todo.md
5.29 KB
Todo List
收到的任务会自动追加到此表。按优先级顺序执行。
| # | 任务 | 状态 | 分配人 | 优先级 | 接收时间 | 上次检查 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| T-mn5wf6n0 | 使用 FDE 流水线训练 reddit-scraper Agent。训练目标：1) 抓取 Reddit 热门板块（AmITheAsshole、relationship_advice、funny、tifu）的高赞帖子；2) 筛选高冲突性内容（家庭矛盾、职场冲突、情感纠纷、荒诞搞笑）；3) 提取帖子标题、冲突摘要、关键对话、人物关系、网友热评；4) 输出结构化 JSON 创作文档（场景、人物、对话、冲突点、适用短剧类型）。要求：先用 find-practice 构建训练集，然后用 distill-extract 萃取创作技巧，最后 format-output 输出标准格式。输出完整训练报告和示例文档到 workspace/innovator/reddit-scraper-training/ | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-03-25 10:26 | 2026-03-25 |
| T-mn5uy0sv | 【FDE训练任务】训练一个 reddit-scraper Agent。要求：1) 使用 FDE (Find-Define-Evolve) 流水线进行训练 2) 能力目标：抓取 Reddit r/AmITheAsshole, r/relationship_advice, r/funny 等高赞帖子，筛选冲突性强、有戏剧张力的内容（家庭矛盾、职场冲突、情感纠纷），提取结构化素材（场景、人物关系、冲突核心、精彩对话），输出 JSON 格式短剧创作文档 3) Agent 目录：agents/reddit-scraper/ 4) 完成后输出训练报告到 workspace/innovator/reddit_scraper_training_report.md | ✅ 完成 | master | P1 | 2026-03-25 09:45 | 2026-03-25 |
| T-mn6utz4q | 【FDE训练任务】训练 satire-news-scraper Agent。要求：1) 使用 FDE (Find-Digest-Evolve) 流水线 2) 能力目标：抓取全球讽刺新闻网站 (The Onion, ClickHole, Babylon Bee)，识别荒诞内容，提取短剧创作素材 3) 输出结构化 JSON (荒诞设定、讽刺角度、剧情反转、改编建议) 4) 产出完整训练报告到 workspace/innovator/satire_news_fde_report.md | ✅ 完成 | innovator | P1 | 2026-03-26 02:29 | 2026-03-26 09:23 |
| T-mn6x648k | 【重新训练 satire-news-scraper Agent — 硬性标准 90 分】 上次训练只达到 80 分就结束了，因为旧标准是 75 分及格。现在及格线已提高到 90 分（10 分制 = 9.0）。请重新执行 FDE Phase 3 EVOLVING 训练。 ## 输入资料（已有，无需重新 HUNT/DIGEST） - 知识体系: workspace/digester/satire-news-scraper/knowhow.md - 评分标准: workspace/digester/satire-news-scraper/benchmark.md（pass_score 已更新为 9.0） - 训练集: workspace/digester/satire-news-scraper/train_dataset.json - 上次 Skill: workspace/evolver/satire-news-scraper/skill_satire_scraper.md（v1.2.0, 80 分） ## 训练要求 1. 以上次 skill_satire_scraper.md 为起点，继续迭代优化 2. 硬性及格线: 总分 >= 9.0（10 分制）或 >= 90（100 分制），低于此分数不能标记为完成 3. 最大迭代次数: 10 轮 4. 每轮分析弱维度，针对性修改 Skill 定义 ## 关键：训练完成后必须部署到 Agent 训练达标后，必须执行以下部署步骤： 1. 将最终的 Skill 内容追加到 agents/satire-news-scraper/agent.md 的末尾（作为新的 ## Skill 章节） 2. 更新 agents/satire-news-scraper/config.json 中 status 为 ready 3. 更新 agents/satire-news-scraper/plan.md 记录训练完成 ## 产出 - workspace/evolver/satire-news-scraper/skill_satire_scraper.md（更新版） - workspace/evolver/satire-news-scraper/evolution_log.json（追加记录） - agents/satire-news-scraper/agent.md（部署 Skill） - workspace/innovator/satire_news_retrain_report.md（重训报告） |
✅ 完成 | master | P0 | 2026-03-26 03:35 | - |
| T-mn7phcxp | 我已为公司招聘了以下新员工，需要你启动 RL 进化循环进行强化训练： 1. trend-hunter（热点抓取专家）- 负责抓取微博/抖音/小红书/快手热点 2. topic-selector（选题筛选专家）- 负责从热点中筛选最有价值的选题 3. researcher（深度研究专家）- 负责收集背景资料和网友观点 4. screenwriter（互动剧编剧）- 负责创作分支剧情和多个结局 请为每个员工优化技能到 90 分以上，特别是 screenwriter 需要掌握分支剧情创作能力。publisher 和 data-analyst 已存在可直接使用。 |
🔄 进行中 | abc:hr | P1 | 2026-03-26 16:47 | 2026-03-27 |
| T-mn7pws58 | 我已为 abc 公司完成了执行层员工的批量招聘和技能装配。 招聘结果: 1. trend-hunter (热点抓取) - 已存在 2. topic-selector (选题决策) - 已存在 3. researcher (深度研究) - 已存在 4. screenwriter (剧本整理) - 已存在 5. publisher (内容上传) - 新招聘，已安装 content_publisher 技能 6. data-analyst (数据反馈) - 新招聘，已安装 data_feedback 技能 请对以下员工启动 RL 进化循环进行强化训练: - publisher: 需要将 content_publisher 技能优化到 90 分以上 - data-analyst: 需要将 data_feedback 技能优化到 90 分以上 - 其他现有员工: 如有需要可一并优化 目标是让全员通过 Innovator Benchmark 评分 (≥90分)，确保流水线各环节质量达标。 |
🔄 进行中 | abc:hr | P1 | 2026-03-26 16:59 | 2026-03-27 |