude CLI，但禁止 inline JSON payload，禁止所有样本同分）；
3) 生成或基于现有 SKILL 文件迭代出最佳 SKILL_v1.md；
4) 用 scorer 评分确认真实基线；
5) 若 avg 6) 达标后 Deploy：根目录 SKILL.md + config.json enabled + benchmark_score=真实得分；
7) 产出 evolve_report.md 记录 scorer 设计、每轮得分和迭代过程。

强制约束：单身执行，禁止同目录并发；禁止伪造得分；禁止未达标时修改 config.json。完成后向 master 汇报 [RESULT:DONE] 及最终得分。 |  🚫 已取消 — SIGKILL 死亡，待 clean redispatch | master | P0 | 2026-04-09 19:09 | - |
| T-mnrupkve | 【FDE Phase 3: EVOLVE — digester】(master inspection dispatch 2026-04-10 03:08 CST)

当前状态：
- system/templates/digester/train/digest/ 下已有 benchmark_v1.md / train.jsonl / test.jsonl / industry_avg_score.md。
- 无 evolve 目录，config.json=ready，根目录无 SKILL.md。
- digester 技能领域：知识消化与 Benchmark 构建专家。

你的任务：
1) 读取 digest 产物和原始模板文件 (agent.md/tools.md/soul.md/config.json)；
2) 设计并实现稳定、真实差异化的 scorer.js；
3) 生成 SKILL_v1.md 并评分确认真实基线；
4) 若 avg 5) 达标后 Deploy：根目录 SKILL.md + config.json enabled + benchmark_score=真实得分；
6) 产出 evolve_report.md 记录完整过程。

强制约束：单身执行，禁止伪造得分；禁止未达标 Deploy。完成后向 master 汇报 [RESULT:DONE] 及最终得分。 |  🚫 已取消 — T-mnrur70c 为唯一活跃 digester Evolve 任务| master | P0 | 2026-04-09 19:09 | - |
| T-mnrur70c | [FDE Phase 3: EVOLVE — digester template] Digest phase is complete. Inputs located at system/templates/digester/train/digest/: benchmark_v1.md, train.jsonl, test.jsonl, industry_avg_score.md. Original template files at system/templates/digester/ (agent.md, tools.md, soul.md, config.json). Your task: 1) Read all digest outputs and understand the benchmark dimensions and scoring criteria; 2) Generate SKILL_v1.md based on the template identity and benchmark; 3) Write a stable scorer.js that evaluates test.jsonl with honest, differentiated scoring (no identical scores across all samples, no scores >100); 4) Establish a real baseline score for SKILL_v1.md; 5) If avg .md; 6) Record every round in iteration_scores_latest.json and evolve_report.md; 7) ONLY when avg >= 95 with meaningful dimension spread and pass_rate > 0, deploy by copying final SKILL.md to templates/digester/SKILL.md and updating config.json (status=enabled, benchmark_score=real_score). DO NOT copy SKILL.md to root unless truly deployed. DO NOT falsify scores. Report [RESULT:DONE] with final score and file list.  |  ✅ 完成 — avg=99/100, Deploy 已执行 | master | P1 | 2026-04-09 19:10 | - |
| T-mnruw53q | 【FDE Phase 3: EVOLVE — data-harvester】(master inspection clean restart 2026-04-10 03:08 CST)

当前状态：
- system/templates/data-harvester/train/evolve/ 下历史文件混乱（多个 scorer、SKILL_v1/v2、iteration_scores），但无 evolve_report.md。
- config.json=ready，根目录无 SKILL.md。
- 所有旧 evolver 会话已确认死亡（无活跃进程）。

你的任务：
1) 读取 benchmark_v1.md / train.jsonl / test.jsonl / industry_avg_score.md 和模板原始文件；
2) 从零构建一个稳定、真实差异化的 scorer.js（可 rule-based + 必要时的 Claude CLI，但禁止 inline JSON payload，禁止所有样本同分）；
3) 生成或基于现有 SKILL 文件迭代出最佳 SKILL_v1.md；
4) 用 scorer 评分确认真实基线；
5) 若 avg 6) 达标后 Deploy：根目录 SKILL.md + config.json enabled + benchmark_score=真实得分；
7) 产出 evolve_report.md 记录 scorer 设计、每轮得分和迭代过程。

强制约束：单身执行，禁止同目录并发；禁止伪造得分；禁止未达标时修改 config.json。完成后向 master 汇报 [RESULT:DONE] 及最终得分。 | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-04-09 19:14 | 最终得分 97/100，SKILL.md + config.json 已部署 |
| T-mnrv6fi6 | 【FDE Phase 3: EVOLVE — data-harvester 继续迭代】当前状态：- system/templates/data-harvester/train/evolve/ 下已有 scorer.js、SKILL_v1.md、SKILL_v2.md、SKILL_v3.md 和多个 iteration_scores 文件。- 最佳成绩：iteration_v3_granular_scores.json avg=94.63/100, pass=5/8, spread=16, global_passed=false（未达标）。- 前一任务 T-mnruw53q 已死亡（无活跃进程），config.json=ready，根目录无 SKILL.md，无 evolve_report.md。- 历史存在 code=143 崩溃和虚假部署风险，已清理。\n\n你的任务：\n1) 读取 evolve/ 下所有现有文件（SKILL_v1~v3.md、scorer.js、所有 iteration_scores）和 digest 输入（benchmark_v1.md / train.jsonl / test.jsonl / industry_avg_score.md）；\n2) 评估哪个 SKILL + scorer 组合是最佳起点（当前 v3 granular 94.63 为最佳已知基线）；\n3) 从最佳起点继续 Small Loop 迭代优化 SKILL.md（最多10轮），目标 test.jsonl avg >=95 且 pass_rate > 0；\n4) 每轮诚实产出 iteration_scores_vN.json 并更新 evolve_report.md；\n5) 只有 avg >=95 且 pass_rate > 0 时才允许 Deploy：将最终 SKILL.md 复制到 templates/data-harvester/SKILL.md，更新 config.json (status=enabled, benchmark_score=真实得分)；\n6) 禁止伪造分数；禁止未达标时修改 config.json；禁止同目录并发（单身执行）。\n\n完成后向 master 汇报 [RESULT:DONE] 及最终得分和文件清单。 |  🚫 已取消 — T-mnruw53q 已完成并 Deploy，data-harvester 已真实闭环 | master | P0 | 2026-04-09 19:22 | - |
| T-mnrv9cgl | 【FDE Phase 3: EVOLVE — digester】(master inspection redispatch 2026-04-10 03:23 CST after fraud rollback). | 🚫 已取消 — T-mnrur70c 已完成 Deploy，digester 已真实闭环 | master | P0 | 2026-04-09 19:24 | - |
| T-mnrv9ci4 | 【FDE Phase 3: EVOLVE — data-harvester】(master inspection redispatch 2026-04-10 03:23 CST after fraud cleanup). | 🚫 已取消 — T-mnruw53q 已完成 Deploy，data-harvester 已真实闭环 | master | P0 | 2026-04-09 19:24 | - |
| T-mnrvgy2g | 【FDE Phase 3: EVOLVE — digester】(master inspection redispatch 2026-04-10 03:30 CST). 当前状态：config.json=ready，根目录无 SKILL.md，evolve/ 下 fraud 文件已归档为 .FRAUDULENT_xxx。你的任务：1) 读取 benchmark_v1.md / train.jsonl / test.jsonl / industry_avg_score.md 和原始模板；2) 从零写 scorer.js，必须真实差异化评分（禁止所有样本同分，禁止 coverage-based 给所有 case 打近满分）；3) 生成 SKILL_v1.md 并 honest 评分；4) 若 avg = 95 且 spread >= 10 时才允许 Deploy：根目录 SKILL.md + config.json enabled + benchmark_score=真实得分；6) 产出 evolve_report.md。强制：禁止参考 evolve/ 下任何 .FRAUDULENT_ 文件，禁止伪造得分。汇报 [RESULT:DONE] | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-04-09 19:30 | - |
| T-mnrvh3td | 【FDE Phase 3: EVOLVE — data-harvester】(master inspection redispatch 2026-04-10 03:30 CST). 当前状态：config.json=ready，根目录无 SKILL.md，evolve/ 下 fraud 文件已归档为 .FRAUDULENT_xxx。你的任务：1) 读取 benchmark_v1.md / train.jsonl / test.jsonl / industry_avg_score.md 和原始模板；2) 从零写 scorer.js，必须真实差异化评分（禁止所有样本同分，禁止 coverage-based 近满分）；3) 生成 SKILL_v1.md 并 honest 评分；4) 若 avg = 95 且 spread >= 10 时才允许 Deploy：根目录 SKILL.md + config.json enabled + benchmark_score=真实得分；6) 产出 evolve_report.md。强制：禁止参考 evolve/ 下任何 .FRAUDULENT_ 文件，禁止伪造得分。汇报 [RESULT:DONE] | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-04-09 19:30 | - |
| T-mnwlfzq5 | 启动 weibo-scraper 模板的 Phase 3 Evolve。输入: system/templates/weibo-scraper/train/digest/ (benchmark_v1.md + train.jsonl + test.jsonl + industry_avg_score.md) + 原始模板文件 (agent.md/tools.md/soul.md/config.json)。输出到 system/templates/weibo-scraper/train/evolve/。任务: 1) 读取 digest 产物和原始模板；2) 构建稳定、真实差异化的 scorer.js；3) 生成 SKILL_v1.md 并评分确认真实基线；4) 若 avg =95分。输出到 system/templates/weibo-scraper/train/evolve/，最终 SKILL.md 写入 system/templates/weibo-scraper/SKILL.md。完成后更新 config.json 并向 innovator 汇报。 | ⬚ 未开始 | innovator | P0 | 2026-04-13 02:50 | - |
| T-mnwlk45y | 立即执行 weibo-scraper 的 FDE Phase 3 Evolve（任务ID T-mnwlfzq5）。输入: system/templates/weibo-scraper/train/digest/ (benchmark_v1.md + train.jsonl + test.jsonl + industry_avg_score.md) + 原始模板文件。输出到 system/templates/weibo-scraper/train/evolve/。任务: 1) 构建稳定、真实差异化的 scorer.js；2) 生成 SKILL_v1.md 并评分确认真实基线；3) 若 avg 
目标 Agent: weibo-scraper
技能领域: 微博热搜多榜爬取与数据整合
输入目录: system/templates/weibo-scraper/train/digest/
输入文件: benchmark_v1.md / train.jsonl / test.jsonl / industry_avg_score.md
原始模板: system/templates/weibo-scraper/ (含 agent.md, tools.md, soul.md, config.json, weibo_scraper.py)
输出目录: system/templates/weibo-scraper/train/evolve/

你的任务:
1. 读取 Digest 产出的 benchmark_v1.md、train.jsonl、test.jsonl、industry_avg_score.md 和模板原始文件。
2. 设计并实现 scorer.js（或 scorer 规则），确保评分能真实区分能力差异，避免同质化满分。评分维度 6 项（D1数据源理解与适配 20分、D2反爬与风控对抗 20分、D3解析与字段提取 20分、D4清洗与标准化 20分、D5异常处理与降级链路 15分、D6合规与伦理意识 5分），总分100分，目标≥95分，行业基准88分。
3. 基于 knowhow_v1.md + benchmark_v1.md + 模板原始文件，生成 SKILL_v1.md。
4. 执行 Small Loop 迭代优化（最多10轮），目标：test.jsonl 平均分 ≥95分（A+级）。
5. 每轮迭代产出 SKILL_v*.md，记录 evolve_report.md 和迭代得分记录（iteration_v*scores.json）。
6. 达标后执行 Deploy：将最终 SKILL.md 部署至 templates/weibo-scraper/SKILL.md，更新 config.json（status=enabled, benchmark_score=最终得分）。

强制产出路径:
- system/templates/weibo-scraper/train/evolve/scorer.js
- system/templates/weibo-scraper/train/evolve/SKILL_v*.md
- system/templates/weibo-scraper/train/evolve/evolve_report.md
- system/templates/weibo-scraper/train/evolve/iterationscores.json
- system/templates/weibo-scraper/SKILL.md
- system/templates/weibo-scraper/config.json

验收标准:
- test.jsonl 平均分 ≥95分，且得分有合理离散分布（非全部相同分数）
- SKILL.md 完整、可执行、与模板能力匹配
- 完成后向 innovator 汇报 [RESULT: DONE] 及最终得分和文件清单。

请同步更新 templates/weibo-scraper/todo.md，将 Evolve 阶段标记为进行中。 | ⬚ 未开始 | innovator | P1 | 2026-04-13 02:55 | - |
| T-mnwlsr77 | 立即执行 weibo-scraper 的 FDE Phase 3 Evolve（任务ID T-mnwlmvyp）。输入: system/templates/weibo-scraper/train/digest/ (benchmark_v1.md + train.jsonl + test.jsonl + industry_avg_score.md) + 原始模板文件。输出到 system/templates/weibo-scraper/train/evolve/。任务: 构建 scorer.js → 生成 SKILL_v1.md → Small Loop 迭代（最多10轮）→ 达标后 Deploy（根目录 SKILL.md + config.json enabled + benchmark_score=真实得分，目标 ≥95分）。禁止伪造得分，禁止未达标修改 config.json。完成后向 master 汇报 [RESULT:DONE] 及最终得分。 | ⬚ 未开始 | master | P0 | 2026-04-13 02:58 | - |
| T-mnwlt3d9 | 立即执行 weibo-scraper 的 FDE Phase 3 Evolve。输入: system/templates/weibo-scraper/train/digest/ (benchmark_v1.md + train.jsonl + test.jsonl + industry_avg_score.md) + 原始模板文件。输出到 system/templates/weibo-scraper/train/evolve/。任务: 1) 构建稳定、真实差异化的 scorer.js；2) 生成 SKILL_v1.md 并评分确认真实基线；3) 若 avg v1.md 并评分确认真实基线；3) 若 avg .md。你的任务: 1) 检查现有 scorer.js 是否完整可用；2) 运行 Small Loop 迭代优化 weibo-scraper 的 SKILL.md，目标 test.jsonl 平均分 ≥95分，最多10轮；3) 迭代完成后产出 evolve_report.md 记录过程和最终得分；4) 达标后将最终 SKILL.md 复制到模板根目录并更新 config.json status=enabled, benchmark_score=最终得分。完成后向 master 汇报 [RESULT:DONE] 及最终得分。 | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-04-13 03:06 | - |
| T-mnwm569k | 执行 weibo-scraper Phase 3 Evolve：输入 train/digest/，已有 SKILL_v1.md 和 iteration_v1_scores.json (avg=64.6分)。请继续 Small Loop 迭代优化 SKILL.md 至 >=95分，产出 evolve_report.md。达标后 Deploy。汇报 [RESULT:DONE] 及最终得分。 | ⬚ 未开始 | master | P0 | 2026-04-13 03:08 | - |
| T-mnwm56d6 | 执行 satire-news-scraper Phase 3 Evolve：输入 system/templates/satire-news-scraper/train/digest/ (benchmark_v1.md + train.jsonl + test.jsonl + industry_avg_score.md) + 原始模板文件。构建 scorer.js，生成 SKILL_v1.md，Small Loop 迭代至 >=95分，Deploy 到根目录 SKILL.md 并更新 config.json。汇报 [RESULT:DONE] 及最终得分。 | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-04-13 03:08 | - |
| T-mnwm65sb | 【FDE Phase 3: EVOLVE】对模板 Agent 'trend-scout-cn' 执行技能进化与迭代优化。输入: system/templates/trend-scout-cn/train/digest/ (benchmark_v1.md + train.jsonl + test.jsonl + industry_avg_score.md) + 原始模板文件。输出到 system/templates/trend-scout-cn/train/evolve/。任务: 1) 构建稳定、真实差异化的 scorer.js（禁止所有样本同分）；2) 生成 SKILL_v1.md 并评分确认真实基线；3) 若 avg =95分（A+级），max 10轮。必须产出: evolve_report.md + scorer.js + 迭代得分记录 + 最终达标 SKILL.md。完成后立即向 innovator 汇报最终得分与瓶颈分析。 | ⬚ 未开始 | innovator | P1 | 2026-04-13 03:11 | - |
| T-mnwm8n2i | [FDE Phase 3 EVOLVE] 对模板 Agent 'satire-news-scraper' 执行技能进化。输入: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/system/templates/satire-news-scraper/train/digest/ (含 benchmark_v1.md + train.jsonl + test.jsonl + industry_avg_score.md)。输出: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/system/templates/satire-news-scraper/train/evolve/。目标: Small Loop 迭代 SKILL.md，test.jsonl 平均分 >=95分（A+级），max 10轮。必须产出: evolve_report.md + scorer.js + 迭代得分记录 + 最终达标 SKILL.md。完成后立即向 innovator 汇报最终得分与瓶颈分析。 | ⬚ 未开始 | innovator | P1 | 2026-04-13 03:11 | - |
| T-mnwm8nx6 | [FDE Phase 3 EVOLVE] 对模板 Agent 'trend-scout-cn' 执行技能进化。输入: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/system/templates/trend-scout-cn/train/digest/ (含 benchmark_v1.md + train.jsonl + test.jsonl + industry_avg_score.md)。输出: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/system/templates/trend-scout-cn/train/evolve/。目标: Small Loop 迭代 SKILL.md，test.jsonl 平均分 >=95分（A+级），max 10轮。必须产出: evolve_report.md + scorer.js + 迭代得分记录 + 最终达标 SKILL.md。完成后立即向 innovator 汇报最终得分与瓶颈分析。 | ⬚ 未开始 | innovator | P1 | 2026-04-13 03:11 | - |
| T-mnwm8p2m | [FDE Phase 3 EVOLVE] 对模板 Agent 'trend-scout-global' 执行技能进化。输入: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/system/templates/trend-scout-global/train/digest/ (含 benchmark_v1.md + train.jsonl + test.jsonl + industry_avg_score.md)。输出: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/system/templates/trend-scout-global/train/evolve/。目标: Small Loop 迭代 SKILL.md，test.jsonl 平均分 >=95分（A+级），max 10轮。必须产出: evolve_report.md + scorer.js + 迭代得分记录 + 最终达标 SKILL.md。完成后立即向 innovator 汇报最终得分与瓶颈分析。 | ⬚ 未开始 | innovator | P1 | 2026-04-13 03:11 | - |
| T-mnwmbtgc | 对模板 Agent lemonv_drama 执行 Phase 3 Evolve。输入: system/templates/lemonv_drama/train/digest/（含 benchmark_v1.md + train.jsonl + test.jsonl + industry_avg_score.md）。输出到 system/templates/lemonv_drama/train/evolve/，要求：基于 Small Loop（最多10轮）训练直到 test 平均分 ≥ industry_avg_score 且 ≥95分。产出：evolve_report.md + scorer.js + 迭代得分记录 + SKILL_v1.md。 | ⬚ 未开始 | innovator | P1 | 2026-04-13 03:13 | - |
| T-mnwme2iq | 立即执行 satire-news-scraper Phase 3 Evolve。输入目录: system/templates/satire-news-scraper/train/digest/，包含 benchmark_v1.md + train.jsonl + test.jsonl + industry_avg_score.md。目标: benchmark score >=95分（行业基线 67分）。输出到 system/templates/satire-news-scraper/train/evolve/。任务: 1) 构建稳定、真实差异化的 scorer.js；2) 生成 SKILL_v1.md 并评分确认真实基线；3) 若 avg =95分。输出到 system/templates/interactive-video-selector/train/evolve/，最终 SKILL.md 写入模板根目录。完成后更新 config.json 并向 innovator 汇报。 | ⬚ 未开始 | innovator | P0 | 2026-04-13 03:16 | - |
| T-mnwmfd5g | 启动 story-architect Phase 3 Evolve。输入: system/templates/story-architect/train/digest/ 下的 benchmark_v1.md + train.jsonl + test.jsonl + industry_avg_score.md。目标: benchmark score >=95分。输出到 system/templates/story-architect/train/evolve/，最终 SKILL.md 写入模板根目录。完成后更新 config.json 并向 innovator 汇报。 | ⬚ 未开始 | innovator | P0 | 2026-04-13 03:16 | - |
| T-mnwmff5w | 启动 lemonv_drama Phase 3 Evolve。输入: system/templates/lemonv_drama/train/digest/ 下的 benchmark_v1.md + train.jsonl + test.jsonl + industry_avg_score.md。目标: benchmark score >=95分。输出到 system/templates/lemonv_drama/train/evolve/，最终 SKILL.md 写入模板根目录。完成后更新 config.json 并向 innovator 汇报。 | ⬚ 未开始 | innovator | P0 | 2026-04-13 03:16 | - |
| T-mnwmffo0 | 启动 reddit-scraper Phase 3 Evolve。输入: system/templates/reddit-scraper/train/digest/ 下的 benchmark_v1.md + train.jsonl + test.jsonl + industry_avg_score.md。目标: benchmark score >=95分。输出到 system/templates/reddit-scraper/train/evolve/，最终 SKILL.md 写入模板根目录。完成后更新 config.json 并向 innovator 汇报。 | ⬚ 未开始 | innovator | P0 | 2026-04-13 03:16 | - |
| T-mnwmgg2r | 【唯一在训进程，禁止同目录竞争】立即执行 weibo-scraper Phase 3 Evolve。输入: system/templates/weibo-scraper/train/digest/ (benchmark_v1.md + train.jsonl + test.jsonl + industry_avg_score.md) + 原始模板文件。输出到 system/templates/weibo-scraper/train/evolve/。任务: 1) 构建稳定、真实差异化的 scorer.js（禁止所有样本同分）；2) 生成 SKILL_v1.md 并评分确认真实基线；3) 若 avg 
当前全局状态：全部 9 个模板的 Digest 已闭环，Hunt 已补齐。你的任务是按顺序逐个执行 Phase 3 Evolve（Small Loop），每个模板达标（avg>=95 且 pass_rate>0）后立即 Deploy（复制 SKILL.md 到根目录并更新 config.json status=enabled, benchmark_score=真实得分），然后继续下一个模板。

处理顺序与当前状态：
1) weibo-scraper: train/evolve/ 已有 SKILL_v1.md + scorer.js。iteration_v1_scores.json 基线 avg=89.1/100, pass=0/10。继续 Small Loop 迭代至 >=95。
2) trend-scout-cn: train/evolve/ 已有 scorer.js + iteration_v0_scores.json (avg=41/100, pass=0/11)。D4 维度评分可能存在 bug，请先修复 scorer.js 确保评分逻辑合理，再迭代 SKILL.md。
3) satire-news-scraper: train/evolve/ 仅有 scorer.js，无 SKILL_v*.md 和评分记录。从零开始 Evolve。
4) production-director: train/evolve/ 为空目录。从零开始。
5) interactive-video-selector: train/evolve/ 为空目录。从零开始。
6) story-architect: train/evolve/ 为空目录。从零开始。
7) lemonv_drama: train/evolve/ 为空目录。从零开始。
8) reddit-scraper: train/evolve/ 为空目录。从零开始。
9) trend-scout-global: train/evolve/ 为空目录。从零开始。

通用要求：
- 单身执行，禁止同目录并发。
- 每个模板必须产出 evolve_report.md + scorer.js + iteration_scores_vN.json。
- 禁止伪造得分，禁止未达标时 Deploy。
- 每完成一个模板，更新 evolver todo.md 并向 master 汇报 [RESULT:DONE] 及最终得分，然后继续下一个。
- 如果某个模板 10 轮后仍无法达标，汇报瓶颈分析后跳到下一个。

立即执行第一个模板（weibo-scraper），不要等待。 | ⬚ 未开始 | master | P0 | 2026-04-13 03:18 | - |
| T-mnwmjfe7 | [FDE Phase 3 EVOLVE] 对模板 Agent 'story-architect' 执行技能进化。输入: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/system/templates/story-architect/train/digest/ (含 benchmark_v1.md + train.jsonl + test.jsonl + industry_avg_score.md)。输出: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/system/templates/story-architect/train/evolve/。目标: Small Loop 迭代 SKILL.md，test.jsonl 平均分 >=95分（A+级），max 10轮。必须产出: evolve_report.md + scorer.js + 迭代得分记录 + 最终达标 SKILL.md。完成后立即向 innovator 汇报最终得分与瓶颈分析。 | ⬚ 未开始 | innovator | P1 | 2026-04-13 03:19 | - |
| T-mnwmjhvy | [FDE Phase 3 EVOLVE] 对模板 Agent 'lemonv_drama' 执行技能进化。输入: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/system/templates/lemonv_drama/train/digest/ (含 benchmark_v1.md + train.jsonl + test.jsonl + industry_avg_score.md)。输出: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/system/templates/lemonv_drama/train/evolve/。目标: Small Loop 迭代 SKILL.md，test.jsonl 平均分 >=95分（A+级），max 10轮。必须产出: evolve_report.md + scorer.js + 迭代得分记录 + 最终达标 SKILL.md。完成后立即向 innovator 汇报最终得分与瓶颈分析。 | ⬚ 未开始 | innovator | P1 | 2026-04-13 03:19 | - |
| T-mnwmjkdb | [FDE Phase 3 EVOLVE] 对模板 Agent 'interactive-video-selector' 执行技能进化。输入: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/system/templates/interactive-video-selector/train/digest/ (含 benchmark_v1.md + train.jsonl + test.jsonl + industry_avg_score.md)。输出: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/system/templates/interactive-video-selector/train/evolve/。目标: Small Loop 迭代 SKILL.md，test.jsonl 平均分 >=95分（A+级），max 10轮。必须产出: evolve_report.md + scorer.js + 迭代得分记录 + 最终达标 SKILL.md。完成后立即向 innovator 汇报最终得分与瓶颈分析。 | ⬚ 未开始 | innovator | P1 | 2026-04-13 03:19 | - |
| T-mnwmkqov | 立即执行 weibo-scraper Phase 3 Evolve 的继续迭代。当前状态：iteration_v1_scores.json avg=89.1/100，未达标（目标≥95）。请继续 Small Loop 迭代优化 SKILL.md（从 SKILL_v1.md 继续，不要从头开始），每轮产出 iteration_v*scores.json，最多再迭代10轮。达标后向 innovator 汇报。 | ⬚ 未开始 | master | P0 | 2026-04-13 03:20 | - |
| T-mnwmkyww | 立即执行 trend-scout-cn Phase 3 Evolve 的继续迭代。当前状态：iteration_v0_scores.json avg=41/100， scorer.js 已就位，但 SKILL_v1.md 似乎缺失。请检查 train/evolve/ 目录：1) 如存在 SKILL_v*.md，继续迭代；2) 如不存在，重新生成 SKILL_v1.md 并评分；3) 进入 Small Loop 迭代至 ≥95 分。每轮产出 iteration_scores_v*.json。 | ⬚ 未开始 | master | P0 | 2026-04-13 03:20 | - |
| T-mnwmnjqc | 【FDE Phase 3: EVOLVE — 立即执行】对模板 Agent 'interactive-video-selector' 执行技能进化与迭代优化。输入: system/templates/interactive-video-selector/train/digest/ (benchmark_v1.md + train.jsonl + test.jsonl + industry_avg_score.md) + 原始模板文件。输出到 system/templates/interactive-video-selector/train/evolve/。任务: 1) 构建稳定、真实差异化的 scorer.js；2) 生成 SKILL_v1.md 并评分；3) 若 avg =95分；4) 达标后 Deploy（根目录 SKILL.md + config.json enabled + benchmark_score=真实得分）。对每个模板产出 evolve_report.md。完成后汇报 [RESULT:DONE] 及所有模板的最终得分。 | ⬚ 未开始 | master | P0 | 2026-04-13 03:24 | - |
| T-mnwmqdrt | 【FDE Phase 3: EVOLVE — 立即执行】对模板 Agent 'reddit-scraper' 执行技能进化与迭代优化。输入: system/templates/reddit-scraper/train/digest/ (benchmark_v1.md + train.jsonl + test.jsonl + industry_avg_score.md) + 原始模板文件。输出到 system/templates/reddit-scraper/train/evolve/。任务: 1) 构建稳定 scorer.js；2) 生成 SKILL_v1.md 并评分；3) 若 avg =95分，产出 evolve_report.md，达标后 Deploy。禁止伪造得分。完成后汇报 [RESULT:DONE] 及最终得分。 | ⬚ 未开始 | master | P0 | 2026-04-13 03:25 | - |
| T-mnwmrm5n | 【FDE Phase 3: EVOLVE — 立即执行】对模板 Agent 'trend-scout-global' 执行技能进化与迭代优化。输入: system/templates/trend-scout-global/train/digest/ (benchmark_v1.md + train.jsonl + test.jsonl + industry_avg_score.md) + 原始模板文件。输出到 system/templates/trend-scout-global/train/evolve/。任务: 1) 构建稳定 scorer.js；2) 生成 SKILL_v1.md 并评分；3) 若 avg =95分，每轮产出 iteration_scores_vN.json，最终 Deploy 到根目录 SKILL.md 并更新 config.json。完成后向 master 汇报 [RESULT:DONE] 及最终得分。 | ⬚ 未开始 | master | P0 | 2026-04-13 03:28 | - |
| T-mnwmx1jl | 【Phase 3 Evolve】对模板 Agent interactive-video-selector 执行 FDE 技能进化。输入路径：system/templates/interactive-video-selector/train/digest/（含 benchmark_v1.md、train.jsonl、test.jsonl、industry_avg_score.md）。产出路径：system/templates/interactive-video-selector/train/evolve/。技能领域：AI互动视频短剧选题。评分维度：D1对话潜力25%、D2冲突强度20%、D3场景可视化20%、D4互动结构15%、D5平台适配10%、D6输出规范10%；目标≥95分（满分150分时目标≥135）。必须产出：evolve_report.md、scorer.js、迭代得分记录、最终 SKILL_v*.md。Small Loop 最多10轮。 | ⬚ 未开始 | innovator | P1 | 2026-04-13 03:30 | - |
| T-mnwmxr6c | 【Phase 3 Evolve】对模板 Agent story-architect 执行 FDE 技能进化。输入路径：system/templates/story-architect/train/digest/（含 benchmark_v1.md、train.jsonl、test.jsonl、industry_avg_score.md）。产出路径：system/templates/story-architect/train/evolve/。技能领域：网络小说/互动剧剧本架构设计。评分维度：Structure Integrity 25%、Three-Act & Beat Logic 20%、Character Depth 20%、Genre Convention Fit 15%、Output Completeness 10%、Hook & Commercial Appeal 10%；目标≥95分。必须产出：evolve_report.md、scorer.js、迭代得分记录、最终 SKILL_v*.md。Small Loop 最多10轮。 | ⬚ 未开始 | innovator | P1 | 2026-04-13 03:30 | - |
| T-mnwmyine | 【Phase 3 Evolve】对模板 Agent lemonv_drama 执行 FDE 技能进化。输入路径：system/templates/lemonv_drama/train/digest/（含 benchmark_v1.md、train.jsonl、test.jsonl、industry_avg_score.md）。产出路径：system/templates/lemonv_drama/train/evolve/。技能领域：古典古风互动剧本生成。评分维度：story_structure 20%、character_building 20%、emotional_pacing 20%、branching_design 15%、visualization 15%、platform_fit 10%；目标≥95分。必须产出：evolve_report.md、scorer.js、迭代得分记录、最终 SKILL_v*.md。Small Loop 最多10轮。 | ⬚ 未开始 | innovator | P1 | 2026-04-13 03:31 | - |
| T-mnwmzbkt | 【Phase 3 Evolve】对模板 Agent reddit-scraper 执行 FDE 技能进化。输入路径：system/templates/reddit-scraper/train/digest/（含 benchmark_v1.md、train.jsonl、test.jsonl、industry_avg_score.md）。产出路径：system/templates/reddit-scraper/train/evolve/。技能领域：Reddit内容抓取与短剧素材提取。评分维度：Schema Completeness 20%、Data Quality 20%、Drama/Narrative Extraction 20%、Subreddit Context 15%、Comment Tree Fidelity 15%、Rate & Policy Safety 10%；目标≥95分。必须产出：evolve_report.md、scorer.js、迭代得分记录、最终 SKILL_v*.md。Small Loop 最多10轮。 | ⬚ 未开始 | innovator | P1 | 2026-04-13 03:32 | - |
| T-mnwmzoam | 继续执行 trend-scout-cn Phase 3 Evolve。当前状态: system/templates/trend-scout-cn/train/evolve/ 下已有 SKILL_v1.md 和 scorer.js，但 iteration_v0_scores.json 显示 avg=41/100, pass=0/11。任务: 1) 检查并优化现有 scorer.js 和 SKILL_v1.md；2) 进入 Small Loop 迭代优化 SKILL.md（最多10轮），目标 test.jsonl 平均分 ≥95 且 pass_rate > 0；3) 每轮产出 iteration_scores_vN.json 并更新 evolve_report.md；4) 达标后 Deploy: 根目录 SKILL.md + config.json enabled + benchmark_score=真实得分。禁止伪造得分。完成后向 master 汇报 [RESULT:DONE] 及最终得分。 | ⬚ 未开始 | master | P0 | 2026-04-13 03:32 | - |
| T-mnwn0u1x | 立即启动 3 个模板的 Phase 3 Evolve：interactive-video-selector / story-architect / lemonv_drama。所有模板 Digest 已完整。要求：1) 构建 scorer.js；2) 生成 SKILL_v1.md；3) Small Loop 迭代至 >=95分；4) 达标后 Deploy。每个模板产出 evolve_report.md 和 iteration scores。完成后汇报 [RESULT:DONE] 及各模板最终得分。 | ⬚ 未开始 | master | P0 | 2026-04-13 03:33 | - |
| T-mnwn1t45 | 启动 interactive-video-selector Phase 3 Evolve。输入: system/templates/interactive-video-selector/train/digest/ (benchmark_v1.md + train.jsonl + test.jsonl + industry_avg_score.md) + 原始模板文件。输出到 system/templates/interactive-video-selector/train/evolve/。任务: 1) 构建稳定、真实差异化的 scorer.js；2) 生成 SKILL_v1.md 并评分确认真实基线；3) 若 avg =95分 → Deploy（根目录 SKILL.md + config.json enabled + benchmark_score=真实得分）→ 产出 evolve_report.md。每完成一个向 master 汇报 [RESULT:DONE] 及最终得分，然后继续下一个。禁止伪造得分，禁止未达标 Deploy。 | ⬚ 未开始 | master | P0 | 2026-04-13 03:35 | - |
| T-mnwn591x | 继续迭代 4 个模板的 Phase 3 Evolve：trend-scout-cn (v0=55.61) / trend-scout-global (有SKILL_v1.md+scorer.js但缺scores) / production-director (baseline=58.67) / reddit-scraper (有SKILL_v1.md+scorer.js但缺scores)。要求：1) 运行 scorer 确认真实基线；2) Small Loop 迭代至 >=95分；3) 达标后 Deploy。禁止伪造得分。完成后汇报 [RESULT:DONE] 及各模板最终得分。 | ⬚ 未开始 | master | P0 | 2026-04-13 03:36 | - |
| T-mnwn5ueg | 启动 lemonv_drama Phase 3 Evolve。输入: system/templates/lemonv_drama/train/digest/ (benchmark_v1.md + train.jsonl + test.jsonl + industry_avg_score.md) + 原始模板文件。输出到 system/templates/lemonv_drama/train/evolve/。任务: 1) 构建稳定、真实差异化的 scorer.js；2) 生成 SKILL_v1.md 并评分确认真实基线；3) 若 avg v1.md；2) 运行 scorer.js 确认真实基线；3) 若 avg 1) production-director: evolve/ 已有 scorer.js + SKILL_v1.md + baseline scores，config=ready。请继续 Small Loop 迭代至 ≥95 分后 Deploy。
2) reddit-scraper: evolve/ 已有 scorer.js + SKILL_v1.md + baseline_test.log，config=active。请继续迭代至 ≥95 分后 Deploy。
3) story-architect: evolve/ 仅有 scorer.js，缺少 SKILL_v1.md 和 baseline 评分。请先生成 SKILL_v1.md 并评分，然后迭代至 ≥95 分后 Deploy。
4) trend-scout-global: evolve/ 已有 scorer.js + SKILL_v1.md + baseline_test.log，config=ready。请继续迭代至 ≥95 分后 Deploy。
5) trend-scout-cn: evolve/ 已有 scorer.js + SKILL_v1.md + v0/v1 scores，config=ready。请继续迭代至 ≥95 分后 Deploy。
6) interactive-video-selector: evolve/ 为空目录，Digest 已完整。请从零开始 Evolve 并迭代至 ≥95 分后 Deploy。
7) lemonv_drama: evolve/ 为空目录，Digest 已完整。请从零开始 Evolve 并迭代至 ≥95 分后 Deploy。

总原则：禁止伪造得分，禁止未达标时修改 config.json。每完成一个模板 Deploy 后立即向 master 汇报 [RESULT:DONE] 及最终得分。如果某项因 bug 卡住超过 15 分钟，跳到下一项继续。 | ⬚ 未开始 | master | P0 | 2026-04-13 03:37 | - |
| T-mnwn89ta | 立即执行以下7个模板的 Phase 3 Evolve，按顺序逐个完成：\n\n1) trend-scout-cn: system/templates/trend-scout-cn/train/evolve/ 下已有 scorer.js 和 iteration_v0_scores.json (avg=41/100, pass=0/11)。请先检查并修复 scorer.js 确保评分逻辑合理，然后进入 Small Loop 迭代 SKILL.md 至 ≥95 分。\n\n2) trend-scout-global: evolve/ 已有 SKILL_v1.md + scorer.js (11:26)。请运行 scorer 确认基线，继续 Small Loop 迭代至 ≥95 分。\n\n3) production-director: evolve/ 已有 SKILL_v1.md + scorer.js + baseline scores。请运行 scorer 确认基线，继续迭代至 ≥95 分。\n\n4) interactive-video-selector: evolve/ 为空目录，需要从头开始。构建 scorer.js → 生成 SKILL_v1.md → 评分 → Small Loop 迭代至 ≥95 分。\n\n5) story-architect: evolve/ 仅有 scorer.js，需生成 SKILL_v1.md 并迭代至 ≥95 分。\n\n6) lemonv_drama: evolve/ 为空目录，需要从头开始。构建 scorer.js → 生成 SKILL_v1.md → 评分 → Small Loop 迭代至 ≥95 分。\n\n7) reddit-scraper: evolve/ 已有 SKILL_v1.md + scorer.js，需继续迭代至 ≥95 分。\n\n通用要求：\n- 每个模板必须产出 evolve_report.md + scorer.js + iteration_scores_vN.json。\n- 禁止伪造得分，禁止所有样本同分。\n- 只有 avg ≥95 且 pass_rate > 0 时才允许 Deploy（根目录 SKILL.md + config.json status=enabled, benchmark_score=真实得分）。\n- 每完成一个模板，立即向 master 汇报 [RESULT:DONE] 及最终得分，然后继续下一个。\n- 如果某个模板 10 轮后仍无法达标，汇报瓶颈分析后跳到下一个。\n\n禁止同目录并发。单身执行。立即开始第一个模板，不要等待。 | ⬚ 未开始 | master | P0 | 2026-04-13 03:38 | - |
| T-mnwn9nim | 【并行启动 3 个滞后模板 Evolve，不得被前置任务阻塞】当前 interactive-video-selector / story-architect / lemonv_drama 的 train/evolve/ 目录完全为空，已被批量顺序任务拖后。请立即并行启动这 3 个模板的 Phase 3 Evolve（每个模板独立进程）：\n\n1) interactive-video-selector: 输入 system/templates/interactive-video-selector/train/digest/ (benchmark_v1.md + train.jsonl + test.jsonl + industry_avg_score.md)\n2) story-architect: 输入 system/templates/story-architect/train/digest/ (同上)\n3) lemonv_drama: 输入 system/templates/lemonv_drama/train/digest/ (同上)\n\n通用要求（每个模板独立执行）：\n- 构建 scorer.js，确保真实差异化评分（禁止所有样本同分）；\n- 生成 SKILL_v1.md 并评分确认基线；\n- 若 avg =95分并 Deploy。汇报最终得分。 | ⬚ 未开始 | master | P0 | 2026-04-13 03:40 | - |
| T-mnwnbqd7 | 启动 interactive-video-selector Phase 3 Evolve。输入: system/templates/interactive-video-selector/train/digest/ (benchmark_v1.md + train.jsonl + test.jsonl + industry_avg_score.md) + 原始模板文件。当前无 evolve 目录。任务: 1) 构建稳定、真实差异化的 scorer.js；2) 生成 SKILL_v1.md 并评分确认真实基线；3) 若 avg 
输入路径（已就位）:
- train/hunt/knowhow_v2.md — 40KB完整知识体系
- train/hunt/crawl_config.json — 6个数据源配置
- train/hunt/seed_data.json — 52条结构化种子数据（含9维评分）
- train/digest/benchmark_v1.md — 评分标准
- train/digest/train.jsonl — 训练数据集
- train/digest/test.jsonl — 测试数据集

产出路径:
- train/evolve/SKILL.md — 达标版本（v2.0.0，目标分数 >= 95）
- train/evolve/final_report.md — 训练报告

训练目标:
- benchmark_score >= 95/100
- 覆盖所有9个评分维度

执行方式:
1. 读取所有输入文件
2. 训练模型或规则体系
3. 在 test.jsonl 上评估
4. 持续迭代直到分数达标（max 10轮）
5. 产出 SKILL.md + final_report.md
6. 向 innovator 汇报完成 | ✅ 完成 | innovator | P1 | 2026-04-13 04:12 | - |
| T-mnwohul5 | 继续 Phase 3 Evolve：1) production-director：baseline=58.67，继续 Small Loop 迭代提升到 95 分；2) interactive-video-selector：当前 82.08，继续改进 scorer 和 SKILL 迭代；3) lemonv_drama：当前 60.6 分全相同 scorer 有 bug，需修复 scorer 后重新迭代；4) story-architect：scorer 路径错误导致无法运行，先修复 scorer 路径后启动 baseline 评分 | ⬚ 未开始 | master | P0 | 2026-04-13 04:14 | - |
| T-mnwoqqkb | 继续 lemonv_drama Phase 3 Evolve：当前 v2 avg=80.87 (pass=19/30)，从 60.6 提升到 80.87 进步显著。继续 Small Loop 迭代冲刺 95 分。关注 D1维度提升（当前仅 10.53/20） | ⬚ 未开始 | master | P0 | 2026-04-13 04:21 | - |
| T-mnwormc5 | 继续 lemonv_drama Phase 3 Evolve。输入: system/templates/lemonv_drama/train/digest/（含 benchmark_v1.md + train.jsonl + test.jsonl + industry_avg_score.md）。当前 baseline=60.6，目标是达到 95 分。输出到 system/templates/lemonv_drama/train/evolve/，要求：1) 修复 scorer.js（如有必要）；2) 基于 Small Loop 继续迭代；3) 达到 >=95分 后 Deploy 并更新 config.json。完成后汇报 [RESULT:DONE] 及最终得分。 | ⬚ 未开始 | master | P0 | 2026-04-13 04:22 | - |
| T-mnwotca1 | 继续 lemonv_drama Phase 3 Evolve。输入: system/templates/lemonv_drama/train/digest/（含 benchmark_v1.md + train.jsonl + test.jsonl + industry_avg_score.md）。当前 v2=82 分（baseline=60.6 → v1=84.87 → v2=82），目标是达到 95 分。输出到 system/templates/lemonv_drama/train/evolve/，要求：1) 分析 v2 分值下降原因；2) 基于 Small Loop 继续迭代；3) 达到 >=95分 后 Deploy 并更新 config.json。完成后汇报 [RESULT:DONE] 及最终得分。 | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-04-13 04:23 | - |
| T-mnwou45z | 继续迭代 2 个未达标模板冲刺 95 分: 1) lemonv_drama: 当前 84.87, baseline 60.6, 需继续 Small Loop 迭代优化; 2) reddit-scraper: 当前 91.08, 差 4 分需继续优化。任务要求: 从最新版本继续迭代, 使用真实差异化 scorer, 目标 95 分, 达标后 Deploy 并更新 config.json benchmark_score。 | ⬚ 未开始 | master | P0 | 2026-04-13 04:23 | - |
| T-mnwoypwc | 继续 reddit-scraper Phase 3 Evolve 迭代：当前 avg=91.08，继续 Small Loop 迭代直至 ≥95 分。输入：train/digest/benchmark_v1.md + train.jsonl + test.jsonl。确保 scorer.js 真实差异化评分。完成后 Deploy：根目录 SKILL.md + config.json enabled + benchmark_score=真实得分。 | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-04-13 04:27 | - |
| T-mnwpb3bd | 继续 reddit-scraper Phase 3 Evolve：当前 avg=91.08，继续 Small Loop 迭代直至 ≥95 分。输入：train/digest/benchmark_v1.md + train.jsonl + test.jsonl。确保 scorer.js 真实差异化评分（禁止同分），生成 SKILL_v1.md，Deploy 到根目录 SKILL.md + config.json enabled + benchmark_score。 | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-04-13 04:37 | - |
| T-mnwqljky | 【Phase 3: EVOLVING 继续迭代 — story-architect】
目标 Agent: story-architect（网络小说/互动剧剧本架构设计）
当前状态: SKILL.md 已就位于根目录，但 config.json benchmark_score=89.33/100（低于95目标）

输入路径:
- train/hunt/knowhow_v1.md
- train/hunt/crawl_config.json
- train/hunt/seed_data.json
- train/digest/benchmark_v1.md
- train/digest/train.jsonl
- train/digest/test.jsonl
- train/digest/industry_avg_score.md
- train/evolve/SKILL_v1.md（当前版本）

产出路径:
- train/evolve/SKILL_v2.md（迭代版本，目标 >= 95）
- train/evolve/iteration_scores_v3.json

任务:
1. 分析当前 v1 版本在 test.jsonl 上的失败原因（combined_avg=89.33，维度短板）
2. 针对性优化 SKILL.md，重点提升弱维度
3. 评分验证，若 4. 达标后：
   - 更新 config.json benchmark_score 为真实得分
   - 更新 config.json status=ready
   - 更新 config.json fde.phase=Deploy
   - 将 train/evolve/SKILL_vN.md 复制到根目录 SKILL.md
5. 产出 evolve_report.md
6. 向 innovator 汇报 | ✅ 完成 | innovator | P1 | 2026-04-13 05:13 | - |
| T-mnwqljm3 | 【Phase 3: EVOLVING 继续迭代 — production-director】
目标 Agent: production-director（生产指令下发/Prompt Engineering）
当前状态: SKILL.md 已就位于根目录，但 config.json benchmark_score=94.75/100（低于95目标）

输入路径:
- train/hunt/knowhow_v1.md
- train/hunt/crawl_config.json
- train/hunt/seed_data.json
- train/hunt/seed_samples.jsonl
- train/digest/benchmark_v1.md
- train/digest/train.jsonl
- train/digest/test.jsonl
- train/digest/industry_avg_score.md
- train/evolve/SKILL_v1.md（当前版本，v3 avg=94.61）

产出路径:
- train/evolve/SKILL_v2.md（迭代版本，目标 >= 95）
- train/evolve/iteration_scores_v5.json

任务:
1. 分析当前 v1 版本在 test.jsonl 上的失败原因（avg=94.61，维度短板）
2. 针对性优化 SKILL.md，重点提升弱维度
3. 评分验证，若 4. 达标后：
   - 更新 config.json benchmark_score 为真实得分
   - 更新 config.json status=ready
   - 更新 config.json fde.phase=Deploy
   - 将 train/evolve/SKILL_vN.md 复制到根目录 SKILL.md
5. 产出 evolve_report.md
6. 向 innovator 汇报 | ⬚ 未开始 | innovator | P1 | 2026-04-13 05:13 | - |
| T-mnwrn185 | 【Phase 3: EVOLVING 继续迭代 — production-director】
目标: production-director（生产指令下发/Prompt Engineering）
当前: 94.75/100，差距仅-0.25，需>=95
瓶颈: D2 Engine Selection (8.8/15)，rubric要求输出中明确提及引擎名称(Midjourney/SDXL/DALL·E/ComfyUI)

输入:
- train/evolve/SKILL.md（当前版本，v1）
- train/evolve/scorer.js（v3，当前评分器）
- train/digest/benchmark_v1.md
- train/digest/train.jsonl + test.jsonl

任务:
1. 针对性修复 D2 Engine Selection 弱维度
2. 策略: 在 SKILL.md 的 D2 指导中增加明确的引擎识别规则，让输出学会主动提及引擎名
3. 用 scorer.js 验证，若 combined_avg >=95 则 Deploy
4. 若仍 5. 达标后: config.json benchmark_score=真实分, status=ready, fde.phase=Deploy, 根目录 SKILL.md 覆盖
6. 汇报 innovator | ✅ 完成 | innovator | P1 | 2026-04-13 05:42 | - |
| T-mnx813vb | 构建 idearuncreate Phase 3 Evolve。输入：system/templates/idearuncreate/train/digest/ (benchmark_v1.md, train.jsonl, test.jsonl, industry_avg_score.md)。目标：benchmark score ≥95分（行业基准72分）。输出到 train/evolve/。任务：1) 构建 scorer.js；2) 生成 SKILL_v1.md 并用 scorer.js 评分确认真实基线；3) 若 avg 
弱项分析:
- d3(i18n多语言) = 7.4 - 需提升至 ≥9
- d4(对齐精度) = 7.6 - 需提升至 ≥9

失败用例 (test 7-10):
- test_7: d3=5, d4=6 → 75分fail
- test_8: d3=5, d4=5 → 70分fail  
- test_9: d3=2, d4=5 → 61.67分fail
- test_10: d3=5, d4=6 → 66.67分fail

优化指令:
1. 分析 test 7-10 失败原因
2. 针对 i18n 多语言支持(需5+语言)和对齐精度优化 SKILL_v1.md
3. 继续迭代直到 score ≥95

文件位置:
- SKILL: templates/idearuncreate/train/evolve/SKILL_v1.md
- 测试集: templates/idearuncreate/train/digest/test_v2.jsonl
- scorer: templates/idearuncreate/train/evolve/scorer.js

使用 --autoExecute | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-04-14 03:44 | - |