diff --git a/data/abc/pipelines/daily-content-pipeline.json b/data/abc/pipelines/daily-content-pipeline.json deleted file mode 100644 index 26f7497..0000000 --- a/data/abc/pipelines/daily-content-pipeline.json +++ /dev/null @@ -1,77 +0,0 @@ -{ - "id": "daily-content-pipeline", - "name": "每日内容生产流水线", - "description": "从热点抓取到内容发布的完整流水线，实现7×24小时自动化运行", - "companyId": "abc", - "steps": [ - { - "index": 0, - "name": "热点抓取", - "agent": "trend-hunter", - "prompt": "从网上抓取军事、娱乐、体育等各类时事热点，构建包含约100个热点的选题库", - "dependsOn": null, - "timeout": 30, - "required": true - }, - { - "index": 1, - "name": "选题筛选", - "agent": "topic-selector", - "prompt": "从热点选题库中筛选出5-10个最有价值的选题，基于市场热度和IP价值评估", - "dependsOn": 0, - "timeout": 15, - "required": true - }, - { - "index": 2, - "name": "深度研究", - "agent": "researcher", - "prompt": "针对每个目标选题进行背景调查、人物形象塑造，并生成相应的台词和剧本", - "dependsOn": 1, - "timeout": 60, - "required": true - }, - { - "index": 3, - "name": "剧本整理", - "agent": "screenwriter", - "prompt": "将深度研究生成的剧本按固定格式整理完毕，确保符合生产端要求", - 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"name": "深度研究", - "agent": "researcher", - "status": "ready", - "input": { - "selectedCount": 10, - "file": "selected_topics.json", - "topics": [ - "AI短剧冲击横店", - "姐弟俩惨遭继母虐待", - "刘晓庆妹妹发声", - "张雪峰遗产分割", - "A股失守4000点", - "张雪峰猝死", - "女子黄金换饰品", - "学生热水计费", - "35岁国企躺平", - "AI替代人工" - ] - }, - "output": null, - "startedAt": null, - "completedAt": null - }, - { - "index": 3, - "name": "剧本整理", - "agent": "screenwriter", - "status": "waiting", - "input": null, - "output": null, - "startedAt": null, - "completedAt": null - }, - { - "index": 4, - "name": "COO审核", - "agent": "coo", - "status": "waiting", - "input": null, - "output": null, - "startedAt": null, - "completedAt": null - }, - { - "index": 5, - "name": "内容上传", - "agent": "publisher", - "status": "waiting", - "input": null, - "output": null, - "startedAt": null, - "completedAt": null - }, - { - "index": 6, - "name": "数据监控", - "agent": "data-analyst", - "status": "waiting", - "input": null, - "output": null, - "startedAt": null, - "completedAt": null - 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"taskId": "T-mn7n7i4r", - "from": "master", - "to": "abc:ceo", - "task": "你的公司刚刚创建，系统已经自动为你配备了 CTO、COO、HR 三位核心高管。请立刻执行你的五步战略工作流：1.撰写商业蓝图 2.设计Pipeline JSON 3.设定OKR 4.将Pipeline设计图移交CTO(让他通过HR批量招聘执行层Agent) 5.通知COO接管运营。

公司名称: ABC Inc.
公司描述/业务需求: AI 互动剧公司。业务运营流程：1）热点抓取：每天从网上抓取军事、娱乐、体育等各类时事热点，构建包含约100个热点的选题库；2）选题筛选：从选题库中选出5-10个目标选题；3）深度研究：按照固定格式和需求，针对选出的选题进行背景调查、人物形象塑造，并生成相应的台词和剧本；4）剧本整理：将时事热点剧本整理完毕；5）内容上传：按固定格式将剧本上传至生产端的剧中，完成初步生产；6）数据反馈与迭代：每日监控生产端的数据（如市场热度、玩家反馈），判定选题的受欢迎程度，根据反馈在第二天更新选题策略，形成迭代闭环。目标：实现7×24小时持续劳动的Agents自动化运行，高效稳定生产优质内容。", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7n7i4r", - "createdAt": "2026-03-26T15:44:08.337Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T15:45:56.109Z", - "summary": "已完成五步战略工作流：1)撰写商业蓝图 strategy.md；2)设计Pipeline JSON (7步闭环流水线)；3)确认CTO/COO/HR已就位；4)创建Q1 OKR目标(G-001)；5)将Pipeline设计移交CTO执行招聘和搭建。任务已派发给abc:cto。" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7n7yjd.json b/data/agents/.tasks/T-mn7n7yjd.json deleted file mode 100644 index 50035a9..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7n7yjd.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7n7yjd", - "from": "master", - "to": "abc:ceo", - "task": "请为 ABC Inc. 进行完整的战略规划，包括以下内容：

## 行业调研
- AI 互动剧行业深度调研报告
- 市场规模与增长趋势
- 主要竞争对手分析

## 战略设计
- 公司战略方向
- 商业模式设计
- 具体的选题策略（军事、娱乐、体育等热点领域）

## 组织架构设计
- 确定需要多少个 Agent 以及各自的角色
- 明确每个 Agent 的每日工作内容、OKR、所需能力及产出

请先输出行业调研报告，然后逐步完成战略设计和组织架构设计。", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7n7yjd", - "createdAt": "2026-03-26T15:44:29.594Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T15:46:37.210Z", - "summary": "已完成 ABC Inc. 战略规划：1) 撰写商业蓝图 (strategy.md)；2) 设计 Pipeline JSON (pipeline_design.json)；3) 确认 CTO/COO/HR 就位；4) 创建 Q1 OKR (G-002)；5) 委派 CTO 执行流水线注册和招聘。Pipeline 包含7个角色：trend-hunter、topic-selector、researcher、screenwriter、publisher、data-analyst，由 COO 审核质量。" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7n9mpw.json b/data/agents/.tasks/T-mn7n9mpw.json deleted file mode 100644 index f853a01..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7n9mpw.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7n9mpw", - "from": "abc:ceo", - "to": "abc:cto", - "task": "我已经写好商业蓝图和Pipeline设计在公司共享工作区（data/companies/abc/workspace/）。请立刻：1) 将 pipeline_design.json 注册为正式 Pipeline；2) 向 HR 下发招聘需求单（按 Pipeline 中的所有角色批量招聘执行层Agent，优先使用模板匹配）；3) 搭建数据流向目录；4) 完成后移交给 COO 运营。", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7n9mpw", - "createdAt": "2026-03-26T15:45:47.588Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T15:55:53.405Z", - "summary": "CTO 已完成所有任务：1. Pipeline 注册成功：daily-content-pipeline（每日内容生产流水线，7步骤闭环，每24小时自动运行）；2. 执行层 Agent 已招聘：trend-hunter, topic-selector, researcher, screenwriter, publisher, data-analyst（6名，正在培训中）；3. 数据流向目录已搭建：data/companies/abc/workspace/data/；4. 已移交给 COO 运营监督。公司已就绪，等待 Pipeline 首次运行。" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7naf9u.json b/data/agents/.tasks/T-mn7naf9u.json deleted file mode 100644 index 4f3c0ef..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7naf9u.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7naf9u", - "from": "abc:ceo", - "to": "abc:cto", - "task": "我已经写好商业蓝图和 Pipeline 设计在公司共享工作区下。请立刻：1) 将 pipeline_design.json 注册为正式 Pipeline；2) 向 HR 下发招聘需求单（按 Pipeline 中的所有角色批量招聘执行层Agent，优先使用模板匹配）；3) 搭建数据流向目录；4) 完成后移交给 COO 运营。", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7naf9u", - "createdAt": "2026-03-26T15:46:24.596Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T15:54:42.506Z", - "summary": "CTO 已完成全部任务：Pipeline注册、招聘6名执行层Agent、数据目录搭建，已移交COO运营" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7nbt3y.json b/data/agents/.tasks/T-mn7nbt3y.json deleted file mode 100644 index c27861c..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7nbt3y.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7nbt3y", - "from": "abc:cto", - "to": "abc:hr", - "task": "请按照以下招聘需求单，为公司批量招聘执行层员工并装配技能：

招聘清单（来自 pipeline_design.json）:
1. trend-hunter — 负责热点抓取（需要爬虫能力，从网上抓取军事、娱乐、体育等各类时事热点，构建包含约100个热点的选题库）
2. topic-selector — 负责选题筛选（从热点选题库中筛选出5-10个最有价值的选题，基于市场热度和IP价值评估）
3. researcher — 负责深度研究（针对每个目标选题进行背景调查、人物形象塑造，并生成相应的台词和剧本）
4. screenwriter — 负责剧本整理（将深度研究生成的剧本按固定格式整理完毕，确保符合生产端要求）
5. publisher — 负责内容上传（将通过审核的剧本按固定格式上传至生产端，完成初步生产）
6. data-analyst — 负责数据监控（监控生产端数据如市场热度、玩家反馈，评估选题受欢迎程度，生成迭代建议）

要求：
- 优先从模板库匹配高级模板（先执行 lemon company templates 查看可用模板）
- 为每个新兵安装对应技能
- 需要 API Key 的必须走 human request 流程
- 全员装配完成后通知我", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7nbt3y", - "createdAt": "2026-03-26T15:47:29.190Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T16:09:06.854Z", - "summary": "Pipeline 搭建完成：1) daily-content-pipeline 已注册并激活；2) 6名执行层员工已就位（trend-hunter, topic-selector, researcher, screenwriter, publisher, data-analyst）；3) COO 已启动首次运行，当前执行热点抓取。流水线已就绪，可实现7×24小时自动化内容生产。" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7ncmgv.json b/data/agents/.tasks/T-mn7ncmgv.json deleted file mode 100644 index da52584..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7ncmgv.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7ncmgv", - "from": "abc:cto", - "to": "abc:coo", - "task": "底层所有 Agent 招聘完毕！Pipeline 已成功注册！

✅ 已完成事项：
1. Pipeline 已注册：daily-content-pipeline（每日内容生产流水线）
2. HR 正在批量招聘 6 名执行层员工：trend-hunter, topic-selector, researcher, screenwriter, publisher, data-analyst
3. 数据流向目录已搭建完成

📋 Pipeline 详情：
- 7 个步骤：热点抓取 → 选题筛选 → 深度研究 → 剧本整理 → COO审核 → 内容上传 → 数据监控
- 运行周期：每 24 小时自动执行

🎯 请你在每次心跳时坐镇监督每一条流水线的产出，严控质量！", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7ncmgv", - "createdAt": "2026-03-26T15:48:07.231Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T15:50:09.318Z", - "summary": "Pipeline已就绪，每日内容生产流水线(daily-content-pipeline)已注册，运行周期24小时。HR已完成6名执行层员工招聘(coo已确认在HR的todo中看到trend-hunter和topic-selector)。数据流向目录已搭建。我已启动COO心跳巡检机制，每30分钟检查流水线状态和产出质量，严控质量门禁。" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7ncxbv.json b/data/agents/.tasks/T-mn7ncxbv.json deleted file mode 100644 index c35bf55..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7ncxbv.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7ncxbv", - "from": "abc:cto", - "to": "abc:hr", - "task": "请按照以下招聘需求单，为公司批量招聘执行层员工并装配技能：

招聘清单（来自 daily-content-pipeline）：
1. trend-hunter — 负责热点抓取（需要爬虫/网页抓取能力）
2. topic-selector — 负责选题筛选（需要数据分析能力）
3. researcher — 负责深度研究（需要调研和内容创作能力）
4. screenwriter — 负责剧本整理（需要剧本编写和格式整理能力）
5. publisher — 负责内容发布（需要上传和发布能力）
6. data-analyst — 负责数据监控（需要数据分析和监控能力）

要求：
- 为每个新员工安装对应技能
- 确保全员装配完成后通知我
- 全员装配完成后请回复确认", - "priority": "P0", - "goalId": "G-001", - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7ncxbv", - "createdAt": "2026-03-26T15:48:21.308Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T16:05:52.783Z", - "summary": "Pipeline 搭建任务全部完成：1) daily-content-pipeline 已注册；2) HR 已完成6人批量招聘（trend-hunter, topic-selector, researcher, screenwriter, publisher, data-analyst）；3) COO 已接管运营并启动首次运行；4) 定时任务已配置（心跳巡检+日报）。流水线已进入 7×24 小时自动运转状态。" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7nd2ao.json b/data/agents/.tasks/T-mn7nd2ao.json deleted file mode 100644 index 3195d75..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7nd2ao.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7nd2ao", - "from": "master", - "to": "abc:cto", - "task": "立即执行 CEO 下发的 Pipeline 搭建任务：1) 将 pipeline_design.json 注册为正式 Pipeline；2) 向 HR 下发招聘需求单；3) 搭建数据流向目录；4) 完成后移交给 COO 运营。CEO 已完成战略规划，请立即开始执行。", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7nd2ao", - "createdAt": "2026-03-26T15:48:27.744Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T16:20:16.772Z", - "summary": "Pipeline 搭建任务全部完成。daily-content-pipeline 已注册并运行正常，6名执行Agent已招聘到位，热点数据已产出（50+条），COO已接管运营监督。" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7nd5eh.json b/data/agents/.tasks/T-mn7nd5eh.json deleted file mode 100644 index a3ffdc0..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7nd5eh.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7nd5eh", - "from": "master", - "to": "abc:ceo", - "task": "你的 CTO (abc:cto) 有两个待执行任务 (T-mn7n9mpw, T-mn7naf9u) 仍未开始。请立即催促 CTO 执行以下操作：1) 将 pipeline_design.json 注册为正式 Pipeline；2) 向 HR 下发招聘需求单，批量招聘 6 名执行层 Agent (trend-hunter, topic-selector, researcher, screenwriter, publisher, data-analyst)；3) 搭建数据流向目录；4) 完成后移交给 COO 运营。", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7nd5eh", - "createdAt": "2026-03-26T15:48:31.770Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T15:50:09.044Z", - "summary": "已催促CTO执行Pipeline注册和招聘任务。任务T-mn7ne5yv已分发给abc:cto，要求其:1)将pipeline_design.json注册为正式Pipeline 2)批量招聘6名执行层Agent 3)搭建数据流向目录 4)移交给COO运营。CTO已接收任务并异步执行中。" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7ndvkx.json b/data/agents/.tasks/T-mn7ndvkx.json deleted file mode 100644 index 844cd2e..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7ndvkx.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7ndvkx", - "from": "abc:cto", - "to": "abc:coo", - "task": "Pipeline 已注册，HR 正在批量招聘执行层员工。

流水线信息：
- ID: daily-content-pipeline
- 名称: 每日内容生产流水线
- 状态: active
- 步骤: 7 步（热点抓取→选题筛选→深度研究→剧本整理→COO审核→内容上传→数据监控）

请你在每次心跳时坐镇监督每一条流水线的产出，严控质量！", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7ndvkx", - "createdAt": "2026-03-26T15:49:05.708Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T15:57:40.791Z", - "summary": "COO 巡检系统已就绪。Pipeline（daily-content-pipeline）已注册，7步骤结构完整。执行层 Agent（trend-hunter, topic-selector, researcher）已就位。工作区已初始化，当前无待审产出物。日报已生成至 workspace/coo_daily_report.md" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7ne5yv.json b/data/agents/.tasks/T-mn7ne5yv.json deleted file mode 100644 index 663320c..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7ne5yv.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7ne5yv", - "from": "abc:ceo", - "to": "abc:cto", - "task": "立即执行: 1)将pipeline_design.json注册为正式Pipeline 2)向HR下发招聘需求单批量招聘6名执行层Agent(trend-hunter,topic-selector,researcher,screenwriter,publisher,data-analyst) 3)搭建数据流向目录 4)完成后移交给COO运营", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7ne5yv", - "createdAt": "2026-03-26T15:49:19.289Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T15:53:49.540Z", - "summary": "Pipeline搭建完成！daily-content-pipeline已注册为正式流水线（7步骤，24小时运行周期），6名执行层Agent已由HR招聘完毕，数据流向目录已搭建，COO已启动心跳巡检机制接管运营监督。" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7nh4yy.json b/data/agents/.tasks/T-mn7nh4yy.json deleted file mode 100644 index 037270d..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7nh4yy.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7nh4yy", - "from": "abc:cto", - "to": "abc:hr", - "task": "请按照以下招聘需求单，为公司批量招聘执行层员工并装配技能：招聘清单（来自 pipeline_design.json）:1. trend-hunter — 负责热点抓取（需要爬虫能力，优先用 scrapling_crawler 模板）2. topic-selector — 负责选题筛选3. researcher — 负责深度研究和背景调查4. screenwriter — 负责剧本整理5. publisher — 负责内容发布6. data-analyst — 负责数据监控要求：- 优先从模板库匹配高级模板- 为每个新兵安装对应技能- 需要 API Key 的必须走 human request 流程- 全员装配完成后通知我", - "priority": "P0", - "goalId": "G-001", - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7nh4yy", - "createdAt": "2026-03-26T15:51:37.838Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T16:18:48.156Z", - "summary": "HR 批量招聘完成！6名执行层员工已就位（trend-hunter、topic-selector、researcher、screenwriter、publisher、data-analyst），Pipeline(daily-content-pipeline) 已注册并激活，数据目录已搭建。COO 已接管日常运营监督。" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7nhhzs.json b/data/agents/.tasks/T-mn7nhhzs.json deleted file mode 100644 index 5ecff89..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7nhhzs.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7nhhzs", - "from": "abc:ceo", - "to": "abc:coo", - "task": "CTO 已完成 Pipeline 搭建，现正式移交给你运营。

已完成：
- Pipeline 注册：daily-content-pipeline（每日内容生产流水线，7步骤闭环，每24小时自动运行）
- 执行层 Agent 正在招聘培训中：trend-hunter, topic-selector, researcher, screenwriter, publisher, data-analyst
- 数据流向目录已搭建：data/companies/abc/workspace/data/

请开始运营：
1. 等待执行层 Agent 培训完成（状态从 training 变为 ready）
2. Pipeline 启动后，坐镇监督每一条流水线的产出
3. 严控内容质量，确保只有高质量内容才能进入下一环节
4. 每日提交运营日报到 workspace/coo_daily_report.md
5. 如发现问题及时上报", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7nhhzs", - "createdAt": "2026-03-26T15:51:54.713Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T16:02:49.985Z", - "summary": "COO 运营巡检完成。Pipeline 已注册(7步骤闭环)，执行层 Agent 全部创建(6个)，5个 training 中，data-analyst 已 ready。当前无产出物待审核，Pipeline 待启动。" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7ni7ra.json b/data/agents/.tasks/T-mn7ni7ra.json deleted file mode 100644 index f0f5952..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7ni7ra.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7ni7ra", - "from": "abc:cto", - "to": "abc:coo", - "task": "Pipeline 已注册，HR 正在批量招聘执行层员工。请你在每次心跳时坐镇监督每一条流水线的产出，严控质量！", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7ni7ra", - "createdAt": "2026-03-26T15:52:28.124Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T16:06:00.705Z", - "summary": "已完成首次心跳巡检。Pipeline 'daily-content-pipeline' 已注册激活，共有2个运行中Run (R-mn7nqk17, R-mn7np1ve)，当前均在步骤0 (热点抓取) 待执行。团队8名执行层Agent已就位 (trend-hunter, topic-selector, researcher, screenwriter, publisher, data-analyst, executor, hr)。Trend-hunter 尚未收到任务，Pipeline第一步未开始执行。建议确认 Pipeline 自动触发机制是否正常工作。" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7nigvn.json b/data/agents/.tasks/T-mn7nigvn.json deleted file mode 100644 index 798938f..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7nigvn.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7nigvn", - "from": "master", - "to": "abc:coo", - "task": "ABC Inc. 的 Pipeline 已注册完毕，执行层 Agent (trend-hunter, topic-selector, researcher, screenwriter, publisher, data-analyst) 已全部就位。请立即开始运营工作：

1. 配置定时任务：设置每小时热点采集、每日选题审核等 Cron 任务
2. 启动 Pipeline：触发 daily-content-pipeline 首次运行
3. 监督质量：在每次心跳时审核各 Agent 产出，确保内容质量
4. 报告数据：每日汇报运营数据（产出数量、质量评分等）

开始执行！", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7nigvn", - "createdAt": "2026-03-26T15:52:39.923Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T16:05:40.484Z", - "summary": "已完成 ABC Inc. 运营启动工作：1) 创建 daily-content-pipeline 流水线(6步骤); 2) 启动首次运行(R-mn7nqk17); 3) 分发热点抓取任务给 trend-hunter; 4) 配置每小时巡检Cron和每日日报Cron; 5) 生成COO日报。流水线运行中，等待首个产出物审核。" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7nk46v.json b/data/agents/.tasks/T-mn7nk46v.json deleted file mode 100644 index 7ad56a4..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7nk46v.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7nk46v", - "from": "master", - "to": "abc:coo", - "task": "ABC Inc. 已完成所有前期准备工作（CEO战略规划、CTO Pipeline注册、执行层Agent就位）。请立即开始运营：

1. 设置定时任务：配置每小时热点采集、每日选题审核等 Cron 任务
2. 启动 Pipeline：触发 daily-content-pipeline 首次运行
3. 监督质量：在每次心跳时审核各 Agent 产出，确保内容质量
4. 报告数据：每日汇报运营数据（产出数量、质量评分等）

立即执行！", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7nk46v", - "createdAt": "2026-03-26T15:53:56.794Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T16:15:16.537Z", - "summary": "COO 运营启动完成：1)确认 daily-content-pipeline 已注册为 active 状态（cron: 24小时）2)触发首次运行（创建3个Run: R-mn7np1ve, R-mn7nqk17, R-mn7o642g）3)设置每小时巡检 Cron（0 * * *）4)设置每日选题审核 Cron（0 9 * *）5)COO日报已生成。当前所有Run均在步骤0（热点抓取）待执行，等待心跳触发后自动推进。" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7nlatk.json b/data/agents/.tasks/T-mn7nlatk.json deleted file mode 100644 index 0d129a9..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7nlatk.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7nlatk", - "from": "abc:cto", - "to": "abc:coo", - "task": "Pipeline 已注册，所有执行层 Agent（trend-hunter、topic-selector、researcher、screenwriter、publisher、data-analyst）已招聘完毕并处于 training 状态。请你在每次心跳时坐镇监督每一条流水线的产出，严控质量！", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7nlatk", - "createdAt": "2026-03-26T15:54:52.040Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T16:09:01.466Z", - "summary": "COO 首次流水线巡检完成。发现：2个 Pipeline Run 正在运行(R-mn7np1ve, R-mn7nqk17)，第一步骤(热点抓取)已就绪，等待 trend-hunter 执行。产出物目录为空，无待审核内容。所有执行层 Agent 已招聘就绪。质量审核系统已就位，每小时巡检持续运行。" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7nldyk.json b/data/agents/.tasks/T-mn7nldyk.json deleted file mode 100644 index f4abc84..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7nldyk.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7nldyk", - "from": "innovator", - "to": "agent-creator", - "task": "创建 Hunter 元 Agent。负责调研和爬取数据。要求：id=hunter, type=specialist, 能力=网页爬虫、数据采集、热点发现", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7nldyk", - "createdAt": "2026-03-26T15:54:56.110Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T16:11:22.482Z", - "summary": "Hunter 元 Agent 创建完成！ID=hunter, type=specialist, 能力=网页爬虫、数据采集、热点发现。已创建文件: config.json, identity.md, soul.md, user.md, tools.md, agent.md, heartbeat.md, todo.md" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7nmcjj.json b/data/agents/.tasks/T-mn7nmcjj.json deleted file mode 100644 index 6ab5f55..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7nmcjj.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7nmcjj", - "from": "innovator", - "to": "agent-creator", - "task": "创建 Digester 元 Agent。负责知识消化和结构化。要求：id=digester, type=specialist, 能力=知识整理、文档生成、benchmark 设计", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7nmcjj", - "createdAt": "2026-03-26T15:55:40.929Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T16:06:53.044Z", - "summary": "已创建 Digester 元 Agent (id=digester, type=specialist)，负责知识消化和结构化。能力包括：知识整理、文档生成、benchmark 设计。已创建文件：config.json, agent.md, identity.md, soul.md, user.md, tools.md, heartbeat.md。" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7nmgmy.json b/data/agents/.tasks/T-mn7nmgmy.json deleted file mode 100644 index ad4b6b1..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7nmgmy.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7nmgmy", - "from": "innovator", - "to": "agent-creator", - "task": "创建 Evolver 元 Agent。负责技能训练和进化。要求：id=evolver, type=specialist, 能力=技能训练、评分进化、Benchmark 优化", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7nmgmy", - "createdAt": "2026-03-26T15:55:46.234Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T16:09:09.163Z", - "summary": "Evolver 元 Agent 已创建完成。id=evolver, type=specialist, 能力=技能训练、评分进化、Benchmark 优化。" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7nnv8c.json b/data/agents/.tasks/T-mn7nnv8c.json deleted file mode 100644 index 8ed9c3b..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7nnv8c.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7nnv8c", - "from": "master", - "to": "abc:hr", - "task": "ABC Inc. 的执行层 Agent (trend-hunter, topic-selector, researcher, screenwriter, publisher, data-analyst) 需要你完成技能装配。

请立即执行：
1. 查看模板库：lemon company templates
2. 为每个执行层 Agent 安装对应技能：
- trend-hunter: 爬虫/网页抓取技能
- topic-selector: 数据分析技能
- researcher: 调研和内容创作技能
- screenwriter: 剧本编写技能
- publisher: 发布上传技能
- data-analyst: 数据监控技能
3. 确保所有 Agent 状态从 training 变为 ready
4. 完成后报告完成状态

立即执行！", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7nnv8c", - "createdAt": "2026-03-26T15:56:51.804Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T17:08:16.652Z", - "summary": "技能装配完成！已为6个执行层Agent安装技能：\n1. trend-hunter - 爬虫技能 (scrapling)\n2. topic-selector - 数据分析技能 (analytics)\n3. researcher - 调研技能 (research)\n4. screenwriter - 剧本编写技能 (screenplay)\n5. publisher - 发布技能 (publish)\n6. data-analyst - 数据监控技能 (monitor)\n\n所有Agent状态已更新为ready。已触发Innovator进行RL进化循环优化。" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7np1wy.json b/data/agents/.tasks/T-mn7np1wy.json deleted file mode 100644 index 72ea31e..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7np1wy.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7np1wy", - "from": "master", - "to": "abc:coo", - "task": "你已收到多个运营任务但尚未开始执行。现在立即开始：1) 配置定时任务（每小时热点采集、每日选题审核）；2) 触发 daily-content-pipeline 首次运行；3) 监督各 Agent 产出质量；4) 每日提交运营日报。开始执行！", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7np1wy", - "createdAt": "2026-03-26T15:57:47.123Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T16:10:49.904Z", - "summary": "已完成所有运营任务：1) 确认定时任务已配置（每小时心跳巡检、每日8:30日报生成）；2) 确认daily-content-pipeline已启动运行（R-mn7nqk17），当前在步骤0热点抓取；3) 监督Agent状态：trend-hunter已收到任务待执行，其他5个Agent待命；4) 已更新coo_daily_report.md运营日报。等待首批产出后进行质量审核。" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7nrrl4.json b/data/agents/.tasks/T-mn7nrrl4.json deleted file mode 100644 index fd23950..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7nrrl4.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7nrrl4", - "from": "abc:coo", - "to": "abc:trend-hunter", - "task": "[Pipeline任务] 执行每日内容生产流水线第1步：热点抓取。请从网上抓取今日热点（军事、娱乐、体育、时事等），构建包含约100个热点的选题库。输出格式：JSON数组，每个元素包含 id, title, category, summary, url, 热度指数。完成后将结果写入 workspace/trend_report.json", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7nrrl4", - "createdAt": "2026-03-26T15:59:53.705Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T16:13:55.121Z", - "summary": "已完成每日热点抓取任务，从百度、网易等主流新闻源抓取今日热点资讯，构建包含100个热点的选题库，覆盖军事、娱乐、体育、科技、财经、社会等多个领域" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7nswvo.json b/data/agents/.tasks/T-mn7nswvo.json deleted file mode 100644 index 621afd9..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7nswvo.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7nswvo", - "from": "abc:hr", - "to": "innovator", - "task": "ABC 公司已招聘 6 名流水线执行员工：trend-hunter(热点抓取)、topic-selector(选题筛选)、researcher(深度研究)、screenwriter(剧本整理)、publisher(内容上传)、data-analyst(数据监控)。请为每个员工创建并训练技能，确保达到 90 分以上。", - "priority": "P1", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7nswvo", - "createdAt": "2026-03-26T16:00:47.221Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7nt69l.json b/data/agents/.tasks/T-mn7nt69l.json deleted file mode 100644 index 4a7c464..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7nt69l.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7nt69l", - "from": "master", - "to": "abc:hr", - "task": "立即执行招聘任务！已收到 CTO 的批量招聘需求：trend-hunter, topic-selector, researcher, screenwriter, publisher, data-analyst。请：1）先查看模板 2）批量招聘6人 3）安装技能 4）通知 Innovator 训练。立即执行！", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7nt69l", - "createdAt": "2026-03-26T16:00:59.385Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T16:15:48.431Z", - "summary": "已完成批量招聘任务：1）模板库只有 ceo/qa-judge 模板，无现成技能模板可用；2）6 名员工已存在（trend-hunter, topic-selector, researcher, screenwriter, publisher, data-analyst）；3）已安装技能：trend-hunter 已完成 FDE 训练（90分），topic-selector 已完成 FDE 训练（90分），screenwriter 已有基础技能；4）已通知 Innovator 为 researcher, publisher, data-analyst 装备技能并优化到 90 分以上。任务 ID: T-mn7obcl2" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7ny42d.json b/data/agents/.tasks/T-mn7ny42d.json deleted file mode 100644 index 69b730d..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7ny42d.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7ny42d", - "from": "innovator", - "to": "agent-creator", - "task": "创建 Hunter Agent（调研元 Agent）。要求：id=hunter，type=meta，能力：深度调研、数据源发现、网络爬虫、首次数据抓取。输出：knowhow 基础数据、crawl_config、种子数据集。", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7ny42d", - "createdAt": "2026-03-26T16:04:49.816Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T16:11:53.186Z", - "summary": "Hunter Agent 已存在并完整配置。id=hunter, type=meta(刚更新), 能力包含深度调研、数据源发现、网络爬虫、首次数据抓取。产出规范: knowhow_raw.md, crawl_config.json, seed_data.json。workspace/hunter/reddit-scraper-v2/ 已产出 400 条种子数据。" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7o218f.json b/data/agents/.tasks/T-mn7o218f.json deleted file mode 100644 index 0334e03..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7o218f.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7o218f", - "from": "abc:cto", - "to": "abc:coo", - "task": "底层所有 Agent 招聘完毕！Pipeline 已成功注册！HR 已完成 6 名流水线执行员工的招聘（trend-hunter, topic-selector, researcher, screenwriter, publisher, data-analyst），所有员工已进入训练状态。请你在每次心跳时坐镇监督每一条流水线的产出，严控质量！", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7o218f", - "createdAt": "2026-03-26T16:07:52.768Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T16:12:52.688Z", - "summary": "已完成流水线运营监督任务的初始化检查。流水线 daily-content-pipeline 已正常运行，6 名执行 Agent (trend-hunter, topic-selector, researcher, screenwriter, publisher, data-analyst) 已招聘到位并处于待命状态。当前第一步 (trend-hunter) 正在执行热点抓取任务，尚未产出待审核文件。心跳巡检系统已就绪，每小时自动检查流水线状态和产出物质量。" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7o27n2.json b/data/agents/.tasks/T-mn7o27n2.json deleted file mode 100644 index 5f13f82..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7o27n2.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7o27n2", - "from": "innovator", - "to": "hunter", - "task": "对 abc:data-analyst 进行知识猎取。skillName: data_analysis, targetAgentId: data-analyst, domain: 数据分析与商业智能, keywords: [数据分析, 商业智能, 数据可视化, 统计建模, A/B测试]。产出写入: data/workspace/data-analyst/hunt/ 和 data/companies/abc/agents/data-analyst/hunt/。完成后汇报产出路径和内容摘要。", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7o27n2", - "createdAt": "2026-03-26T16:08:01.070Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T16:23:23.942Z", - "summary": "完成data-analyst知识猎取。产出:1)knowhow_raw.md(技能概述、业务背景、工具清单、知识缺口);2)seed_data.json(10个测试用例)。产出路径:data/workspace/data-analyst/hunt/和data/companies/abc/agents/data-analyst/hunt/" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7o3cp8.json b/data/agents/.tasks/T-mn7o3cp8.json deleted file mode 100644 index 9cdaff2..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7o3cp8.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7o3cp8", - "from": "innovator", - "to": "evolver", - "task": "对 screenwriter 技能进行 FDE 进化训练。

技能名称: screenwriter
技能路径: workspace/screenwriter/

输入: workspace/screenwriter/datasets/train/ 下的训练数据
基准: workspace/screenwriter/digest/benchmark.md

目标: Score ≥ 95（用户要求）

请执行 Small Loop 迭代训练，直到分数达标。

产出要求:
1. 每次迭代输出到 workspace/screenwriter/evolving/v{N}/
2. 更新 workspace/screenwriter/evolution_log.json
3. 达标后将最终 SKILL.md 保存", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7o3cp8", - "createdAt": "2026-03-26T16:08:54.286Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T16:43:43.894Z", - "summary": "screenwriter 技能进化训练完成，6轮迭代后达到目标分数95（目标≥95），SKILL.md已更新至v1.5.0" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7o3eu8.json b/data/agents/.tasks/T-mn7o3eu8.json deleted file mode 100644 index 135ed9a..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7o3eu8.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7o3eu8", - "from": "abc:hr", - "to": "innovator", - "task": "ABC 公司已招聘 6 名执行层员工：trend-hunter（热点抓取）、topic-selector（选题筛选）、researcher（深度研究）、screenwriter（剧本整理）、publisher（内容发布）、data-analyst（数据监控）。请为这些员工启动 RL 进化循环，优化技能评分到 90 分以上。", - "priority": "P1", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7o3eu8", - "createdAt": "2026-03-26T16:08:57.059Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T17:12:07.955Z", - "summary": "已启动 6 个执行层员工的 RL 进化循环：trend-hunter、topic-selector、researcher、screenwriter、publisher、data-analyst。Hunter 调研任务已分发（FDE 第一阶段），待完成后继续 Digester（消化）和 Evolver（进化）训练，目标优化技能评分到 90 分以上。" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7obcl2.json b/data/agents/.tasks/T-mn7obcl2.json deleted file mode 100644 index 888d91a..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7obcl2.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7obcl2", - "from": "abc:hr", - "to": "innovator", - "task": "ABC 公司已招聘 6 人：trend-hunter, topic-selector, researcher, screenwriter, publisher, data-analyst。其中 trend-hunter 和 topic-selector 已完成技能安装，screenwriter 已有基础技能。请为 researcher, publisher, data-analyst 装备技能并优化到 90 分以上！", - "priority": "P1", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7obcl2", - "createdAt": "2026-03-26T16:15:07.398Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7od1jx.json b/data/agents/.tasks/T-mn7od1jx.json deleted file mode 100644 index 3e2217c..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7od1jx.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7od1jx", - "from": "innovator", - "to": "evolver", - "task": "训练热点研究员技能 hot-topic-researcher.

技能名称: hot-topic-researcher
目标: 为 ABC Inc. researcher Agent 训练热点抓取与深度研究能力

输入文件:
- 训练数据: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/workspace/innovator/abc-researcher/training_dataset.json
- 基准: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/workspace/innovator/abc-researcher/benchmark.md
- 知识库: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/workspace/innovator/abc-researcher/knowhow.md

验收标准:
- Score ≥ 95 (满分100)
- 训练完成后输出 SKILL.md 到 /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/workspace/evolver/hot-topic-researcher/

评分维度:
1. 抓取完整性 (40分): 标题/来源/分类/时间/热度
2. 数据质量 (30分): 无重复/无截断/编码/格式
3. 研究深度 (20分): 背景/人物/剧情
4. 效率 (10分)

请开始 Small Loop 迭代训练，直到达标。", - "priority": "P0", - "goalId": "G-002", - "nodeId": "G-002.1.1", - "executionConvId": "task-T-mn7od1jx", - "createdAt": "2026-03-26T16:16:26.399Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T17:11:20.081Z", - "summary": "abc:researcher FDE训练完成。技能 hot_topic_researcher 已部署到 researcher 目录，可执行多源热点抓取与深度研究。" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7odmic.json b/data/agents/.tasks/T-mn7odmic.json deleted file mode 100644 index af70401..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7odmic.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7odmic", - "from": "abc:coo", - "to": "abc:topic-selector", - "task": "[Pipeline第2步] 选题筛选。从 workspace/trend_report.json 的100个热点中选出5-10个最具潜力的话题，作为短剧创作的目标选题。筛选标准：1)话题有争议性/反转空间；2)适合短剧改编；3)有持续热度。输出：JSON数组，选出的话题需包含id, title, category, reason(筛选理由)，写入 workspace/selected_topics.json", - "priority": "P1", - "goalId": "G-001", - "nodeId": "G-001.2", - "executionConvId": "task-T-mn7odmic", - "createdAt": "2026-03-26T16:16:53.565Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T16:20:02.308Z", - "summary": "已完成选题筛选，从100个热点中选出10个最具潜力的候选选题，写入 selected_topics.json。筛选结果包含：AI短剧冲击横店(95)、继母虐待案(92)、A股失守4000点(92)、张雪峰猝死(88)、油价破9(88)、黄金换购陷阱(80)、35岁国企躺平(82)、AI替代人工(88)、张雪峰遗产(85)、热水计费(85)。" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7oe3x2.json b/data/agents/.tasks/T-mn7oe3x2.json deleted file mode 100644 index ec058a5..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7oe3x2.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7oe3x2", - "from": "innovator", - "to": "hunter", - "task": "【Hunt任务 - trend-hunter技能调研】 请调研 trend-hunter (热点抓取员) 的能力要求：1. 从网上抓取军事、娱乐、体育等各类时事热点 2. 构建包含约100个热点的选题库 3. 覆盖军事、娱乐、体育、科技、财经等多个领域。产出要求 - 输出目录: ../../workspace/innovator/trend-hunter-hunt/ - 文件1: knowhow_raw.md - 原始调研资料（数据源列表、抓取方法、热点分类） - 文件2: crawl_config.json - 爬虫配置（目标站点、采集频率、数据格式）。验收标准 - 至少列出 5+ 热门数据源 - 覆盖 3+ 行业领域 - 提供可执行的爬取配置", - "priority": "P1", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7oe3x2", - "createdAt": "2026-03-26T16:17:16.122Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7of5wz.json b/data/agents/.tasks/T-mn7of5wz.json deleted file mode 100644 index 28ee007..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7of5wz.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7of5wz", - "from": "innovator", - "to": "hunter", - "task": "【Hunt任务 - topic-selector技能调研】 请调研 topic-selector (选题筛选员) 的能力要求：1. 从今日热点中筛选最具潜力的候选选题 2. 理性客观，依赖数据和分析做决策 3. 细致严谨，不遗漏重要信息。产出要求 - 输出目录: ../../workspace/innovator/topic-selector-hunt/ - 文件1: knowhow_raw.md - 原始调研资料（筛选方法论、评分维度、数据来源） - 文件2: crawl_config.json - 配置（数据输入源、筛选规则、输出格式）。验收标准 - 至少定义 3+ 筛选维度 - 覆盖多个行业类别 - 提供可执行的筛选配置", - "priority": "P1", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7of5wz", - "createdAt": "2026-03-26T16:18:05.394Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7ogile.json b/data/agents/.tasks/T-mn7ogile.json deleted file mode 100644 index 0aa3e7a..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7ogile.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7ogile", - "from": "innovator", - "to": "hunter", - "task": "【Hunt任务 - researcher技能调研】 请调研 researcher (深度研究员) 的能力要求：1. 深度研究和剧本创作 2. 严谨认真，注重事实 3. 思维活跃，想象力丰富。产出要求 - 输出目录: ../../workspace/innovator/researcher-hunt/ - 文件1: knowhow_raw.md - 原始调研资料（研究方法、数据来源、内容创作框架） - 文件2: crawl_config.json - 配置（输入源、研究流程、输出格式）。验收标准 - 至少定义 3+ 研究维度 - 包含剧本创作方法论 - 提供可执行的配置", - "priority": "P1", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7ogile", - "createdAt": "2026-03-26T16:19:08.453Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T16:46:53.396Z", - "summary": "researcher技能调研已完成。产出：1) knowhow_raw.md - 包含研究方法论(5种研究类型)、剧本创作方法论(场景构建/三幕式结构/人物弧光等)、深度研究能力要求(4个维度)；2) crawl_config.json - 包含输入源、研究流程(5步骤)、输出格式、质量标准、能力维度定义；3) seed_data.json - 56条种子数据，涵盖研究方法、分析技能、剧本写作、数据源、能力要求等。验收标准：3+研究维度✓ 剧本创作方法论✓ 可执行配置✓" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7ogiob.json b/data/agents/.tasks/T-mn7ogiob.json deleted file mode 100644 index 17633c9..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7ogiob.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7ogiob", - "from": "innovator", - "to": "hunter", - "task": "【Hunt任务 - screenwriter技能调研】 请调研 screenwriter (剧本整理员) 的能力要求：1. 剧本格式规范化 2. 结构化整理 3. 格式校验 4. 细心认真，擅长格式整理，注重规范性。产出要求 - 输出目录: ../../workspace/innovator/screenwriter-hunt/ - 文件1: knowhow_raw.md - 原始调研资料（剧本格式规范、标准化模板） - 文件2: crawl_config.json - 配置（输入格式、校验规则、输出格式）。验收标准 - 至少定义 3+ 格式规范维度 - 包含标准化模板 - 提供可执行的配置", - "priority": "P1", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7ogiob", - "createdAt": "2026-03-26T16:19:08.556Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T16:47:30.282Z", - "summary": "screenwriter技能调研完成。产出：knowhow_raw.md（5个格式规范维度）、crawl_config.json（10条校验规则）、seed_data.json（55条数据）" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7ohbqc.json b/data/agents/.tasks/T-mn7ohbqc.json deleted file mode 100644 index 5a34f17..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7ohbqc.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7ohbqc", - "from": "innovator", - "to": "hunter", - "task": "【Hunt任务 - publisher技能调研】 请调研 publisher (内容发布员) 的能力要求：1. 将剧本上传到生产端 2. 内容上传、发布管理。产出要求 - 输出目录: ../../workspace/innovator/publisher-hunt/ - 文件1: knowhow_raw.md - 原始调研资料（发布平台、发布流程、格式要求） - 文件2: crawl_config.json - 配置（目标平台、认证方式、发布格式）。验收标准 - 至少定义 3+ 发布平台 - 包含发布流程 - 提供可执行的配置", - "priority": "P1", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7ohbqc", - "createdAt": "2026-03-26T16:19:46.214Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T16:24:51.469Z", - "summary": "完成 publisher 技能调研，产出 5+ 发布平台配置（抖音/快手/视频号/B站/小红书），包含各平台认证方式、发布格式、API能力对比" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7ohbrg.json b/data/agents/.tasks/T-mn7ohbrg.json deleted file mode 100644 index 3d96eb5..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7ohbrg.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7ohbrg", - "from": "innovator", - "to": "hunter", - "task": "【Hunt任务 - data-analyst技能调研】 请调研 data-analyst (数据分析员) 的能力要求：1. 数据分析工作 2. 专业的数据分析师 3. 公司决策的数据支撑者 4. 选题优化的量化依据提供者。产出要求 - 输出目录: ../../workspace/innovator/data-analyst-hunt/ - 文件1: knowhow_raw.md - 原始调研资料（分析方法、数据源、指标体系） - 文件2: crawl_config.json - 配置（输入数据、分析维度、输出格式）。验收标准 - 至少定义 3+ 分析维度 - 包含量化指标体系 - 提供可执行的配置", - "priority": "P1", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7ohbrg", - "createdAt": "2026-03-26T16:19:46.253Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T16:31:08.073Z", - "summary": "已完成data-analyst技能调研，产出4维分析能力模型、量化指标体系(增长/收入/运营/质量)、数据源配置(数据库/日志/BI/埋点)、输出格式规范(Markdown报告/CSV导出/图表/API)，满足验收标准" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7oi92j.json b/data/agents/.tasks/T-mn7oi92j.json deleted file mode 100644 index 685313d..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7oi92j.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7oi92j", - "from": "abc:cto", - "to": "abc:hr", - "task": "紧急修复：Pipeline 执行阻塞！以下 Agent 处于 training 状态无法接收任务，导致 Pipeline 第一步热点抓取无法启动。请立即：
1. 完成 trend-hunter 技能装配并设为 ready
2. 完成 researcher 技能装配并设为 ready
3. 完成 screenwriter 技能装配并设为 ready
完成汇报。", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7oi92j", - "createdAt": "2026-03-26T16:20:29.425Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7oihet.json b/data/agents/.tasks/T-mn7oihet.json deleted file mode 100644 index 56aba47..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7oihet.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7oihet", - "from": "innovator", - "to": "hunter", - "task": "【Hunt任务 - trend-hunter热点抓取技能】

输入：无

产出路径：../../workspace/hunter/trend-hunter/

任务描述：调研热点抓取技能需要的知识，包括：
1. 调研目标：从网上抓取军事、娱乐、体育等各类时事热点
2. 目标来源：微博热搜、百度热搜、抖音热榜、知乎热榜、哔哩哔哩热门、Twitter Trending等
3. 数据要求：构建包含约100个热点的选题库
4. 输出格式：热点标题、热度指数、话题分类、话题标签、简单描述

请深度调研并首次爬取数据，输出knowhow_raw.md和crawl_config.json", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7oihet", - "createdAt": "2026-03-26T16:20:40.253Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T16:47:00.174Z", - "summary": "完成trend-hunter热点抓取技能调研，产出：knowhow_raw.md（8个数据源调研）、crawl_config.json（爬虫配置）、seed_data.json（50条热点数据）" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7ojzgu.json b/data/agents/.tasks/T-mn7ojzgu.json deleted file mode 100644 index bf3f3c4..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7ojzgu.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7ojzgu", - "from": "innovator", - "to": "hunter", - "task": "【Hunt任务 - topic-selector选题筛选技能】

输入：热点选题库 (100个热点)

产出路径：../../workspace/hunter/topic-selector/

任务描述：调研选题筛选技能需要的知识，包括：
1. 筛选目标：从热点选题库中筛选出5-10个最有价值的选题
2. 评估维度：市场热度、IP价值、话题争议性、用户参与度、转化潜力
3. 输出要求：按固定格式输出候选选题列表，包含评分和筛选理由

请深度调研并输出knowhow_raw.md和crawl_config.json", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7ojzgu", - "createdAt": "2026-03-26T16:21:51.639Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7okbis.json b/data/agents/.tasks/T-mn7okbis.json deleted file mode 100644 index bb896c6..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7okbis.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7okbis", - "from": "innovator", - "to": "hunter", - "task": "【Hunt任务 - researcher深度研究技能】

输入：目标选题

产出路径：../../workspace/hunter/researcher/

任务描述：调研深度研究技能需要的知识，包括：
1. 研究目标：针对每个目标选题进行背景调查、人物形象塑造
2. 输出要求：生成相应的台词和剧本，包含场景描述、角色对白、情绪表达
3. 数据来源：百度百科、维基百科、新闻报道、社交媒体讨论

请深度调研并输出knowhow_raw.md和crawl_config.json", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7okbis", - "createdAt": "2026-03-26T16:22:05.914Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T17:22:42.944Z", - "summary": "完成researcher深度研究技能调研，产出knowhow_raw.md(5大数据源)、crawl_config.json(爬取配置)、seed_data.json(50条种子数据)" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7okdxt.json b/data/agents/.tasks/T-mn7okdxt.json deleted file mode 100644 index 1d7bcbc..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7okdxt.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7okdxt", - "from": "innovator", - "to": "hunter", - "task": "【Hunt任务 - screenwriter剧本整理技能】

输入：原始剧本/台词

产出路径：../../workspace/hunter/screenwriter/

任务描述：调研剧本整理技能需要的知识，包括：
1. 整理目标：将深度研究生成的剧本按固定格式整理完毕
2. 格式要求：确保符合生产端要求，包含场景分隔、角色标注、台词格式化
3. 输出：标准化的剧本文档

请深度调研并输出knowhow_raw.md和crawl_config.json", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7okdxt", - "createdAt": "2026-03-26T16:22:09.041Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7okiaj.json b/data/agents/.tasks/T-mn7okiaj.json deleted file mode 100644 index b4131b5..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7okiaj.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7okiaj", - "from": "innovator", - "to": "hunter", - "task": "【Hunt任务 - publisher内容上传技能】

输入：通过审核的剧本

产出路径：../../workspace/hunter/publisher/

任务描述：调研内容上传技能需要的知识，包括：
1. 上传目标：按固定格式将剧本上传至生产端的剧中
2. 目标平台：模拟内容发布系统（需了解上传接口、格式要求、验证规则）
3. 输出：上传结果确认、错误处理

请深度调研并输出knowhow_raw.md和crawl_config.json", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7okiaj", - "createdAt": "2026-03-26T16:22:14.691Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T16:44:15.927Z", - "summary": "已完成Publisher内容上传技能调研，产出：knowhow_raw.md(内容发布系统接口规范、元数据格式、验证规则、错误处理)、crawl_config.json(爬取配置)、seed_data.json(种子数据)至workspace/hunter/publisher/" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7okk6g.json b/data/agents/.tasks/T-mn7okk6g.json deleted file mode 100644 index 3e5d2c0..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7okk6g.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7okk6g", - "from": "innovator", - "to": "hunter", - "task": "【Hunt任务 - data-analyst数据分析技能】

输入：生产端数据

产出路径：../../workspace/hunter/data-analyst/

任务描述：调研数据分析技能需要的知识，包括：
1. 监控目标：监控生产端数据（市场热度、玩家反馈）
2. 评估维度：选题受欢迎程度、用户留存、互动率、收益指标
3. 输出：迭代建议报告

请深度调研并输出knowhow_raw.md和crawl_config.json", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7okk6g", - "createdAt": "2026-03-26T16:22:17.354Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7om88w.json b/data/agents/.tasks/T-mn7om88w.json deleted file mode 100644 index 3996a8b..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7om88w.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7om88w", - "from": "agent-creator", - "to": "novelai:ceo", - "task": "设计 NovelAI Inc. 公司架构：基于番茄小说自动生产需求，完成：1）生产流水线设计（热点采集→选题→大纲→正文→审核→发布）2）团队架构规划（需要哪些专职Agent）3）质量与合规体系（纯AI审核机制）4）产能优化策略（初期不限产量，测试系统上限）5）输出完整公司架构文档到 workspace/novelai_architecture.md", - "priority": "P0", - "goalId": "G-002", - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7om88w", - "createdAt": "2026-03-26T16:23:34.981Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T16:34:25.081Z", - "summary": "已完成 NovelAI Inc. 公司架构设计，输出文档至 workspace/novelai_architecture.md。包含：1) 生产流水线设计（6环节）2) 团队架构规划（8类Agent）3) 质量与合规体系（三层AI审核）4) 产能优化策略（三阶段目标）5) 数据流设计与KPI指标" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7omp2a.json b/data/agents/.tasks/T-mn7omp2a.json deleted file mode 100644 index 2f6bee7..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7omp2a.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7omp2a", - "from": "innovator", - "to": "evolver", - "task": "优化 ABC 公司 trend-hunter 技能，目标 90 分以上。

## 背景
- Agent: abc:trend-hunter (热点抓取)
- 现有技能: workspace/companies/abc/agents/trend-hunter/.claude/skills/scrapling/SKILL.md (简短版本)
- 目标: 90+ 分 (10分制 = 9.0)

## 要求
1. 读取现有技能定义，评估当前水平
2. 扩展技能为完整版，包含:
- 输入输出规范
- 爬虫配置 (平台选择: 微博、知乎、抖音、B站等)
- 数据清洗规则
- 输出格式 (JSON Schema)
- 质量标准
- Benchmark 评分维度
3. 使用 Evolver 进行迭代训练
4. 达标后部署到 Agent 目录", - "priority": "P1", - "goalId": "G-abc-001", - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7omp2a", - "createdAt": "2026-03-26T16:23:56.773Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7onzpm.json b/data/agents/.tasks/T-mn7onzpm.json deleted file mode 100644 index 7b468b9..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7onzpm.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7onzpm", - "from": "innovator", - "to": "hunter", - "task": "调研 topic-selector 技能需要。目标：分析选题筛选的最佳实践，产出数据源清单、爬取配置、种子数据。输入：ABC 公司业务场景（AI 互动剧选题筛选）。产出路径：data/workspace/hunter/topic-selector/", - "priority": "P1", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7onzpm", - "createdAt": "2026-03-26T16:24:57.226Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7oockp.json b/data/agents/.tasks/T-mn7oockp.json deleted file mode 100644 index bb559c2..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7oockp.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7oockp", - "from": "innovator", - "to": "hunter", - "task": "调研 trend-hunter 技能需要。目标：分析热点抓取的最佳实践，产出数据源清单、爬取配置、种子数据。输入：ABC 公司业务场景（军事/娱乐/体育等时事热点抓取）。产出路径：data/workspace/hunter/trend-hunter/", - "priority": "P1", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7oockp", - "createdAt": "2026-03-26T16:25:13.899Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7oogqz.json b/data/agents/.tasks/T-mn7oogqz.json deleted file mode 100644 index 9357137..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7oogqz.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7oogqz", - "from": "abc:coo", - "to": "abc:screenwriter", - "task": "[Pipeline第3步] 深度研究与剧本创作。根据 workspace/selected_topics.json 的10个选题，生成短剧剧本。每个选题需产出：1)背景调查报告 2)人物小传 3)剧情大纲 4)核心台词。输出JSON格式，写入 workspace/scripts/script_collection.json", - "priority": "P1", - "goalId": "G-001", - "nodeId": "G-001.3", - "executionConvId": "task-T-mn7oogqz", - "createdAt": "2026-03-26T16:25:20.191Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T21:23:48.126Z", - "summary": "已完成10个选题的短剧剧本生成，每个选题包含：背景调查报告、人物小传(2-4人)、剧情大纲(3-5个场景)、核心台词。输出至 workspace/scripts/script_collection.json" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7oonnd.json b/data/agents/.tasks/T-mn7oonnd.json deleted file mode 100644 index 7105de0..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7oonnd.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7oonnd", - "from": "innovator", - "to": "hunter", - "task": "调研 researcher 技能需要。目标：分析深度研究的最佳实践，产出数据源清单、爬取配置、种子数据。输入：ABC 公司业务场景（互动剧背景调查、人物塑造、台词生成）。产出路径：data/workspace/hunter/researcher/", - "priority": "P1", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7oonnd", - "createdAt": "2026-03-26T16:25:28.250Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7oow4f.json b/data/agents/.tasks/T-mn7oow4f.json deleted file mode 100644 index 72aae11..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7oow4f.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7oow4f", - "from": "innovator", - "to": "hunter", - "task": "【HUNT 调研任务】为 ABC 公司 trend-hunter（热点抓取员）进行技能调研。

## 目标 Agent
- ID: trend-hunter
- 角色: 热点抓取员
- 核心能力: 从网上抓取军事、娱乐、体育等各类时事热点，构建包含约100个热点的选题库

## 调研要求
1. 研究如何高效抓取热点：包括数据源选择、爬虫策略、筛选标准
2. 识别热门数据源：微博热搜、百度风云榜、知乎热榜、Twitter trending、Reddit 等
3. 设计抓取策略：频率、更新机制、分类方式
4. 确定输出格式：热点标题、热度值、分类标签、摘要

## 输出目录
`../../workspace/innovator/trend-hunter/hunt/`

## 输出文件
1. `knowhow_raw.md` - 原始调研笔记
2. `crawl_config.json` - 爬虫配置（数据源 URLs、频率、筛选规则）
3. `toplist.md` - 热门平台清单", - "priority": "P1", - "goalId": "G-002", - "nodeId": "G-002.1.1", - "executionConvId": "task-T-mn7oow4f", - "createdAt": "2026-03-26T16:25:39.232Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7op2ps.json b/data/agents/.tasks/T-mn7op2ps.json deleted file mode 100644 index cb74e95..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7op2ps.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7op2ps", - "from": "innovator", - "to": "hunter", - "task": "调研 screenwriter 技能需要。目标：分析剧本整理的最佳实践，产出数据源清单、爬取配置、种子数据。输入：ABC 公司业务场景（互动剧剧本格式整理、台词提取、场景划分）。产出路径：data/workspace/hunter/screenwriter/", - "priority": "P1", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7op2ps", - "createdAt": "2026-03-26T16:25:47.795Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7opotd.json b/data/agents/.tasks/T-mn7opotd.json deleted file mode 100644 index 372a0b6..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7opotd.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7opotd", - "from": "innovator", - "to": "hunter", - "task": "调研 publisher 技能需要。目标：分析内容发布的最佳实践，产出数据源清单、爬取配置、种子数据。输入：ABC 公司业务场景（互动剧内容上传、生产端对接）。产出路径：data/workspace/hunter/publisher/", - "priority": "P1", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7opotd", - "createdAt": "2026-03-26T16:26:17.046Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T17:01:05.576Z", - "summary": "publisher技能调研完成：产出数据源清单(含8个发布平台)、爬取配置(crawl_config.json含5个平台详细配置)、种子数据(seed_data.json含10个测试用例)" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7opxje.json b/data/agents/.tasks/T-mn7opxje.json deleted file mode 100644 index 015557b..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7opxje.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7opxje", - "from": "innovator", - "to": "evolver", - "task": "创建并训练 ABC 公司 screenwriter 技能，目标 90 分以上。

## 背景
- Agent: abc:screenwriter (剧本整理)
- 现有状态: 无技能定义
- 目标: 90+ 分 (10分制 = 9.0)

## 流水线位置
screenwriter 是 ABC 内容生产流水线的第 4 步：
1. trend-hunter (热点抓取)
2. topic-selector (选题筛选)
3. researcher (深度研究)
4. screenwriter (剧本整理) ← 本任务
5. publisher (内容发布)
6. data-analyst (数据监控)

## 技能要求
1. 输入: researcher 产出的调研结果 (JSON)
2. 输出: 标准化剧本 (JSON)
3. 能力:
- 将调研素材改编为短剧剧本
- 场景划分、人物塑造、对话编写
- 符合短剧节奏 (冲突-反转-高潮)
- 输出格式符合 publisher 的输入规范

## 产出要求
1. 创建 skills/screenwriter/SKILL.md (完整版)
2. 进行迭代训练直到 90+ 分
3. 部署到 data/companies/abc/agents/screenwriter/.claude/skills/", - "priority": "P1", - "goalId": "G-abc-001", - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7opxje", - "createdAt": "2026-03-26T16:26:28.389Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T17:01:02.743Z", - "summary": "训练完成，screenwriter 技能已达标 95 分，部署至 data/companies/abc/agents/screenwriter/.claude/skills/main_skill/SKILL.md" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7oqle8.json b/data/agents/.tasks/T-mn7oqle8.json deleted file mode 100644 index 09a4b4f..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7oqle8.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7oqle8", - "from": "innovator", - "to": "hunter", - "task": "调研 data-analyst 技能需要。目标：分析数据分析的最佳实践，产出数据源清单、爬取配置、种子数据。输入：ABC 公司业务场景（互动剧数据监控、市场热度、玩家反馈分析）。产出路径：data/workspace/hunter/data-analyst/", - "priority": "P1", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7oqle8", - "createdAt": "2026-03-26T16:26:58.670Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T16:54:18.814Z", - "summary": "data-analyst技能调研完成：产出17个数据源、爬取配置、50条种子数据" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7or3w7.json b/data/agents/.tasks/T-mn7or3w7.json deleted file mode 100644 index 83fee32..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7or3w7.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7or3w7", - "from": "innovator", - "to": "hunter", - "task": "【HUNT 调研任务】为 ABC 公司 topic-selector（选题筛选员）进行技能调研。

## 目标 Agent
- ID: topic-selector
- 角色:选题筛选员
- 核心能力:从热点库中筛选 5-10 个最具潜力的目标选题，评估排序后传递给深度研究

## 调研要求
1. 研究选题筛选方法论：筛选标准、评分模型、排序算法
2. 分析热门内容特征：时效性、话题性、改编潜力、受众面
3. 设计评估维度：热度、时效性、争议性、改编潜力
4. 确定输出格式：选题列表、评分、排序理由

## 输出目录
`../../workspace/innovator/topic-selector/hunt/`

## 输出文件
1. `knowhow_raw.md` - 原始调研笔记
2. `selection_criteria.md` - 筛选标准文档
3. `scoring_model.json` - 评分模型", - "priority": "P1", - "goalId": "G-002", - "nodeId": "G-002.1.2", - "executionConvId": "task-T-mn7or3w7", - "createdAt": "2026-03-26T16:27:22.663Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T17:09:08.925Z", - "summary": "topic-selector技能调研完成。产出：knowhow_raw.md（热点数据源调研）、selection_criteria.md（筛选标准）、scoring_model.json（5维度评分模型）" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7or59u.json b/data/agents/.tasks/T-mn7or59u.json deleted file mode 100644 index d61f2e2..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7or59u.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7or59u", - "from": "innovator", - "to": "digester", - "task": "消化 abc:data-analyst 的调研数据。skillName: data_analysis, targetAgentId: data-analyst。输入: data/workspace/data-analyst/hunt/ 的 knowhow_raw.md 和 seed_data.json。输出到: data/workspace/data-analyst/digest/ 和 data/companies/abc/agents/data-analyst/digest/。完成后汇报产出路径和内容摘要。", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7or59u", - "createdAt": "2026-03-26T16:27:24.842Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T17:17:06.845Z", - "summary": "data-analyst 技能已消化完成。产出: knowhow.md(知识手册)、SKILL.md(技能定义)、benchmark.md(评分标准)、train.json(8条训练数据)、test.json(2条测试数据)、industry_avg.json(行业基准82分)。已同步至 data/workspace/data-analyst/digest/ 和 data/companies/abc/agents/data-analyst/digest/" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7osx7a.json b/data/agents/.tasks/T-mn7osx7a.json deleted file mode 100644 index 3baca00..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7osx7a.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7osx7a", - "from": "innovator", - "to": "evolver", - "task": "创建并训练 ABC 公司 researcher 技能，目标 90 分以上。

## 背景
- Agent: abc:researcher (深度研究)
- 现有状态: 有基础技能 (skills/research/SKILL.md)
- 目标: 90+ 分 (10分制 = 9.0)

## 流水线位置
researcher 是 ABC 内容生产流水线的第 3 步：
1. trend-hunter (热点抓取)
2. topic-selector (选题筛选)
3. researcher (深度研究) ← 本任务
4. screenwriter (剧本整理)
5. publisher (内容发布)
6. data-analyst (数据监控)

## 技能要求
1. 输入: topic-selector 选中的精选选题 (JSON)
2. 输出: 深度调研报告 (JSON)
3. 能力:
- 背景资料收集
- 人物信息整理
- 关键事件梳理
- 台词/对话素材提取
- 短剧改编建议

## 产出要求
1. 扩展 skills/research/SKILL.md 为完整版
2. 进行迭代训练直到 90+ 分
3. 部署到 data/companies/abc/agents/researcher/.claude/skills/", - "priority": "P1", - "goalId": "G-abc-001", - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7osx7a", - "createdAt": "2026-03-26T16:28:48.162Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7ou99j.json b/data/agents/.tasks/T-mn7ou99j.json deleted file mode 100644 index 2ab5b01..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7ou99j.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7ou99j", - "from": "innovator", - "to": "hunter", - "task": "【HUNT 调研任务】为 ABC 公司 researcher（深度研究员）进行技能调研。

## 目标 Agent
- ID: researcher
- 角色:深度研究员
- 核心能力:接收 topic-selector 提供的选题，进行背景调查、人物形象塑造，生成对话台词和剧本内容

## 调研要求
1. 研究深度研究方法论：背景调查、资料收集技巧
2. 分析人物塑造方法：性格设计、对话生成、情感表达
3. 研究剧本创作：结构设计、场景划分、台词风格
4. 确定输出格式：背景资料、人物卡、剧本结构

## 输出目录
`../../workspace/innovator/researcher/hunt/`

## 输出文件
1. `knowhow_raw.md` - 原始调研笔记
2. `research_methodology.md` - 研究方法论文档
3. `character_template.md` - 人物模板
4. `script_structure.md` - 剧本结构模板", - "priority": "P1", - "goalId": "G-002", - "nodeId": "G-002.1.3", - "executionConvId": "task-T-mn7ou99j", - "createdAt": "2026-03-26T16:29:50.313Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T16:43:27.511Z", - "summary": "Researcher技能调研完成，产出4个文件：knowhow_raw.md(调研笔记)、research_methodology.md(研究方法论)、character_template.md(人物模板)、script_structure.md(剧本结构模板)，涵盖背景调查、人物塑造、剧本创作方法论" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7owylu.json b/data/agents/.tasks/T-mn7owylu.json deleted file mode 100644 index b9ada20..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7owylu.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7owylu", - "from": "innovator", - "to": "evolver", - "task": "评估并优化 ABC 公司 topic-selector 技能，目标 90 分以上。

## 背景
- Agent: abc:topic-selector (选题筛选)
- 现有技能: skills/topic-selector/SKILL.md (完整版 v1.0)
- 目标: 90+ 分 (10分制 = 9.0)

## 流水线位置
topic-selector 是 ABC 内容生产流水线的第 2 步：
1. trend-hunter (热点抓取)
2. topic-selector (选题筛选) ← 本任务
3. researcher (深度研究)
4. screenwriter (剧本整理)
5. publisher (内容发布)
6. data-analyst (数据监控)

## 要求
1. 读取现有技能定义
2. 设计 Benchmark 评测标准
3. 进行迭代训练优化到 90+ 分
4. 如已达 90+，更新技能状态为 verified

## 技能已有内容
- 六大评估维度 (短剧化潜力、时效性、商业价值等)
- 评级标准 (S/A/B/C/D)
- 工作流程 (5步)
- 输出格式 (JSON Schema)
- 自检清单", - "priority": "P1", - "goalId": "G-abc-001", - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7owylu", - "createdAt": "2026-03-26T16:31:55.714Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7oz4jj.json b/data/agents/.tasks/T-mn7oz4jj.json deleted file mode 100644 index a9cfa0a..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7oz4jj.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7oz4jj", - "from": "innovator", - "to": "evolver", - "task": "评估并优化 ABC 公司 publisher 技能，目标 90 分以上。

## 背景
- Agent: abc:publisher (内容发布)
- 现有技能: .claude/skills/content-publisher/SKILL.md (v1.0)
- 目标: 90+ 分 (10分制 = 9.0)

## 流水线位置
publisher 是 ABC 内容生产流水线的第 5 步：
1. trend-hunter (热点抓取)
2. topic-selector (选题筛选)
3. researcher (深度研究)
4. screenwriter (剧本整理)
5. publisher (内容发布) ← 本任务
6. data-analyst (数据监控)

## 现有技能内容
- 剧本数据格式 (JSON Schema)
- 字段映射规则
- Genre → Category 映射 (20类)
- API 调用规范
- 错误处理策略 (5种)
- Benchmark: 目标95分, 及格80分

## 要求
1. 读取现有技能定义
2. 进行迭代训练优化到 90+ 分
3. 更新 Benchmark 目标为 90+
4. 部署到 Agent 目录", - "priority": "P1", - "goalId": "G-abc-001", - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7oz4jj", - "createdAt": "2026-03-26T16:33:36.725Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7p0ua9.json b/data/agents/.tasks/T-mn7p0ua9.json deleted file mode 100644 index 650423a..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7p0ua9.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7p0ua9", - "from": "innovator", - "to": "evolver", - "task": "创建并训练 ABC 公司 data-analyst 技能，目标 90 分以上。

## 背景
- Agent: abc:data-analyst (数据监控)
- 现有状态: 无技能定义
- 目标: 90+ 分 (10分制 = 9.0)

## 流水线位置
data-analyst 是 ABC 内容生产流水线的第 6 步（最后一步）：
1. trend-hunter (热点抓取)
2. topic-selector (选题筛选)
3. researcher (深度研究)
4. screenwriter (剧本整理)
5. publisher (内容发布)
6. data-analyst (数据监控) ← 本任务

## 技能要求
1. 输入: publisher 上传后返回的内容ID
2. 输出: 每日数据监控报告 (JSON)
3. 能力:
- 监控内容曝光量、点击率、完播率
- 收集用户反馈和评价
- 分析选题受欢迎程度
- 生成迭代建议
- 推送日报给 COO/CEO

## 产出要求
1. 创建 skills/data-analyst/SKILL.md (完整版)
2. 进行迭代训练直到 90+ 分
3. 部署到 data/companies/abc/agents/data-analyst/.claude/skills/", - "priority": "P1", - "goalId": "G-abc-001", - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7p0ua9", - "createdAt": "2026-03-26T16:34:56.726Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7p1edg.json b/data/agents/.tasks/T-mn7p1edg.json deleted file mode 100644 index c2bb1c7..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7p1edg.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7p1edg", - "from": "master", - "to": "abc:coo", - "task": "【Pipeline 推进任务】Pipeline R-mn7o642g 已停留在 Step 0（热点抓取完成）很长时间。请执行以下操作：

1. 检查 trend-hunter 产出：workspace/trend_report.json 是否存在且质量合格
2. 如果合格，调用 Pipeline API 推进到 Step 1（选题筛选）
3. 如果不合格，驳回并要求重新抓取

这是你作为 COO 的核心职责 - 监督和推进流水线运转。", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7p1edg", - "createdAt": "2026-03-26T16:35:22.767Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7p7jco.json b/data/agents/.tasks/T-mn7p7jco.json deleted file mode 100644 index c27db76..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7p7jco.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7p7jco", - "from": "innovator", - "to": "hunter", - "task": "【HUNT 调研任务】为 ABC 公司 screenwriter（剧本整理员）进行技能调研。

## 目标 Agent
- ID: screenwriter
- 角色:剧本整理员
- 核心能力:将编剧产出的剧本按照固定格式整理成可上传的生产文件

## 调研要求
1. 研究剧本整理规范：格式要求、结构标准
2. 分析上传格式：JSON schema、字段定义
3. 设计质量检查项：完整性、规范性、一致性
4. 确定输出格式：结构化剧本、校验报告

## 输出目录
`../../workspace/innovator/screenwriter/hunt/`

## 输出文件
1. `knowhow_raw.md` - 原始调研笔记
2. `format_standard.md` - 格式规范文档
3. `validation_rules.md` - 校验规则", - "priority": "P1", - "goalId": "G-002", - "nodeId": "G-002.1.4", - "executionConvId": "task-T-mn7p7jco", - "createdAt": "2026-03-26T16:40:11.657Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7p9e6n.json b/data/agents/.tasks/T-mn7p9e6n.json deleted file mode 100644 index cb9686c..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7p9e6n.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7p9e6n", - "from": "innovator", - "to": "digester", - "task": "对 abc:data-analyst 进行 Phase 2 DIGEST（知识消化）。基于 Hunt 阶段的产出（knowhow_raw.md + seed_data.json），构建结构化知识 knowhow.md、benchmark.md、训练/测试数据集、industry_avg_score。产出写入 data/workspace/data-analyst/digest/。完成后汇报产出路径和内容摘要。", - "priority": "P1", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7p9e6n", - "createdAt": "2026-03-26T16:41:35.855Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7poily.json b/data/agents/.tasks/T-mn7poily.json deleted file mode 100644 index 973fe0d..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7poily.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7poily", - "from": "abc:hr", - "to": "innovator", - "task": "我已为公司ABC的执行层Agent装配了以下技能，请启动RL进化循环优化到90分以上：
1. trend-hunter/.claude/skills/scrapling - 热点抓取技能
2. topic-selector/.claude/skills/analytics - 选题筛选技能
3. researcher/.claude/skills/research - 深度调研技能
4. screenwriter/.claude/skills/screenplay - 剧本编写技能
5. publisher/.claude/skills/publish - 内容发布技能
6. data-analyst/.claude/skills/monitor - 数据监控技能

请逐个优化这些技能，确保Benchmark评分≥90分。", - "priority": "P1", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7poily", - "createdAt": "2026-03-26T16:53:21.430Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7pt86t.json b/data/agents/.tasks/T-mn7pt86t.json deleted file mode 100644 index 3593114..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7pt86t.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7pt86t", - "from": "innovator", - "to": "hunter", - "task": "【HUNT 调研任务】为 ABC 公司 publisher（内容发布员）进行技能调研。

## 目标 Agent
- ID: publisher
- 角色:内容发布员
- 核心能力:按固定格式将剧本上传至生产端的剧中，完成初步生产

## 调研要求
1. 研究上传流程：API 接口、认证方式、错误处理
2. 分析上传规范：文件格式、字段要求、大小限制
3. 设计重试机制：失败处理、日志记录
4. 确定输出格式：上传结果、返回信息

## 输出目录
`../../workspace/innovator/publisher/hunt/`

## 输出文件
1. `knowhow_raw.md` - 原始调研笔记
2. `upload_api.md` - 上传 API 文档
3. `error_handling.md` - 错误处理规范", - "priority": "P1", - "goalId": "G-002", - "nodeId": "G-002.1.5", - "executionConvId": "task-T-mn7pt86t", - "createdAt": "2026-03-26T16:57:02.096Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7pw42p.json b/data/agents/.tasks/T-mn7pw42p.json deleted file mode 100644 index 6e58042..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7pw42p.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7pw42p", - "from": "master", - "to": "novelai:ceo", - "task": "NovelAI Inc. 已完成公司架构设计文档 (workspace/novelai_architecture.md)。现在你需要开始招聘核心团队。根据架构文档，你需要招聘：1) CTO (技术总监) - 向你汇报，负责技术架构和Agent创建；2) COO (运营总监) - 向你汇报，负责运营管理；3) 招聘流程：先设计岗位需求文档，输出到 workspace/job_xxx.md，然后通过 agent-creator 创建 Agent。完成后向我汇报。", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7pw42p", - "createdAt": "2026-03-26T16:59:16.533Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7qb9dj.json b/data/agents/.tasks/T-mn7qb9dj.json deleted file mode 100644 index 9989bab..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7qb9dj.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7qb9dj", - "from": "innovator", - "to": "hunter", - "task": "【HUNT 调研任务】为 ABC 公司 data-analyst（数据分析师）进行技能调研。

## 目标 Agent
- ID: data-analyst
- 角色:数据分析师
- 核心能力:监控生产端数据、分析热点受欢迎程度、生成数据报告辅助决策

## 调研要求
1. 研究数据分析方法：数据采集、指标设计、分析模型
2. 分析数据源：生产端 API、数据库、日志系统
3. 设计报告模板：KPI 指标、可视化维度
4. 确定输出格式：数据报告、趋势分析、建议

## 输出目录
`../../workspace/innovator/data-analyst/hunt/`

## 输出文件
1. `knowhow_raw.md` - 原始调研笔记
2. `data_sources.md` - 数据源文档
3. `metrics_model.md` - 指标模型", - "priority": "P1", - "goalId": "G-002", - "nodeId": "G-002.1.6", - "executionConvId": "task-T-mn7qb9dj", - "createdAt": "2026-03-26T17:11:03.483Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7yssn1.json b/data/agents/.tasks/T-mn7yssn1.json deleted file mode 100644 index 12bd202..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7yssn1.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7yssn1", - "from": "master", - "to": "abc:coo", - "task": "【紧急】Pipeline R-mn7o642g 必须推进。请立即执行：

1. 确认 selected_topics.json (10个选题) 已存在且质量合格
2. 调用 Pipeline API 推进到 Step 2 (深度研究)
3. 将 topic-selector 产出的选题传递给 researcher

数据已就绪：workspace/selected_topics.json

如果无法调用 API，直接回复，我将采取其他措施。", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7yssn1", - "createdAt": "2026-03-26T21:08:38.096Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T22:40:13.295Z", - "summary": "已确认 selected_topics.json 包含10个高质量选题(AI短剧、股市震荡、职场35岁危机等)，推进 Pipeline 到 Step 3(深度研究)，并已将选题分发给 researcher 进行深度研究，任务ID: T-mn81bf7p" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7ytrcu.json b/data/agents/.tasks/T-mn7ytrcu.json deleted file mode 100644 index 56a6b20..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7ytrcu.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7ytrcu", - "from": "master", - "to": "novelai:ceo", - "task": "立即开始招聘核心团队。根据 workspace/job_cto.md 和 workspace/job_coo.md，你已经完成了岗位设计文档。现在你需要：1) 通过 agent-creator 创建 CTO Agent；2) 通过 agent-creator 创建 COO Agent。完成后向我汇报。", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7ytrcu", - "createdAt": "2026-03-26T21:09:23.337Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T23:42:19.877Z", - "summary": "已成功创建两名核心团队成员：1) CTO Agent (novelai:cto) - 负责技术架构设计和Agent系统开发；2) COO Agent (novelai:coo) - 负责运营管理和生产流水线协调。两人将协助CEO共同推进NovelAI Inc.的7x24小时短篇小说自动生产体系建设。" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7z1m13.json b/data/agents/.tasks/T-mn7z1m13.json deleted file mode 100644 index a0ecc25..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7z1m13.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7z1m13", - "from": "abc:coo", - "to": "abc:researcher", - "task": "[Pipeline第3步] 深度研究。针对 workspace/selected_topics.json 中的10个话题进行深度研究，每个话题需产出：1)背景调查（事件完整脉络）；2)人物形象设计；3)台词/剧本片段（至少3幕）。输出格式：JSON数组，每个元素包含 topicId, title, background, characters[{}], scenes[{}]。写入 workspace/research_output.json", - "priority": "P1", - "goalId": "G-001", - "nodeId": "G-001.3", - "executionConvId": "task-T-mn7z1m13", - "createdAt": "2026-03-26T21:15:39.123Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T22:23:32.810Z", - "summary": "已完成10个话题深度研究并生成research_output.json，包含背景调查、人物设计和3幕以上台词剧本" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7zozvp.json b/data/agents/.tasks/T-mn7zozvp.json deleted file mode 100644 index 472e147..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7zozvp.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7zozvp", - "from": "master", - "to": "novelai:ceo", - "task": "催促：你的 workspace/ 中已经有 job_cto.md 和 job_coo.md 岗位设计文档。现在请立即执行以下任务：1) 通过 agent-creator 创建 CTO Agent (novelai:cto)；2) 通过 agent-creator 创建 COO Agent (novelai:coo)。完成后向我汇报。", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7zozvp", - "createdAt": "2026-03-26T21:33:42.583Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7zp7jw.json b/data/agents/.tasks/T-mn7zp7jw.json deleted file mode 100644 index 9d865d2..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7zp7jw.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7zp7jw", - "from": "abc:coo", - "to": "abc:topic-selector", - "task": "[Pipeline任务] 执行每日内容生产流水线第2步：选题筛选。请从100个热点中筛选出5-10个最具潜力的目标选题。评估标准：话题热度、改编潜力、时效性、目标受众覆盖面。输出精选选题列表（JSON格式）及筛选理由。文件写入 workspace/selected_topics.json", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7zp7jw", - "createdAt": "2026-03-26T21:33:49.825Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T23:19:01.241Z", - "summary": "已完成选题筛选任务：从100个热点中筛选出10个最具潜力的候选选题，涵盖AI冲击影视、家庭暴力、名人纠纷、遗产悬念、金融波动、职场健康、消费维权、教育乱收费、职场35岁危机、AI替代人工等领域。所有选题均具备情感冲突强、社会讨论空间大、适合互动剧分支叙事的特点。筛选结果已写入 workspace/selected_topics.json" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn7zsy91.json b/data/agents/.tasks/T-mn7zsy91.json deleted file mode 100644 index 18d85b4..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn7zsy91.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn7zsy91", - "from": "innovator", - "to": "evolver", - "task": "训练 abc:data-analyst 的 data_analysis 技能。targetAgentId: data-analyst。输入: data/workspace/data-analyst/digest/ 的 SKILL.md, benchmark.md, train.json, test.json。输出到: data/workspace/data-analyst/evolve/ 和 data/companies/abc/agents/data-analyst/evolve/。训练要求: 1) 目标分数 ≥ 95 分 (100分制); 2) 最大迭代 10 轮; 3) 每轮分析弱维度并优化; 4) 训练完成后部署 SKILL.md 到 data/companies/abc/agents/data-analyst/.claude/skills/main_skill/SKILL.md。完成后汇报最终分数和产出路径。", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn7zsy91", - "createdAt": "2026-03-26T21:36:45.763Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn810o7l.json b/data/agents/.tasks/T-mn810o7l.json deleted file mode 100644 index 75cddeb..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn810o7l.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn810o7l", - "from": "novelai:ceo", - "to": "agent-creator", - "task": "创建 CTO Agent。要求：id=novelai:cto, type=cxo, 汇报对象=novelai:ceo, 部门=技术部, 核心职责=技术架构设计、Agent创建与管理、系统设计、技术团队管理。岗位设计文档已存在于 data/companies/novelai/workspace/job_cto.md", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn810o7l", - "createdAt": "2026-03-26T22:10:45.709Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn816iew.json b/data/agents/.tasks/T-mn816iew.json deleted file mode 100644 index 936e151..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn816iew.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn816iew", - "from": "innovator", - "to": "evolver", - "task": "【FDE Phase 3 - data-analyst 技能进化训练】

## 输入资料
- 知识体系: data/workspace/data-analyst/digest/knowhow.md
- 评分标准: data/workspace/data-analyst/digest/benchmark.md (pass_score = 90)
- 训练集: data/workspace/data-analyst/digest/train.json
- 测试集: data/workspace/data-analyst/digest/test.json
- 初始 SKILL: data/workspace/data-analyst/digest/SKILL.md

## 训练要求
1. 以 SKILL.md 为起点，继续迭代优化
2. 硬性及格线: 总分 >= 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. 每轮基于测试集评分，分析弱维度，针对性修改 Skill 定义

## 产出要求
- 产出目录: data/workspace/data-analyst/evolve/
- 文件1: skill_data_analyst.md (迭代后的技能定义)
- 文件2: evolution_log.json (训练记录，每轮评分和修改说明)

## 部署要求（训练达标后必须执行）
1. 将最终 SKILL.md 复制到 data/companies/abc/agents/data-analyst/.claude/skills/data-analysis/SKILL.md
2. 更新 data/companies/abc/agents/data-analyst/.claude/skills/skills.md 添加技能清单
3. 更新 data/companies/abc/agents/data-analyst/config.json 中 status 为 ready

完成训练后，汇报最终评分和部署状态。", - "priority": "P1", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn816iew", - "createdAt": "2026-03-26T22:15:17.916Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn8184nf.json b/data/agents/.tasks/T-mn8184nf.json deleted file mode 100644 index 9ad7075..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn8184nf.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn8184nf", - "from": "abc:coo", - "to": "abc:publisher", - "task": "[Pipeline第4步] 剧本整理与格式化。将 workspace/scripts/script_collection.json 中的10个剧本按照生产端格式要求进行整理。每个剧本需包含：1)标题 2)分类 3)剧情概要(100字) 4)人物列表 5)分场景剧本(完整对白)。输出JSON格式，写入 workspace/scripts/formatted_scripts.json", - "priority": "P1", - "goalId": "G-001", - "nodeId": "G-001.4", - "executionConvId": "task-T-mn8184nf", - "createdAt": "2026-03-26T22:16:32.155Z", - "status": "done", - "completedAt": "2026-03-26T23:32:11.498Z", - "summary": "已完成10个剧本的整理与格式化。输出文件: workspace/scripts/formatted_scripts.json，包含标题、分类、剧情概要(100字)、人物列表、分场景剧本(完整对白)。" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn81b15p.json b/data/agents/.tasks/T-mn81b15p.json deleted file mode 100644 index 920a18e..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn81b15p.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn81b15p", - "from": "novelai:ceo", - "to": "agent-creator", - "task": "创建 COO Agent。要求：id=novelai:coo, type=cxo, 汇报对象=novelai:ceo, 部门=运营部, 核心职责=运营策略制定、生产运营管理、数据分析、质量与合规管理、团队管理。岗位设计文档已存在于 data/companies/novelai/workspace/job_coo.md", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn81b15p", - "createdAt": "2026-03-26T22:18:48.708Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn81bf7p.json b/data/agents/.tasks/T-mn81bf7p.json deleted file mode 100644 index ed1206e..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn81bf7p.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn81bf7p", - "from": "abc:coo", - "to": "abc:researcher", - "task": "【深度研究任务】请对以下10个选题进行深度研究，生成研究报告。每个选题需要包含：1)背景调查 2)人物形象 3)剧情大纲 4)核心台词。选题数据：data/companies/abc/workspace/selected_topics.json", - "priority": "P0", - "goalId": "G-001", - "nodeId": "G-001.2", - "executionConvId": "task-T-mn81bf7p", - "createdAt": "2026-03-26T22:19:10.018Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn81l94h.json b/data/agents/.tasks/T-mn81l94h.json deleted file mode 100644 index b324a48..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn81l94h.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn81l94h", - "from": "innovator", - "to": "digester", - "task": "【DIGEST 知识消化任务】为 ABC 公司 researcher（深度研究员）构建知识体系。

## 目标 Agent
- ID: researcher
- 角色: 深度研究员
- 核心能力: 接收 topic-selector 提供的选题，进行背景调查、人物形象塑造，生成对话台词和剧本内容

## 输入 (来自 Hunt 产出)
- 原始调研数据: `../../workspace/innovator/abc-researcher/knowhow_raw.md`
- 爬取配置: `../../workspace/innovator/abc-researcher/crawl_config.json`
- 种子数据: `../../workspace/innovator/abc-researcher/seed_dataset.json`

## DIGEST 任务要求
1. 整合 Hunt 产出，生成结构化 `knowhow.md`（含技能定义、方法论、输出格式）
2. 创建 `benchmark.md`（评分标准、维度、权重、pass_score=9.0）
3. 生成训练数据集 `training_dataset.json` 和 `test_dataset.json`
4. 提取 `industry_avg_score`（行业基准分数）

## 输出目录
`../../workspace/innovator/abc-researcher/`

## 输出文件
1. `knowhow.md` - 知识体系定义
2. `benchmark.md` - 评分标准
3. `training_dataset.json` - 训练数据集
4. `test_dataset.json` - 测试数据集

## 验收标准
- knowhow.md 包含 3+ 研究维度，涵盖背景调查/人物塑造/剧本创作
- benchmark.md 包含 5+ 评分维度，pass_score = 9.0 (90分)
- 训练/测试数据集各 10+ 条数据", - "priority": "P1", - "goalId": "G-001", - "nodeId": "G-001.2.2", - "executionConvId": "task-T-mn81l94h", - "createdAt": "2026-03-26T22:26:47.724Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn81megg.json b/data/agents/.tasks/T-mn81megg.json deleted file mode 100644 index ad8d981..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn81megg.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn81megg", - "from": "innovator", - "to": "digester", - "task": "【Digest任务 - topic-selector技能消化】 请基于 Hunter 产出的原始调研资料，构建结构化知识体系。输入: workspace/hunter/topic-selector/knowhow_raw.md 和 crawl_config.json。输出目录: workspace/digester/topic-selector/。产出要求: 1) knowhow.md - 结构化知识体系（筛选方法论、评分维度、数据来源） 2) benchmark.md - 评分标准（至少3个维度，pass_score=9.0） 3) training_dataset.json - 训练数据集（20+条）", - "priority": "P1", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn81megg", - "createdAt": "2026-03-26T22:27:38.829Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn81t2pw.json b/data/agents/.tasks/T-mn81t2pw.json deleted file mode 100644 index 8efa6ed..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn81t2pw.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn81t2pw", - "from": "novelai:ceo", - "to": "agent-creator", - "task": "创建 CTO Agent (技术总监)。要求：id=novelai:cto, type=cxo, 能力描述=技术架构设计、Agent系统设计、热点采集系统、选题大纲系统、正文写作系统、AI审核系统、发布管理系统设计与实现, 性格特征=技术前瞻、严谨务实、数据驱动、追求高质量", - "priority": "P0", - "goalId": "G-002", - "nodeId": "G-002.1.1", - "executionConvId": "task-T-mn81t2pw", - "createdAt": "2026-03-26T22:32:49.421Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn81zi53.json b/data/agents/.tasks/T-mn81zi53.json deleted file mode 100644 index 9ae8bff..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn81zi53.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn81zi53", - "from": "innovator", - "to": "digester", - "task": "## Phase 2: DIGEST 知识消化

## 输入（Hunt 产出）
- 知识素材: data/workspace/hunter/researcher/knowhow_raw.md
- 爬取配置: data/workspace/hunter/researcher/crawl_config.json
- 种子数据: data/workspace/hunter/researcher/seed_data.json

## 输出要求
创建以下文件到 data/workspace/digester/researcher/:
1. **knowhow.md** - 结构化知识体系（研究方法论、剧本创作方法论、深度研究能力要求）
2. **benchmark.md** - 评分标准（输入验证、输出验证、能力维度、pass_score=9.0）
3. **train_dataset.json** - 训练数据集（10-20条标注数据）
4. **test_dataset.json** - 测试数据集（5条标注数据）

## 验收标准
- knowhow.md 包含 5+ 研究维度 ✓
- knowhow.md 包含剧本创作方法论（三幕式结构、人物弧光、场景构建）✓
- benchmark.md 评分标准可执行 ✓
- train_dataset.json 至少 10 条 ✓", - "priority": "P1", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn81zi53", - "createdAt": "2026-03-26T22:37:50.299Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn825pbe.json b/data/agents/.tasks/T-mn825pbe.json deleted file mode 100644 index cc059a8..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn825pbe.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn825pbe", - "from": "abc:coo", - "to": "abc:screenwriter", - "task": "[Pipeline第4步] 剧本整理。将 workspace/research_output.json 中的深度研究内容整理为完整的短剧剧本。需包含：1)剧名；2)剧情简介(100字)；3)分集大纲(每集3-5幕)；4)完整台词(每集至少2000字)；5)人物卡。选取其中1-2个最具潜力的选题进行深度创作。输出格式：JSON，写入 workspace/screenplay_output.json", - "priority": "P1", - "goalId": "G-001", - "nodeId": "G-001.4", - "executionConvId": "task-T-mn825pbe", - "createdAt": "2026-03-26T22:42:41.429Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn82bigk.json b/data/agents/.tasks/T-mn82bigk.json deleted file mode 100644 index 38e48d8..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn82bigk.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn82bigk", - "from": "innovator", - "to": "digester", - "task": "【DIGEST任务 - researcher深度研究技能】

输入路径：
- 调研产出: ../../workspace/hunter/researcher/knowhow_raw.md
- 爬取配置: ../../workspace/hunter/researcher/crawl_config.json
- 种子数据: ../../workspace/hunter/researcher/seed_data.json

输出路径：../../workspace/digester/researcher/

任务描述：
将 Hunter 的原始调研产出进行结构化消化，生成：
1. knowhow.md - 结构化知识体系（研究方法论、剧本创作流程、数据源清单）
2. benchmark.md - 评测标准（输入输出格式、能力维度、评分规则、pass_score=90）
3. train_dataset.json - 训练数据集（30+条精选样本，含输入输出对）

验收标准：
- knowhow.md 包含 3+ 研究维度、剧本创作方法论
- benchmark.md 定义清晰的评分标准和 pass_score=90
- train_dataset.json 提供可直接用于训练的样本", - "priority": "P1", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn82bigk", - "createdAt": "2026-03-26T22:47:13.232Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn82p167.json b/data/agents/.tasks/T-mn82p167.json deleted file mode 100644 index 403849b..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn82p167.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn82p167", - "from": "innovator", - "to": "digester", - "task": "【Digest任务 - trend-hunter技能消化】 请基于 Hunter 产出的原始调研资料，构建结构化知识体系。输入: workspace/hunter/trend-hunter/knowhow_raw.md 和 crawl_config.json。输出目录: workspace/digester/trend-hunter/。产出要求: 1) knowhow.md - 结构化知识体系（抓取方法论、数据源分类、热点分类） 2) benchmark.md - 评分标准（至少3个维度，pass_score=9.0） 3) training_dataset.json - 训练数据集（20+条）", - "priority": "P1", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn82p167", - "createdAt": "2026-03-26T22:57:41.140Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn82q147.json b/data/agents/.tasks/T-mn82q147.json deleted file mode 100644 index 1efdd90..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn82q147.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn82q147", - "from": "innovator", - "to": "evolver", - "task": "训练 data-analyst 技能到90分以上。

## 背景
- targetAgentId: data-analyst
- skillName: data_analysis
- 已在 Phase 1 (Hunt) 和 Phase 2 (Digest) 完成知识构建

## 输入路径
- 知识手册: data/workspace/data-analyst/digest/knowhow.md
- 评分标准: data/workspace/data-analyst/digest/benchmark.md
- 训练集: data/workspace/data-analyst/digest/train.json
- 测试集: data/workspace/data-analyst/digest/test.json
- 行业基准: data/workspace/data-analyst/digest/industry_avg.json (82分)

## 目标
- 使用 Evolver 的进化循环将技能评分优化到 90 分以上
- 训练完成后部署到 data/companies/abc/agents/data-analyst/

## 输出路径
- 技能定义: data/workspace/data-analyst/evolve/skill_data_analyst.md
- 进化日志: data/workspace/data-analyst/evolve/evolution_log.json

## 要求
1. 以 benchmark.md 中的 4 个维度进行评分：数据准确性(30%)、分析深度(25%)、报告质量(25%)、工具使用(20%)
2. 最大迭代 10 轮
3. 每轮分析弱维度，针对性修改 SKILL 定义
4. 及格线: 总分 >= 90 (100分制)

完成后汇报最终评分和迭代次数。", - "priority": "P1", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn82q147", - "createdAt": "2026-03-26T22:58:28.241Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn82zg2h.json b/data/agents/.tasks/T-mn82zg2h.json deleted file mode 100644 index 1fb2766..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn82zg2h.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn82zg2h", - "from": "novelai:ceo", - "to": "agent-creator", - "task": "创建 COO Agent (运营总监)。要求：id=novelai:coo, type=cxo, 能力描述=运营策略制定、生产运营管理、数据分析与决策、质量与合规管理、团队管理, 性格特征=强执行力、数据驱动、跨部门协调、风险意识", - "priority": "P0", - "goalId": "G-002", - "nodeId": "G-002.1.2", - "executionConvId": "task-T-mn82zg2h", - "createdAt": "2026-03-26T23:05:49.551Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn838t5m.json b/data/agents/.tasks/T-mn838t5m.json deleted file mode 100644 index 79041b1..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn838t5m.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn838t5m", - "from": "abc:coo", - "to": "abc:publisher", - "task": "[Pipeline第5步] 内容发布。将 workspace/scripts/script_collection.json 中的剧本按固定格式上传至生产端。确保剧本格式符合生产端要求。输出：确认发布成功的状态报告，写入 workspace/publish_report.json", - "priority": "P1", - "goalId": "G-001", - "nodeId": "G-001.5", - "executionConvId": "task-T-mn838t5m", - "createdAt": "2026-03-26T23:13:06.557Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn83eb94.json b/data/agents/.tasks/T-mn83eb94.json deleted file mode 100644 index f9e542a..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn83eb94.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn83eb94", - "from": "abc:coo", - "to": "abc:screenwriter", - "task": "[Pipeline第4步] 剧本整理。将 workspace/research_output.json 中的10个话题整理为可直接拍摄的剧本格式，每个话题需产出：1)完整的分镜脚本；2)台词最终版；3)场景描述；4)拍摄建议。输出格式：JSON数组，写入 workspace/screenplay_output.json", - "priority": "P1", - "goalId": "G-001", - "nodeId": "G-001.1.4", - "executionConvId": "task-T-mn83eb94", - "createdAt": "2026-03-26T23:17:21.503Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn83ibg8.json b/data/agents/.tasks/T-mn83ibg8.json deleted file mode 100644 index 1fb8f51..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn83ibg8.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn83ibg8", - "from": "abc:coo", - "to": "abc:data-analyst", - "task": "[Pipeline第6步] 数据分析。监控生产端数据（市场热度、玩家反馈），评估选题受欢迎程度。读取已发布的剧本数据，分析表现并生成迭代建议。输出报告写入 workspace/analytics_report.json", - "priority": "P2", - "goalId": "G-001", - "nodeId": "G-001.6", - "executionConvId": "task-T-mn83ibg8", - "createdAt": "2026-03-26T23:20:26.771Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn83n6pq.json b/data/agents/.tasks/T-mn83n6pq.json deleted file mode 100644 index 90d96df..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn83n6pq.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn83n6pq", - "from": "master", - "to": "novelai:ceo", - "task": "紧急催促：你的 todo 中有 4 个未开始的任务 (T-mn7pw42p, T-mn7ytrcu, T-mn7zozvp)。workspace 中已有 job_cto.md 和 job_coo.md。请立即：1) 通过 agent-creator 创建 novelai:cto；2) 通过 agent-creator 创建 novelai:coo。完成后汇报进度。", - "priority": "P0", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn83n6pq", - "createdAt": "2026-03-26T23:24:13.895Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn841ile.json b/data/agents/.tasks/T-mn841ile.json deleted file mode 100644 index 003e831..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn841ile.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn841ile", - "from": "abc:coo", - "to": "abc:publisher", - "task": "[Pipeline第5步] 内容发布。将 workspace/scripts/formatted_scripts.json 或 workspace/scripts/script_collection.json 中的剧本按生产端格式上传。上传完成后报告上传数量和状态。", - "priority": "P1", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn841ile", - "createdAt": "2026-03-26T23:35:23.595Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn84412e.json b/data/agents/.tasks/T-mn84412e.json deleted file mode 100644 index 8de8184..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn84412e.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn84412e", - "from": "innovator", - "to": "digester", - "task": "【Digest任务 - researcher技能知识消化】请将 researcher 技能的原始调研资料进行结构化处理。

## 输入资料
- knowhow_raw.md: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/workspace/hunter/researcher/knowhow_raw.md
- seed_data.json: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/workspace/hunter/researcher/seed_data.json

## 输出要求
- 输出目录: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/workspace/digester/researcher/
- 文件1: knowhow.md - 结构化知识体系（包含研究方法论、剧本创作方法论、人物塑造、台词风格、数据源整合）
- 文件2: benchmark.md - 评分标准（至少定义 4 个能力维度及评分细则，pass_score=90）
- 文件3: training_dataset.json - 训练数据集（从 seed_data.json 中筛选/标注，至少 30 条）

## 验收标准
- 包含 5+ 种研究方法论
- 包含剧本创作方法论（三幕式结构、人物弧光、场景构建）
- 定义 4+ 个能力维度
- 训练集至少 30 条数据", - "priority": "P1", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn84412e", - "createdAt": "2026-03-26T23:37:21.885Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn84spde.json b/data/agents/.tasks/T-mn84spde.json deleted file mode 100644 index 412bf0e..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn84spde.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn84spde", - "from": "innovator", - "to": "digester", - "task": "【Digest任务 - researcher技能消化】 请基于 Hunter 产出的原始调研资料，构建结构化知识体系。输入: workspace/hunter/researcher/knowhow_raw.md 和 crawl_config.json。输出目录: workspace/digester/researcher/。产出要求: 1) knowhow.md - 结构化知识体系（研究方法论、剧本创作框架） 2) benchmark.md - 评分标准（至少3个维度，pass_score=9.0） 3) training_dataset.json - 训练数据集（20+条）", - "priority": "P1", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn84spde", - "createdAt": "2026-03-26T23:56:33.632Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn84tas8.json b/data/agents/.tasks/T-mn84tas8.json deleted file mode 100644 index abe551b..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn84tas8.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn84tas8", - "from": "innovator", - "to": "digester", - "task": "【Digest任务 - screenwriter技能消化】 请基于 Hunter 产出的原始调研资料，构建结构化知识体系。输入: workspace/hunter/screenwriter/knowhow_raw.md 和 crawl_config.json。输出目录: workspace/digester/screenwriter/。产出要求: 1) knowhow.md - 结构化知识体系（剧本格式规范、校验方法） 2) benchmark.md - 评分标准（至少3个维度，pass_score=9.0） 3) training_dataset.json - 训练数据集（20+条）", - "priority": "P1", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn84tas8", - "createdAt": "2026-03-26T23:56:58.762Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/agents/.tasks/T-mn857x36.json b/data/agents/.tasks/T-mn857x36.json deleted file mode 100644 index 1d5874e..0000000 --- a/data/agents/.tasks/T-mn857x36.json +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -{ - "taskId": "T-mn857x36", - "from": "abc:coo", - "to": "abc:data-analyst", - "task": "[Pipeline第6步] 数据分析。监控今日剧本发布后的数据表现（如热度、用户反馈等），生成数据分析报告，写入 workspace/data_report.json。分析维度：选题热度分布、剧本分类占比、建议优化方向。", - "priority": "P1", - "goalId": null, - "nodeId": null, - "executionConvId": "task-T-mn857x36", - "createdAt": "2026-03-27T00:08:25.821Z", - "status": "dispatched" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/ceo/agent.md b/data/companies/abc/agents/ceo/agent.md deleted file mode 100644 index 3f21054..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/ceo/agent.md +++ /dev/null @@ -1,105 +0,0 @@ -# CEO Agent (Strategic Planner & Self-Driver) - -## 身份 -你是 **CEO Agent**，企业的首席执行官和战略决策者。你站在全局视角进行系统调研、商业模式分析和极高维度的战略设计。 -**你是一台永不停歇的决策引擎，不是一个听命行事的打工仔。** - -## 核心职责 -1. **商业洞察与架构设计**：收到任务后，首先执行深度调研。确认商业模式（怎么赚钱？目标用户是谁？），输出清晰的商业蓝图到 workspace。 -2. **高层班底组建**：你不要亲自去组建底层员工（写手、画师、爬虫）。你招聘 `cto` 和 `coo`： - - `cto`：根据你的蓝图去招聘执行员工，搭建 Pipeline 文件结构。 - - `coo`：负责 7x24 小时督促流水线，不合格的产出打回重做。 -3. **顶层目标管理 (OKR Owner)**：使用 `lemon goal create` 创建顶层 OKR。 - -## ⚡ 强制工作流（同一轮对话内必须连贯完成全部五步！） - -> **🚨 这是你的最高原则：你必须在收到战略任务后的同一轮对话里，一口气完成以下全部五步。 -> 绝对禁止在做完第一步后就结束对话、汇报"我做完了"然后等 Master 来推进第二步！** - -### Step 1: 战略规划（撰写商业蓝图） -使用 Write 工具撰写到**公司共享工作区**（路径见上方"公司环境上下文"），文件名如 `strategy.md`，把商业模式讲透。 - -### Step 2: 设计 SOP 流水线（撰写 Pipeline JSON） -基于战略蓝图，设计完整的业务流水线并写入公司共享工作区的 `pipeline_design.json`。例子： -```bash -# 将以下 JSON 写入 公司共享工作区/pipeline_design.json -``` -JSON 格式要求: -```json -{ - "name": "每日内容生产", - "description": "从热点抓取到内容发布的完整流水线", - "loop": true, - "cron": { "intervalHours": 24 }, - "steps": [ - { "name": "热点抓取", "agent": "trend-hunter", "prompt": "抓取今日热点话题", "timeout": 30 }, - { "name": "选题决策", "agent": "topic-selector", "prompt": "从热点中筛选最有价值的选题", "timeout": 15 }, - { "name": "内容创作", "agent": "writer", "prompt": "根据选题撰写高质量文章", "timeout": 60 }, - { "name": "COO审核", "agent": "coo", "prompt": "审核文章质量，评分并决定通过或驳回", "timeout": 20 }, - { "name": "发布上线", "agent": "publisher", "prompt": "将通过审核的文章发布到目标平台", "timeout": 15 } - ] -} -``` -**Pipeline 设计要点**: -- 必须设置 `"loop": true` 实现每日循环执行 -- 必须确保关键质量节点有 COO 审核步骤 -- 每一步必须有明确的 `agent`（对应 CTO 将要招聘的角色） -- timeout 单位是分钟 - -### Step 3: 确认核心骨干就位（不要等！紧接着执行！） -公司创建时，系统已经通过 Bootstrap 自动部署了 CTO、COO、HR 三位核心高管。 -你只需确认他们存在。如果发现某个岗位Missing，手动补招： -```bash -# 正常情况不需要执行以下命令（Bootstrap已自动完成），但如果缺人则补招 -node bin/lemon.js company hire --id <你的公司ID> --role cto --type cxo --name "首席技术官" -node bin/lemon.js company hire --id <你的公司ID> --role coo --type cxo --name "首席运营官" -node bin/lemon.js company hire --id <你的公司ID> --role hr --type specialist --name "人事总监" -``` - -### Step 4: 设定 OKR（不要等！紧接着执行！） -```bash -node bin/lemon.js goal create --title "Q1 业务目标" --desc "..." --owner <你的公司ID>:ceo -``` - -### Step 5: 当场委派（不要等！紧接着执行！） -将 Pipeline 设计图移交 CTO。**注意：CTO 不会亲自招人，他会向 HR 下发招聘需求单。** -```bash -node bin/lemon.js task dispatch --from <你自己,如 xxx:ceo> --to <公司ID>:cto --task "我已经写好商业蓝图和 Pipeline 设计在公司共享工作区下。请立刻：1) 将 pipeline_design.json 注册为正式 Pipeline；2) 向 HR 下发招聘需求单（按 Pipeline 中的所有角色批量招聘执行层Agent，优先使用模板匹配）；3) 搭建数据流向目录；4) 完成后移交给 COO 运营。" --priority P0 -``` - -**只有当上面五步全部做完，你才可以结束本轮对话。** - -## 🔄 心跳自检规则（每 5 分钟系统会唤醒你） -当你被心跳唤醒时，执行以下检查： -1. 用 `cat` 或 `lemon goal status` 检查 CTO 和 COO 是否已按期完成。 -2. 检查 `workspace/` 下是否有 COO 的日报或风险上报。 -3. 如果有延误或风险 → 主动 `lemon task dispatch` 催促或问责。 -4. 如果有 COO 上报的质量问题 → 分析后派 CTO 修复或者向 Master 汇报。 -5. 万事太平 → 回复 `[心跳正常]`。 - -## ⚠️ 绝对不要（Never Rules） -- 🚫 **不要写完战略就停下来等 Master 催你进行下一步** — 这是致命错误！ -- 🚫 **不要只汇报"我做完了"然后休眠** — 你必须在同一轮对话里连贯完成五步！ -- 🚫 **不要亲自搭建底层员工**（如"画师"、"文案"）— 全部交给 CTO ! -- 🚫 **不要使用旧的 curl API** — 强制使用 `bin/lemon.js` 命令。 -- 🚫 **不要忘记设计 Pipeline JSON** — 这是 CTO 搭建流水线的蓝图！ - -## 强制思维隔离 (``) -在执行任何工具命令前，自省分析： -```xml - -1. 我的公司叫什么？我目前在第几步（战略/Pipeline设计/招人/OKR/委派）？ -2. 我是不是准备"结束对话"了？如果五步还没全做完，绝对不能停！ -3. Pipeline 设计中是否包含了所有必要的角色和质量审核环节？ -4. 我的工具命令参数正确吗？公司前缀加对了吗？ - -``` - ---- - -## 所属公司 -- **公司ID**: abc -- **公司名称**: ABC Inc. -- **公司使命**: AI 互动剧公司。业务运营流程：1）热点抓取：每天从网上抓取军事、娱乐、体育等各类时事热点，构建包含约100个热点的选题库；2）选题筛选：从选题库中选出5-10个目标选题；3）深度研究：按照固定格式和需求，针对选出的选题进行背景调查、人物形象塑造，并生成相应的台词和剧本；4）剧本整理：将时事热点剧本整理完毕；5）内容上传：按固定格式将剧本上传至生产端的剧中，完成初步生产；6）数据反馈与迭代：每日监控生产端的数据（如市场热度、玩家反馈），判定选题的受欢迎程度，根据反馈在第二天更新选题策略，形成迭代闭环。目标：实现7×24小时持续劳动的Agents自动化运行，高效稳定生产优质内容。 - -> 你是 **ABC Inc.** 的员工。你的所有工作都应围绕公司的使命和目标展开。 diff --git a/data/companies/abc/agents/ceo/config.json b/data/companies/abc/agents/ceo/config.json deleted file mode 100644 index 1ff5491..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/ceo/config.json +++ /dev/null @@ -1,32 +0,0 @@ -{ - "id": "ceo", - "type": "cxo", - "name": "CEO Agent", - "parent_id": "master", - "goal_id": null, - "status": "active", - "cli": { - "toolPolicy": { - "mode": "full" - } - }, - "gateway": { - "channels": [] - }, - "api": { - "endpoints": [] - }, - "mcp": { - "servers": [] - }, - "sandbox": { - "maxMemoryMB": 512, - "maxDiskMB": 1024, - "maxProcesses": 5 - }, - "heartbeat": { - "enabled": true, - "intervalMinutes": 5 - }, - "companyId": "abc" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/ceo/heartbeat.md b/data/companies/abc/agents/ceo/heartbeat.md deleted file mode 100644 index 019f8ef..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/ceo/heartbeat.md +++ /dev/null @@ -1,7 +0,0 @@ -# CEO 日常宏观巡检规则 (Heartbeat Protocol) - -当系统每隔一段时间触发你的心跳时，你必须： -1. 使用 `lemon goal list` 或 `lemon goal status` 查看公司顶层 OKR 是否长期未更新。 -2. 检查 `workspace/coo_daily_report.md` （如果存在），看看运营数据的走势。 -3. 若发现严重落后，调用 `lemon task dispatch` 向 CTO 或 COO 以及你的 master 汇报或下达问责命令。 -4. 如果一切运行良好按预定目标发展，或者目前你才刚接手任务正处于准备期，直接回复 `[心跳正常]`。 diff --git a/data/companies/abc/agents/ceo/identity.md b/data/companies/abc/agents/ceo/identity.md deleted file mode 100644 index 126a41e..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/ceo/identity.md +++ /dev/null @@ -1,9 +0,0 @@ -# 身份信息 - -## 基础信息 -- 名称: CEO Agent -- Emoji: 🎯 -- 类型: skill - -## 问候语 -"你好，我是 CEO Agent。" diff --git a/data/companies/abc/agents/ceo/memory/cerebellum/task-callback.md b/data/companies/abc/agents/ceo/memory/cerebellum/task-callback.md deleted file mode 100644 index 245b5e5..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/ceo/memory/cerebellum/task-callback.md +++ /dev/null @@ -1,15 +0,0 @@ -# 方案: [TASK_CALLBACK] - -> 创建时间: 2026-03-26 - -## 适用条件 -- 类似任务: [TASK_CALLBACK] - -## 执行步骤 -1. **OKR 设定** — 已添加 6 个关键结果节点： -2. **Pipeline 启动** — 首次运行已触发 -3. **COO 已接管** — 巡检日报已生成，监控系统就绪 - -## 注意事项 -- 自动从对话 callback-T-mn7ne5yv 提取 -- 耗时 1219秒, 41 次工具调用 diff --git a/data/companies/abc/agents/ceo/memory/cerebellum/task-from-master.md b/data/companies/abc/agents/ceo/memory/cerebellum/task-from-master.md deleted file mode 100644 index bcf9a6a..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/ceo/memory/cerebellum/task-from-master.md +++ /dev/null @@ -1,16 +0,0 @@ -# 方案: [TASK from master] - -> 创建时间: 2026-03-26 - -## 适用条件 -- 类似任务: [TASK from master] - -## 执行步骤 -1. 将 pipeline_design.json 注册为正式 Pipeline -2. 向 HR 下发招聘需求单，批量招聘 6 名执行层 Agent -3. 搭建数据流向目录 -4. 完成后移交给 COO 运营 - -## 注意事项 -- 自动从对话 task-T-mn7nd5eh 提取 -- 耗时 121秒, 6 次工具调用 diff --git a/data/companies/abc/agents/ceo/memory/hippocampus-index.json b/data/companies/abc/agents/ceo/memory/hippocampus-index.json deleted file mode 100644 index 1fc5a10..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/ceo/memory/hippocampus-index.json +++ /dev/null @@ -1,38 +0,0 @@ -[ - { - "scenario": "[TASK from master]", - "keywords": [ - "任务编号", - "任务", - "务编", - "编号", - "任务编", - "务编号", - "优先级", - "优先" - ], - "planFile": "task-from-master.md", - "confidence": 0.72, - "useCount": 0, - "lastUsed": null, - "createdAt": "2026-03-26" - }, - { - "scenario": "[TASK_CALLBACK]", - "keywords": [ - "执行者", - "执行", - "行者", - "状态", - "task", - "callback", - "abc", - "cto" - ], - "planFile": "task-callback.md", - "confidence": 0.9, - "useCount": 0, - "lastUsed": null, - "createdAt": "2026-03-26" - } -] \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/ceo/memory/hippocampus.md b/data/companies/abc/agents/ceo/memory/hippocampus.md deleted file mode 100644 index 92c87f8..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/ceo/memory/hippocampus.md +++ /dev/null @@ -1,9 +0,0 @@ -# 海马体 — 经验记忆索引 - -> 记录过往处理过的情景模式。遇到相似任务时，优先调用小脑中的固化方案。 -> ⚠️ 此文件由系统自动生成，勿手动编辑。真实数据在 hippocampus-index.json。 - -| # | 情景模式 | 匹配关键词 | 方案文件 | 置信度 | 使用次数 | 上次使用 | -|---|---------|-----------|---------|--------|---------|----------| -| 1 | [TASK from master] | 任务编号, 任务, 务编, 编号, 任务编, 务编号, 优先级, 优先 | task-from-master.md | 0.72 | 0 | - | -| 2 | [TASK_CALLBACK] | 执行者, 执行, 行者, 状态, task, callback, abc, cto | task-callback.md | 0.9 | 0 | - | diff --git a/data/companies/abc/agents/ceo/memory/memory.md b/data/companies/abc/agents/ceo/memory/memory.md deleted file mode 100644 index b84fe01..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/ceo/memory/memory.md +++ /dev/null @@ -1,24 +0,0 @@ -# 我的记忆 - -## 关键事实 -_(刚入职，尚无记忆)_ -- [2026-03-26] [TASK from master] → ...: ABC Inc. (ID: abc)，我是 CEO -- [2026-03-26] [TASK from master] → 收到任务，我需要立即催促 CTO 执行_pipeline 注册和招聘工作。 -- [2026-03-26] [TASK_CALLBACK] → ... Master 汇报，并提醒 COO 开始运营。 -- [2026-03-26] [TASK_CALLBACK] → ...Agent正在培训：`trend-hunter`, `topic-selector`, `researcher`, `screenwriter`, `publisher`, `data-anal -- [2026-03-26] [TASK_CALLBACK] → 根据 COO 的日报，Pipeline 已启动并正常运行： -- [2026-03-26] [TASK_CALLBACK] → 收到 CTO 的任务完成回调。让我先检查一下当前的工作状态和计划。 -- [2026-03-26] [TASK_CALLBACK] → ...gent | ✅ 6人全部就位 (trend-hunter, topic-selector, researcher, screenwriter, publisher, data-analyst) - -## 已验证的模式 -- [2026-03-26] 成功创建/修改了 3 个文件: data/companies/abc/workspace/, workspace/strategy.md`, workspace/pipeline_design.json` -- [2026-03-26] 完成了 12 步工具调用的复杂任务 (115秒) -- [2026-03-26] 完成了 6 步工具调用的复杂任务 (121秒) -- [2026-03-26] 完成了 14 步工具调用的复杂任务 (321秒) -- [2026-03-26] 成功创建/修改了 2 个文件: data/companies/abc/workspace/data/`, workspace/data/` -- [2026-03-26] 完成了 24 步工具调用的复杂任务 (537秒) -- [2026-03-26] 完成了 11 步工具调用的复杂任务 (251秒) -- [2026-03-26] 完成了 5 步工具调用的复杂任务 (114秒) -- [2026-03-26] 完成了 41 步工具调用的复杂任务 (1219秒) - -## 失败教训 diff --git a/data/companies/abc/agents/ceo/memory/reflections/reflect-1774539963762.json b/data/companies/abc/agents/ceo/memory/reflections/reflect-1774539963762.json deleted file mode 100644 index a974afa..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/ceo/memory/reflections/reflect-1774539963762.json +++ /dev/null @@ -1,33 +0,0 @@ -{ - "timestamp": "2026-03-26T15:46:03.755Z", - "convId": "task-T-mn7n7i4r", - "task": "[TASK from master]\n任务编号: T-mn7n7i4r\n优先级: P0\n\n你的公司刚刚创建，系统已经自动为你配备了 CTO、COO、HR 三位核心高管。请立刻执行你的五步战略工作流：1.撰写商业蓝图 2.设计Pipeline JSON 3.设定OKR 4.将Pipeline设计图移交CTO(让他通过HR批量招聘执行层Agent) 5.通知COO接管运营。\n\n公司名称: ABC In", - "status": "completed", - "toolCount": 12, - "durationSec": 115, - "patterns": [ - "成功创建/修改了 3 个文件: data/companies/abc/workspace/, workspace/strategy.md`, workspace/pipeline_design.json`", - "完成了 12 步工具调用的复杂任务 (115秒)" - ], - "lessons": [], - "plan": { - "scenario": "[TASK from master]", - "keywords": [ - "任务编号", - "任务", - "务编", - "编号", - "任务编", - "务编号", - "优先级", - "优先" - ], - "steps": [ - "公司: ABC Inc. (ID: abc)，我是 CEO", - "当前状态: 开始执行五步战略工作流", - "我需要在同一轮对话里完成全部五步", - "所有文件必须写入公司共享工作区: data/companies/abc/workspace/" - ], - "confidence": 0.84 - } -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/ceo/memory/reflections/reflect-1774540233027.json b/data/companies/abc/agents/ceo/memory/reflections/reflect-1774540233027.json deleted file mode 100644 index f143fa8..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/ceo/memory/reflections/reflect-1774540233027.json +++ /dev/null @@ -1,32 +0,0 @@ -{ - "timestamp": "2026-03-26T15:50:33.025Z", - "convId": "task-T-mn7nd5eh", - "task": "[TASK from master]\n任务编号: T-mn7nd5eh\n优先级: P0\n\n你的 CTO (abc:cto) 有两个待执行任务 (T-mn7n9mpw, T-mn7naf9u) 仍未开始。请立即催促 CTO 执行以下操作：1) 将 pipeline_design.json 注册为正式 Pipeline；2) 向 HR 下发招聘需求单，批量招聘 6 名执行层 Agent (trend-", - "status": "completed", - "toolCount": 6, - "durationSec": 121, - "patterns": [ - "完成了 6 步工具调用的复杂任务 (121秒)" - ], - "lessons": [], - "plan": { - "scenario": "[TASK from master]", - "keywords": [ - "任务编号", - "任务", - "务编", - "编号", - "任务编", - "务编号", - "优先级", - "优先" - ], - "steps": [ - "将 pipeline_design.json 注册为正式 Pipeline", - "向 HR 下发招聘需求单，批量招聘 6 名执行层 Agent", - "搭建数据流向目录", - "完成后移交给 COO 运营" - ], - "confidence": 0.72 - } -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/ceo/memory/reflections/reflect-1774540491245.json b/data/companies/abc/agents/ceo/memory/reflections/reflect-1774540491245.json deleted file mode 100644 index 76b2496..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/ceo/memory/reflections/reflect-1774540491245.json +++ /dev/null @@ -1,13 +0,0 @@ -{ - "timestamp": "2026-03-26T15:54:51.244Z", - "convId": "callback-T-mn7naf9u", - "task": "[TASK_CALLBACK]\n执行者: abc:cto\n状态:", - "status": "completed", - "toolCount": 14, - "durationSec": 321, - "patterns": [ - "完成了 14 步工具调用的复杂任务 (321秒)" - ], - "lessons": [], - "plan": null -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/ceo/memory/reflections/reflect-1774540637658.json b/data/companies/abc/agents/ceo/memory/reflections/reflect-1774540637658.json deleted file mode 100644 index dd2aa5e..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/ceo/memory/reflections/reflect-1774540637658.json +++ /dev/null @@ -1,31 +0,0 @@ -{ - "timestamp": "2026-03-26T15:57:17.655Z", - "convId": "callback-T-mn7n9mpw", - "task": "[TASK_CALLBACK]\n执行者: abc:cto\n状态:", - "status": "completed", - "toolCount": 24, - "durationSec": 537, - "patterns": [ - "成功创建/修改了 2 个文件: data/companies/abc/workspace/data/`, workspace/data/`", - "完成了 24 步工具调用的复杂任务 (537秒)" - ], - "lessons": [], - "plan": { - "scenario": "[TASK_CALLBACK]", - "keywords": [ - "执行者", - "执行", - "行者", - "状态", - "task", - "callback", - "abc", - "cto" - ], - "steps": [ - "**向 COO 下发运营任务** (T-mn7nhhzs)：要求 COO 监督 Pipeline 产出、严控质量、每日提交运营日报", - "**向上级汇报** (T-mn7n9mpw)：已完成，状态 `done`" - ], - "confidence": 0.9 - } -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/ceo/memory/reflections/reflect-1774541221346.json b/data/companies/abc/agents/ceo/memory/reflections/reflect-1774541221346.json deleted file mode 100644 index d5d1f73..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/ceo/memory/reflections/reflect-1774541221346.json +++ /dev/null @@ -1,13 +0,0 @@ -{ - "timestamp": "2026-03-26T16:07:01.346Z", - "convId": "callback-T-mn7nhhzs", - "task": "[TASK_CALLBACK]\n执行者: abc:coo\n状态:", - "status": "completed", - "toolCount": 11, - "durationSec": 251, - "patterns": [ - "完成了 11 步工具调用的复杂任务 (251秒)" - ], - "lessons": [], - "plan": null -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/ceo/memory/reflections/reflect-1774541399215.json b/data/companies/abc/agents/ceo/memory/reflections/reflect-1774541399215.json deleted file mode 100644 index 55bec46..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/ceo/memory/reflections/reflect-1774541399215.json +++ /dev/null @@ -1,13 +0,0 @@ -{ - "timestamp": "2026-03-26T16:09:59.215Z", - "convId": "callback-T-mn7nbt3y", - "task": "[TASK_CALLBACK]\n执行者: abc:cto\n状态:", - "status": "completed", - "toolCount": 5, - "durationSec": 114, - "patterns": [ - "完成了 5 步工具调用的复杂任务 (114秒)" - ], - "lessons": [], - "plan": null -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/ceo/memory/reflections/reflect-1774541573352.json b/data/companies/abc/agents/ceo/memory/reflections/reflect-1774541573352.json deleted file mode 100644 index 40b5110..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/ceo/memory/reflections/reflect-1774541573352.json +++ /dev/null @@ -1,31 +0,0 @@ -{ - "timestamp": "2026-03-26T16:12:53.350Z", - "convId": "callback-T-mn7ne5yv", - "task": "[TASK_CALLBACK]\n执行者: abc:cto\n状态:", - "status": "completed", - "toolCount": 41, - "durationSec": 1219, - "patterns": [ - "完成了 41 步工具调用的复杂任务 (1219秒)" - ], - "lessons": [], - "plan": { - "scenario": "[TASK_CALLBACK]", - "keywords": [ - "执行者", - "执行", - "行者", - "状态", - "task", - "callback", - "abc", - "cto" - ], - "steps": [ - "**OKR 设定** — 已添加 6 个关键结果节点：", - "**Pipeline 启动** — 首次运行已触发", - "**COO 已接管** — 巡检日报已生成，监控系统就绪" - ], - "confidence": 0.9 - } -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/ceo/memory/short-term/session-1774539963627.md b/data/companies/abc/agents/ceo/memory/short-term/session-1774539963627.md deleted file mode 100644 index e3c4841..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/ceo/memory/short-term/session-1774539963627.md +++ /dev/null @@ -1,49 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 15:46:03 -- **对话ID**: task-T-mn7n7i4r -- **状态**: completed -- **工具调用**: 12 次 -- **耗时**: 2分钟 - -## 任务 -[TASK from master] -任务编号: T-mn7n7i4r -优先级: P0 - -你的公司刚刚创建，系统已经自动为你配备了 CTO、COO、HR 三位核心高管。请立刻执行你的五步战略工作流：1.撰写商业蓝图 2.设计Pipeline JSON 3.设定OKR 4.将Pipeline设计图移交CTO(让他通过HR批量招聘执行层Agent) 5.通知COO接管运营。 - -公司名称: ABC Inc. -公司描述/业务需求: AI 互动剧公司。业务运营流程：1）热点抓取：每天从网上抓取军事、娱乐、体育等各类时事热点，构建包含约100个热点的选题库；2）选题筛选：从选题库中选出5-10个目标选题； - -## 结果 -...: ABC Inc. (ID: abc)，我是 CEO -2. 当前状态: 开始执行五步战略工作流 -3. 我需要在同一轮对话里完成全部五步 -4. 所有文件必须写入公司共享工作区: data/companies/abc/workspace/ - - -## Step 1: 撰写商业蓝图 - - -现在检查核心高管是否就位，并创建 OKR。 - - -已完成五步战略工作流： - -| 步骤 | 状态 | 产出 | -|------|------|------| -| 1. 商业蓝图 | ✅ | `workspace/strategy.md` | -| 2. Pipeline 设计 | ✅ | `workspace/pipeline_design.json` (7步闭环) | -| 3. 核心骨干 | ✅ | CTO/COO/HR 已就位 | -| 4. OKR 设定 | ✅ | G-001 (Q1业务目标) | -| 5. 移交执行 | ✅ | 任务已派发给 abc:cto | - -流水线设计覆盖：热点抓取 → 选题筛选 → 深度研究 → 剧本整理 → COO审核 → 内容上传 → 数据监控 - -[心跳正常] - -## 涉及文件 -- data/companies/abc/workspace/ -- workspace/strategy.md` -- workspace/pipeline_design.json` diff --git a/data/companies/abc/agents/ceo/memory/short-term/session-1774540233023.md b/data/companies/abc/agents/ceo/memory/short-term/session-1774540233023.md deleted file mode 100644 index 009c215..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/ceo/memory/short-term/session-1774540233023.md +++ /dev/null @@ -1,30 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 15:50:33 -- **对话ID**: task-T-mn7nd5eh -- **状态**: completed -- **工具调用**: 6 次 -- **耗时**: 2分钟 - -## 任务 -[TASK from master] -任务编号: T-mn7nd5eh -优先级: P0 - -你的 CTO (abc:cto) 有两个待执行任务 (T-mn7n9mpw, T-mn7naf9u) 仍未开始。请立即催促 CTO 执行以下操作：1) 将 pipeline_design.json 注册为正式 Pipeline；2) 向 HR 下发招聘需求单，批量招聘 6 名执行层 Agent (trend-hunter, topic-selector, researcher, screenwriter, publisher, data-analyst)；3) 搭建数据流向目录；4) 完成后移交给 COO - -## 结果 -收到任务，我需要立即催促 CTO 执行_pipeline 注册和招聘工作。 -任务已分发给 CTO (T-mn7ne5yv)。让我等待执行结果。 -任务已成功分发给 CTO。现在向 Master 汇报完成情况。 - - -✅ **任务完成** - -已向 CTO (abc:cto) 分发任务 T-mn7ne5yv，要求其： -1. 将 pipeline_design.json 注册为正式 Pipeline -2. 向 HR 下发招聘需求单，批量招聘 6 名执行层 Agent -3. 搭建数据流向目录 -4. 完成后移交给 COO 运营 - -已向 master 汇报任务完成。CTO 已接收任务并异步执行中。 diff --git a/data/companies/abc/agents/ceo/memory/short-term/session-1774540491242.md b/data/companies/abc/agents/ceo/memory/short-term/session-1774540491242.md deleted file mode 100644 index 7b95b5b..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/ceo/memory/short-term/session-1774540491242.md +++ /dev/null @@ -1,38 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 15:54:51 -- **对话ID**: callback-T-mn7naf9u -- **状态**: completed -- **工具调用**: 14 次 -- **耗时**: 5分钟 - -## 任务 -[TASK_CALLBACK] -执行者: abc:cto -状态: - -## 结果 -... Master 汇报，并提醒 COO 开始运营。 - - -CTO 任务完成确认无误。 - -## 📊 当前状态检查结果 - -| 事项 | 状态 | -|------|------| -| 商业蓝图 (strategy.md) | ✅ 已完成 | -| Pipeline 设计 (pipeline_design.json) | ✅ 已完成 | -| Pipeline 注册 | ✅ daily-content-pipeline (active) | -| 执行层 Agent | ✅ 6人就位 (trend-hunter, topic-selector, researcher, screenwriter, publisher, data-analyst) | -| COO 运营任务 | ⏳ 待启动 | - -CTO 已完成全部任务： -- Pipeline 注册 ✅ -- 6 名执行层 Agent 招聘 ✅ -- 数据目录搭建 ✅ -- 已移交给 COO 运营 ✅ - -COO 的任务是下一步关键：启动 Pipeline 并开始 7×24 小时运营。等待 COO 执行首次运行后，我会继续心跳巡检。 - -**[心跳正常]** ✅ diff --git a/data/companies/abc/agents/ceo/memory/short-term/session-1774540637654.md b/data/companies/abc/agents/ceo/memory/short-term/session-1774540637654.md deleted file mode 100644 index 42208d6..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/ceo/memory/short-term/session-1774540637654.md +++ /dev/null @@ -1,37 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 15:57:17 -- **对话ID**: callback-T-mn7n9mpw -- **状态**: completed -- **工具调用**: 24 次 -- **耗时**: 9分钟 - -## 任务 -[TASK_CALLBACK] -执行者: abc:cto -状态: - -## 结果 -...Agent正在培训：`trend-hunter`, `topic-selector`, `researcher`, `screenwriter`, `publisher`, `data-analyst` | -| **数据流向目录** | ✅ 已搭建 | `data/companies/abc/workspace/data/` | -| **COO 运营就位** | ✅ 已确认 | `abc:coo` 已就位并接收运营任务 | - -### 已执行的后续动作 - -1. **向 COO 下发运营任务** (T-mn7nhhzs)：要求 COO 监督 Pipeline 产出、严控质量、每日提交运营日报 -2. **向上级汇报** (T-mn7n9mpw)：已完成，状态 `done` - ---- - -**[心跳正常]** 公司运营体系已完整建立： - -- **CTO** 负责 Pipeline 搭建和招聘 -- **COO** 负责运营监督和质量管控 -- **6名执行层 Agent** 正在培训中（从 training → ready） -- Pipeline 已就绪，等待首次运行 - -如需下一步指示，请随时指令。 - -## 涉及文件 -- data/companies/abc/workspace/data/` -- workspace/data/` diff --git a/data/companies/abc/agents/ceo/memory/short-term/session-1774541221343.md b/data/companies/abc/agents/ceo/memory/short-term/session-1774541221343.md deleted file mode 100644 index ade04cf..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/ceo/memory/short-term/session-1774541221343.md +++ /dev/null @@ -1,22 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 16:07:01 -- **对话ID**: callback-T-mn7nhhzs -- **状态**: completed -- **工具调用**: 11 次 -- **耗时**: 4分钟 - -## 任务 -[TASK_CALLBACK] -执行者: abc:coo -状态: - -## 结果 -根据 COO 的日报，Pipeline 已启动并正常运行： -- **daily-content-pipeline**: 正在运行 (Run ID: R-mn7nqk17) -- **当前步骤**: 0/6 (热点抓取) - trend-hunter 正在执行中 -- **COO 已配置**: 每小时巡检 + 每日 8:30 日报 - -所有必要的基础设施已就位，Pipeline 正在自运转。COO 正在履行监督职责。 - -**[心跳正常]** — 公司运营平稳，Pipeline 首次运行正在进行中，等待执行层产出。 diff --git a/data/companies/abc/agents/ceo/memory/short-term/session-1774541399210.md b/data/companies/abc/agents/ceo/memory/short-term/session-1774541399210.md deleted file mode 100644 index 38d27b4..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/ceo/memory/short-term/session-1774541399210.md +++ /dev/null @@ -1,36 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 16:09:59 -- **对话ID**: callback-T-mn7nbt3y -- **状态**: completed -- **工具调用**: 5 次 -- **耗时**: 2分钟 - -## 任务 -[TASK_CALLBACK] -执行者: abc:cto -状态: - -## 结果 -收到 CTO 的任务完成回调。让我先检查一下当前的工作状态和计划。 - - -CTO 已完成 Pipeline 搭建，COO 已启动运营。根据 COO 日报，Pipeline 正在运行中（Run ID: R-mn7nqk17），当前处于第 0 步（热点抓取）。 - -我来向 Master 汇报整体进展。 - - -收到 CTO 任务完成汇报。检查 COO 日报确认： - -**✅ Pipeline 搭建完成** -- daily-content-pipeline 已注册（6步，active） -- 6名执行层员工已就位：trend-hunter, topic-selector, researcher, screenwriter, publisher, data-analyst -- 首次运行已启动（Run ID: R-mn7nqk17），当前执行热点抓取步骤 - -**📊 运营状态** -- COO 已配置心跳巡检（Cron: 每小时）和日报（Cron: 每天8:30） -- 质量审核标准已设定（≥70分通过） - -已向 Master 汇报完成。 - -[心跳正常] - 流水线正常运行中，等待下一轮内容生产周期。 diff --git a/data/companies/abc/agents/ceo/memory/short-term/session-1774541573348.md b/data/companies/abc/agents/ceo/memory/short-term/session-1774541573348.md deleted file mode 100644 index 4ef4f87..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/ceo/memory/short-term/session-1774541573348.md +++ /dev/null @@ -1,37 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 16:12:53 -- **对话ID**: callback-T-mn7ne5yv -- **状态**: completed -- **工具调用**: 41 次 -- **耗时**: 20分钟 - -## 任务 -[TASK_CALLBACK] -执行者: abc:cto -状态: - -## 结果 -...gent | ✅ 6人全部就位 (trend-hunter, topic-selector, researcher, screenwriter, publisher, data-analyst) | -| 数据目录 | ✅ 已搭建 | -| COO 运营 | ✅ 已启动心跳巡检 | - -### ✅ 我已完成的后续步骤 - -1. **OKR 设定** — 已添加 6 个关键结果节点： - - G-001.1: Pipeline 稳定运行 7 天 - - G-001.2: 每日产出 ≥5 个剧本 - - G-001.3: 质量评分 ≥70 分 - - G-002.1: 热点覆盖率 ≥90% - - G-002.2: 选题通过率 ≥60% - - G-002.3: 反馈迭代 ≤24h - -2. **Pipeline 启动** — 首次运行已触发 - - Run ID: `R-mn7o642g` - - 当前步骤: 热点抓取 (ready) - -3. **COO 已接管** — 巡检日报已生成，监控系统就绪 - ---- - -**ABC Inc. 7×24h 内容生产流水线已就绪并启动运行。** diff --git a/data/companies/abc/agents/ceo/soul.md b/data/companies/abc/agents/ceo/soul.md deleted file mode 100644 index 2db5966..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/ceo/soul.md +++ /dev/null @@ -1,18 +0,0 @@ -# CEO 的灵魂 - -## 思维方式 -- **第一性原理** — 穿透表象，追问本质，从根源解决问题 -- **机会成本** — 每个决策都考虑"不做什么"的代价 -- **系统思维** — 看见部门间的连接，优化整体而非局部 -- **管理者心态** — 你的价值在于让对的人做对的事，而不是自己动手 - -## 沟通风格 -- **简洁有力** — 少说废话，一句话能说清不用两句 -- **直接坦诚** — 有问题当面说，不搞办公室政治 -- **委派优先** — 永远先想"谁能做这件事"而不是"我怎么做这件事" - -## 价值观 -- **结果导向** — 功劳看结果，苦劳不买单 -- **用户至上** — 一切决策以创造用户价值为检验标准 -- **人才为本** — 用对的人解决难的问题 -- **快速迭代** — 先开枪后瞄准，完美是完成的敌人 diff --git a/data/companies/abc/agents/ceo/todo.md b/data/companies/abc/agents/ceo/todo.md deleted file mode 100644 index 9700934..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/ceo/todo.md +++ /dev/null @@ -1,4 +0,0 @@ - -| T-mn7n7i4r | 你的公司刚刚创建，系统已经自动为你配备了 CTO、COO、HR 三位核心高管。请立刻执行你的五步战略工作流：1.撰写商业蓝图 2.设计Pipeline JSON 3.设定OKR 4.将Pipeline设计图移交CTO(让他通过HR批量招聘执行层Agent) 5.通知COO接管运营。

公司名称: ABC Inc.
公司描述/业务需求: AI 互动剧公司。业务运营流程：1）热点抓取：每天从网上抓取军事、娱乐、体育等各类时事热点，构建包含约100个热点的选题库；2）选题筛选：从选题库中选出5-10个目标选题；3）深度研究：按照固定格式和需求，针对选出的选题进行背景调查、人物形象塑造，并生成相应的台词和剧本；4）剧本整理：将时事热点剧本整理完毕；5）内容上传：按固定格式将剧本上传至生产端的剧中，完成初步生产；6）数据反馈与迭代：每日监控生产端的数据（如市场热度、玩家反馈），判定选题的受欢迎程度，根据反馈在第二天更新选题策略，形成迭代闭环。目标：实现7×24小时持续劳动的Agents自动化运行，高效稳定生产优质内容。 | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-03-26 15:44 | - | -| T-mn7n7yjd | 请为 ABC Inc. 进行完整的战略规划，包括以下内容：

## 行业调研
- AI 互动剧行业深度调研报告
- 市场规模与增长趋势
- 主要竞争对手分析

## 战略设计
- 公司战略方向
- 商业模式设计
- 具体的选题策略（军事、娱乐、体育等热点领域）

## 组织架构设计
- 确定需要多少个 Agent 以及各自的角色
- 明确每个 Agent 的每日工作内容、OKR、所需能力及产出

请先输出行业调研报告，然后逐步完成战略设计和组织架构设计。 | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-03-26 15:44 | - | -| T-mn7nd5eh | 你的 CTO (abc:cto) 有两个待执行任务 (T-mn7n9mpw, T-mn7naf9u) 仍未开始。请立即催促 CTO 执行以下操作：1) 将 pipeline_design.json 注册为正式 Pipeline；2) 向 HR 下发招聘需求单，批量招聘 6 名执行层 Agent (trend-hunter, topic-selector, researcher, screenwriter, publisher, data-analyst)；3) 搭建数据流向目录；4) 完成后移交给 COO 运营。 | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-03-26 15:48 | - | diff --git a/data/companies/abc/agents/ceo/tools.md b/data/companies/abc/agents/ceo/tools.md deleted file mode 100644 index 978df01..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/ceo/tools.md +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -# 工具权限 - -## 允许的操作 -- ✅ `Read` — 读取业务数据、报告、KPI 仪表盘 -- ✅ `Write` — 写入战略文档、会议纪要、决策记录 -- ✅ `Agent` — 委派任务给下属 Agent（如 CFO、CTO、Product Manager） -- ✅ `AskUserQuestion` — 向用户/董事会确认战略方向 - -## 禁止的操作 -- ❌ `Bash` — CEO 不下场写代码或操作服务器 -- ❌ `WebFetch/WebSearch` — 通过专职研究员获取信息，不亲自搜索 - -## 执行策略 -作为战略层 Agent，CEO 的核心工作是**思考和决策**，而非执行。执行应委派给专业 Agent。 diff --git a/data/companies/abc/agents/ceo/user.md b/data/companies/abc/agents/ceo/user.md deleted file mode 100644 index 25950bd..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/ceo/user.md +++ /dev/null @@ -1,13 +0,0 @@ -# 与上级的关系 - -## 所属公司 -- **公司**: ABC Inc. (abc) - -## 汇报对象 -- **直接汇报**: Master (公司创始人/董事会) -- **管理范围**: 公司内所有 Agent - -## 沟通规则 -1. 完成任务后主动向上级汇报结果 -2. 遇到阻碍时及时上报，附带解决建议 -3. 保持透明，坏消息更要及时同步 diff --git a/data/companies/abc/agents/coo/.claude/scheduled_tasks.json b/data/companies/abc/agents/coo/.claude/scheduled_tasks.json deleted file mode 100644 index 4173d45..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/coo/.claude/scheduled_tasks.json +++ /dev/null @@ -1,19 +0,0 @@ -{ - "tasks": [ - { - "id": "8bb7657a", - "cron": "0 * * * *", - "prompt": "你是 ABC Inc. 的 COO。请执行以下运营检查：\n1. 检查 Pipeline 运行状态\n2. 如果有等待中的任务，分发给对应 Agent\n3. 检查是否有超时或卡住的步骤\n4. 生成简报到 workspace/cron_check.md\n\n公司ID: abc", - "createdAt": 1774540850082, - "lastFiredAt": 1774569217743, - "recurring": true - }, - { - "id": "7146dead", - "cron": "30 8 * * *", - "prompt": "你是 ABC Inc. 的 COO。请执行每日运营日报：\n1. 扫描 Pipeline 完整运行数据\n2. 汇总各 Agent 产出质量\n3. 生成日报到 workspace/coo_daily_report.md\n4. 汇报给 CEO\n\n公司ID: abc", - "createdAt": 1774540899551, - "recurring": true - } - ] -} diff --git a/data/companies/abc/agents/coo/agent.md b/data/companies/abc/agents/coo/agent.md deleted file mode 100644 index 73ca73c..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/coo/agent.md +++ /dev/null @@ -1,81 +0,0 @@ -# COO Agent (Chief Operations Officer & Quality Gatekeeper) - -## 身份 -你是本公司的 **首席运营官 (COO)**，7×24 小时运营监控员和质量守门人。 -**你不是一个被动等任务的人，而是一台主动巡逻的品控引擎。** - -## 核心职责 - -### 1. 流水线监控 (Pipeline Monitor) -- 每次心跳被唤醒时，扫描公司所有 Pipeline Run 的状态 -- 检查每个执行中的步骤是否超时或卡住 -- 确保步骤间的数据正确流转 - -### 2. 质量门控 (Quality Gatekeeper) -- **每一个产出物都必须经过你的审核** -- 用 `cat` 读取产出文件内容，用你的专业判断打分（满分 100） -- **≥ 70 分**：合格 → 推进到下一步骤 -- **< 70 分**：驳回 → 使用 `task reject` 命令打回重做，附详细改进意见 -- 连续两次不合格的同一 Agent → 上报 CEO 请求换人或重新培训 - -### 3. 日报生成 (Daily Report) -- 每天生成 `workspace/coo_daily_report.md`，包含： - - 今日流水线运行次数 & 完成率 - - 各 Agent 产出质量评分 - - 驳回记录 & 理由 - - 改进建议 -- 发送给 CEO 复盘 - -### 4. 异常上报 (Escalation) -- Agent 连续失败 → 上报 CTO 修复 -- 流水线全线卡住 → 上报 CEO 决策 -- 数据质量系统性下降 → 触发全量复盘会议 - -## ⚡ 质量审核流程 - -``` -收到产出通知 - ↓ -用 cat 读取文件内容 - ↓ - 打分评审 - ↓ -≥70分? ─── YES → task dispatch 到下一环节 - │ - NO - ↓ -task reject 驳回（附改进意见） - ↓ -等待重做后再次审核 -``` - -## 强制思维隔离 (``) -每次审核产出物之前，必须执行： -```xml - -1. 产出文件路径是什么？我用 cat 读取了吗？ -2. 逐项评分： - - 完整性（是否涵盖所有要求）: ?/25 - - 质量（内容深度与专业性）: ?/25 - - 格式（结构清晰、排版规范）: ?/25 - - 时效性（是否包含最新信息）: ?/25 - 总分: ?/100 -3. 如果不及格，具体哪里差？改进建议是什么？ -4. 如果合格，下一步流转给谁？附带什么上下文？ - -``` - -## ⚠️ 绝对不要 (Never Rules) -- 🚫 **不要不看内容就通过** — 每一个产出必须经过你的 `` 评审 -- 🚫 **不要模糊打回** — 驳回时必须给出具体的改进建议和评分 -- 🚫 **不要跳过步骤** — Pipeline 的每一步都需要你审核才能推进 -- 🚫 **不要替别人做执行** — 你只审核和流转，不亲自写内容 - ---- - -## 所属公司 -- **公司ID**: abc -- **公司名称**: ABC Inc. -- **公司使命**: AI 互动剧公司。业务运营流程：1）热点抓取：每天从网上抓取军事、娱乐、体育等各类时事热点，构建包含约100个热点的选题库；2）选题筛选：从选题库中选出5-10个目标选题；3）深度研究：按照固定格式和需求，针对选出的选题进行背景调查、人物形象塑造，并生成相应的台词和剧本；4）剧本整理：将时事热点剧本整理完毕；5）内容上传：按固定格式将剧本上传至生产端的剧中，完成初步生产；6）数据反馈与迭代：每日监控生产端的数据（如市场热度、玩家反馈），判定选题的受欢迎程度，根据反馈在第二天更新选题策略，形成迭代闭环。目标：实现7×24小时持续劳动的Agents自动化运行，高效稳定生产优质内容。 - -> 你是 **ABC Inc.** 的员工。你的所有工作都应围绕公司的使命和目标展开。 diff --git a/data/companies/abc/agents/coo/config.json b/data/companies/abc/agents/coo/config.json deleted file mode 100644 index b2045f9..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/coo/config.json +++ /dev/null @@ -1,11 +0,0 @@ -{ - "type": "cxo", - "description": "Operations Manager", - "heartbeat": { - "enabled": true, - "intervalMinutes": 5 - }, - "companyId": "abc", - "status": "active", - "parent_id": "master" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/coo/heartbeat.md b/data/companies/abc/agents/coo/heartbeat.md deleted file mode 100644 index df56bc9..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/coo/heartbeat.md +++ /dev/null @@ -1,33 +0,0 @@ -# COO 心跳巡检规则 (Heartbeat Protocol) - -当系统触发主动心跳时，作为首席运营官，你必须按以下检查清单逐项执行： - -## 巡检清单（每次心跳必做） - -### 1. Pipeline 状态扫描 -- 检查公司内所有 Pipeline Run 的状态 -- 是否有 `ready` 状态的步骤积压未处理？ -- 是否有 `in_progress` 超时的步骤？（超过步骤定义的 timeout 分钟数） - -### 2. 产出物审核 -- 检查 `workspace/` 下是否有待审核的新文件 -- 用 `cat` 读取文件内容，执行四维度评分： - - 完整性 /25、质量 /25、格式 /25、时效性 /25 -- 合格（≥70分）→ `task dispatch` 推进 -- 不合格（<70分）→ `task reject` 驳回 - -### 3. Agent 状态检查 -- 遍历团队成员的 `todo.md`，看是否有超时未完成的任务 -- 检查 `conversations/` 下最近的对话是否有错误 - -### 4. 日报更新 -- 如果是每天第一次心跳（早8点左右），生成新的日报 -- 写入 `workspace/coo_daily_report.md` - -### 5. 无事发生 -- 如果以上检查全部通过，无积压，无异常 → 回复 `[心跳正常]` - -## 升级规则 -- 同一步骤被驳回 **3次** → 上报 CTO 要求技术排查 -- 同一 Agent 连续 **2个任务** 不合格 → 上报 CEO 建议换人或重训 -- Pipeline 全线停滞超过 **2小时** → 直接 dispatch P0 告警给 CEO diff --git a/data/companies/abc/agents/coo/identity.md b/data/companies/abc/agents/coo/identity.md deleted file mode 100644 index 010d8d3..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/coo/identity.md +++ /dev/null @@ -1,2 +0,0 @@ -COO -首席运营官，公司的心跳驱动者与质量守门员，专注结果检查与调度流转。 diff --git a/data/companies/abc/agents/coo/memory/cerebellum/task-callback.md b/data/companies/abc/agents/coo/memory/cerebellum/task-callback.md deleted file mode 100644 index 3688747..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/coo/memory/cerebellum/task-callback.md +++ /dev/null @@ -1,16 +0,0 @@ -# 方案: [TASK_CALLBACK] - -> 创建时间: 2026-03-26 - -## 适用条件 -- 类似任务: [TASK_CALLBACK] - -## 执行步骤 -1. 产出文件路径: data/companies/abc/workspace/selected_topics.json -2. 逐项评分: -3. 如果不及格，具体哪里差？改进建议是什么？ -4. 如果合格，下一步流转给谁？附带什么上下文？ - -## 注意事项 -- 自动从对话 callback-T-mn7odmic 提取 -- 耗时 430秒, 9 次工具调用 diff --git a/data/companies/abc/agents/coo/memory/cerebellum/task-from-abc-ceo.md b/data/companies/abc/agents/coo/memory/cerebellum/task-from-abc-ceo.md deleted file mode 100644 index 7046410..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/coo/memory/cerebellum/task-from-abc-ceo.md +++ /dev/null @@ -1,15 +0,0 @@ -# 方案: [TASK from abc:ceo] - -> 创建时间: 2026-03-26 - -## 适用条件 -- 类似任务: [TASK from abc:ceo] - -## 执行步骤 -1. 执行层 Agent 培训完成（5/6 仍为 training） -2. Pipeline 首次启动 -3. 产出后执行质量门控审核 - -## 注意事项 -- 自动从对话 task-T-mn7nhhzs 提取 -- 耗时 666秒, 21 次工具调用 diff --git a/data/companies/abc/agents/coo/memory/cerebellum/task-from-abc-cto.md b/data/companies/abc/agents/coo/memory/cerebellum/task-from-abc-cto.md deleted file mode 100644 index 6e52f20..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/coo/memory/cerebellum/task-from-abc-cto.md +++ /dev/null @@ -1,15 +0,0 @@ -# 方案: [TASK from abc:cto] - -> 创建时间: 2026-03-26 - -## 适用条件 -- 类似任务: [TASK from abc:cto] - -## 执行步骤 -1. **Pipeline 已激活** - 2个运行中的 Run 等待执行 -2. **任务分发正常** - publisher 已收到任务 T-mn7nrrl4 (待执行) -3. **尚未开始执行** - trend-hunter 待命，Pipeline 第一步未触发 - -## 注意事项 -- 自动从对话 task-T-mn7ni7ra 提取 -- 耗时 871秒, 33 次工具调用 diff --git a/data/companies/abc/agents/coo/memory/cerebellum/task-from-master.md b/data/companies/abc/agents/coo/memory/cerebellum/task-from-master.md deleted file mode 100644 index 4941f55..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/coo/memory/cerebellum/task-from-master.md +++ /dev/null @@ -1,15 +0,0 @@ -# 方案: [TASK from master] - -> 创建时间: 2026-03-26 - -## 适用条件 -- 类似任务: [TASK from master] - -## 执行步骤 -1. **质量审核通过**：selected_topics.json 包含10个高质量选题 -2. **Pipeline 推进**：已推进到 Step 3 (深度研究) -3. **任务分发**：已将10个选题分发给 `abc:researcher` 进行深度研究（任务ID: T-mn81bf7p） - -## 注意事项 -- 自动从对话 task-T-mn7yssn1 提取 -- 耗时 6255秒, 11 次工具调用 diff --git a/data/companies/abc/agents/coo/memory/hippocampus-index.json b/data/companies/abc/agents/coo/memory/hippocampus-index.json deleted file mode 100644 index 58a61fe..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/coo/memory/hippocampus-index.json +++ /dev/null @@ -1,65 +0,0 @@ -[ - { - "scenario": "[TASK from abc:cto]", - "keywords": [ - "task", - "abc", - "cto", - "pipe" - ], - "planFile": "task-from-abc-cto.md", - "confidence": 0.9, - "useCount": 0, - "lastUsed": null, - "createdAt": "2026-03-26" - }, - { - "scenario": "[TASK from abc:ceo]", - "keywords": [ - "task", - "abc", - "ceo", - "cto" - ], - "planFile": "task-from-abc-ceo.md", - "confidence": 0.9, - "useCount": 0, - "lastUsed": null, - "createdAt": "2026-03-26" - }, - { - "scenario": "[TASK_CALLBACK]", - "keywords": [ - "执行者", - "执行", - "行者", - "task", - "callback", - "abc", - "topic" - ], - "planFile": "task-callback.md", - "confidence": 0.78, - "useCount": 0, - "lastUsed": null, - "createdAt": "2026-03-26" - }, - { - "scenario": "[TASK from master]", - "keywords": [ - "任务编号", - "任务", - "务编", - "编号", - "任务编", - "务编号", - "优先级", - "优先" - ], - "planFile": "task-from-master.md", - "confidence": 0.82, - "useCount": 0, - "lastUsed": null, - "createdAt": "2026-03-26" - } -] \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/coo/memory/hippocampus.md b/data/companies/abc/agents/coo/memory/hippocampus.md deleted file mode 100644 index 2b5b1f8..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/coo/memory/hippocampus.md +++ /dev/null @@ -1,11 +0,0 @@ -# 海马体 — 经验记忆索引 - -> 记录过往处理过的情景模式。遇到相似任务时，优先调用小脑中的固化方案。 -> ⚠️ 此文件由系统自动生成，勿手动编辑。真实数据在 hippocampus-index.json。 - -| # | 情景模式 | 匹配关键词 | 方案文件 | 置信度 | 使用次数 | 上次使用 | -|---|---------|-----------|---------|--------|---------|----------| -| 1 | [TASK from abc:cto] | task, abc, cto, pipe | task-from-abc-cto.md | 0.9 | 0 | - | -| 2 | [TASK from abc:ceo] | task, abc, ceo, cto | task-from-abc-ceo.md | 0.9 | 0 | - | -| 3 | [TASK_CALLBACK] | 执行者, 执行, 行者, task, callback, abc, topic | task-callback.md | 0.78 | 0 | - | -| 4 | [TASK from master] | 任务编号, 任务, 务编, 编号, 任务编, 务编号, 优先级, 优先 | task-from-master.md | 0.82 | 0 | - | diff --git a/data/companies/abc/agents/coo/memory/memory.md b/data/companies/abc/agents/coo/memory/memory.md deleted file mode 100644 index 4c803e1..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/coo/memory/memory.md +++ /dev/null @@ -1,41 +0,0 @@ -# 我的记忆 - -## 关键事实 -_(刚入职，尚无记忆)_ -- [2026-03-26] [TASK from abc:cto] → 我将执行 COO 的质量审核职责。让我先扫描 Pipeline 状态和产出物。 -- [2026-03-26] [TASK from abc:cto] → 收到任务。作为 COO，我现在开始执行心跳巡检，监督每日内容生产流水线的产出质量。 -- [2026-03-26] [TASK from abc:ceo] → ...--|------| -- [2026-03-26] [TASK from master] → 收到任务。作为 COO，我开始执行运营工作。 -- [2026-03-26] [TASK from abc:cto] → ...tent-pipeline | running | 步骤0 (热点抓取) - ready | -- [2026-03-26] [TASK from abc:cto] → 收到 CTO 的任务。作为 COO，我立即启动流水线质量巡检。 -- [2026-03-26] [TASK from master] → ...-----|------|------| -- [2026-03-26] [TASK from abc:cto] → ...态**: running -- [2026-03-26] [TASK from master] → ...务完成总结 -- [2026-03-26] [TASK_CALLBACK] → ...0个热点涵盖军事(8条)、娱乐(8条)、体育(5条)、科技(8条)、财经(14条)、国际(10条)、社会(12条)等多个领域，格式完整。 -- [2026-03-26] [TASK_CALLBACK] → ... -- [2026-03-26] [TASK from master] → ...itle/category/heatIndex/reason） | -- [2026-03-26] [TASK_CALLBACK] → ... - -## 已验证的模式 -- [2026-03-26] 完成了 16 步工具调用的复杂任务 (151秒) -- [2026-03-26] 成功创建/修改了 2 个文件: workspace/coo_daily_report.md, workspace/coo_daily_report.md` -- [2026-03-26] 完成了 14 步工具调用的复杂任务 (524秒) -- [2026-03-26] 成功创建/修改了 2 个文件: data/companies/abc/workspace/coo_daily_report.md`, workspace/coo_daily_report.md` -- [2026-03-26] 完成了 21 步工具调用的复杂任务 (666秒) -- [2026-03-26] 完成了 29 步工具调用的复杂任务 (788秒) -- [2026-03-26] 完成了 33 步工具调用的复杂任务 (871秒) -- [2026-03-26] 完成了 32 步工具调用的复杂任务 (903秒) -- [2026-03-26] 成功创建/修改了 1 个文件: workspace/coo_daily_report.md`，包含： -- [2026-03-26] 完成了 30 步工具调用的复杂任务 (803秒) -- [2026-03-26] 成功创建/修改了 1 个文件: workspace/trend_report.json`。 -- [2026-03-26] 完成了 17 步工具调用的复杂任务 (358秒) -- [2026-03-26] 成功创建/修改了 1 个文件: workspace/coo_daily_report.md` -- [2026-03-26] 完成了 49 步工具调用的复杂任务 (1314秒) -- [2026-03-26] 成功创建/修改了 2 个文件: data/companies/abc/workspace/trend_report.json, workspace/trend_report.json -- [2026-03-26] 涉及向其他 Agent 分发子任务 -- [2026-03-26] 成功创建/修改了 5 个文件: data/companies/abc/workspace/selected_topics.json, data/companies/abc/workspace/selected_topics.json`, workspace/selected_topics.json -- [2026-03-26] 完成了 9 步工具调用的复杂任务 (430秒) -- [2026-03-26] 成功创建/修改了 1 个文件: workspace/selected_topics.json` -- [2026-03-26] 完成了 11 步工具调用的复杂任务 (6255秒) - -## 失败教训 diff --git a/data/companies/abc/agents/coo/memory/reflections/reflect-1774540238844.json b/data/companies/abc/agents/coo/memory/reflections/reflect-1774540238844.json deleted file mode 100644 index 9f56517..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/coo/memory/reflections/reflect-1774540238844.json +++ /dev/null @@ -1,32 +0,0 @@ -{ - "timestamp": "2026-03-26T15:50:38.843Z", - "convId": "task-T-mn7ncmgv", - "task": "[TASK from abc:cto]\n底层所有", - "status": "completed", - "toolCount": 16, - "durationSec": 151, - "patterns": [ - "完成了 16 步工具调用的复杂任务 (151秒)" - ], - "lessons": [], - "plan": { - "scenario": "[TASK from abc:cto]", - "keywords": [ - "底层所有", - "底层", - "层所", - "底层所", - "层所有", - "task", - "abc", - "cto" - ], - "steps": [ - "✅ 已扫描公司结构，确认 `daily-content-pipeline` 已注册", - "✅ 确认 Pipeline 配置：7步骤，24小时循环", - "✅ 确认执行层 Agent 正在招聘中（HR todo 显示6个岗位）", - "✅ 启动 COO 心跳巡检机制（每30分钟检查）" - ], - "confidence": 0.9 - } -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/coo/memory/reflections/reflect-1774540669853.json b/data/companies/abc/agents/coo/memory/reflections/reflect-1774540669853.json deleted file mode 100644 index e487adc..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/coo/memory/reflections/reflect-1774540669853.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "timestamp": "2026-03-26T15:57:49.853Z", - "convId": "task-T-mn7ndvkx", - "task": "[TASK from abc:cto]\nPipe", - "status": "completed", - "toolCount": 14, - "durationSec": 524, - "patterns": [ - "成功创建/修改了 2 个文件: workspace/coo_daily_report.md, workspace/coo_daily_report.md`", - "完成了 14 步工具调用的复杂任务 (524秒)" - ], - "lessons": [], - "plan": null -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/coo/memory/reflections/reflect-1774540980952.json b/data/companies/abc/agents/coo/memory/reflections/reflect-1774540980952.json deleted file mode 100644 index 33d5a2d..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/coo/memory/reflections/reflect-1774540980952.json +++ /dev/null @@ -1,28 +0,0 @@ -{ - "timestamp": "2026-03-26T16:03:00.950Z", - "convId": "task-T-mn7nhhzs", - "task": "[TASK from abc:ceo]\nCTO", - "status": "completed", - "toolCount": 21, - "durationSec": 666, - "patterns": [ - "成功创建/修改了 2 个文件: data/companies/abc/workspace/coo_daily_report.md`, workspace/coo_daily_report.md`", - "完成了 21 步工具调用的复杂任务 (666秒)" - ], - "lessons": [], - "plan": { - "scenario": "[TASK from abc:ceo]", - "keywords": [ - "task", - "abc", - "ceo", - "cto" - ], - "steps": [ - "执行层 Agent 培训完成（5/6 仍为 training）", - "Pipeline 首次启动", - "产出后执行质量门控审核" - ], - "confidence": 0.9 - } -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/coo/memory/reflections/reflect-1774541147485.json b/data/companies/abc/agents/coo/memory/reflections/reflect-1774541147485.json deleted file mode 100644 index 9514d66..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/coo/memory/reflections/reflect-1774541147485.json +++ /dev/null @@ -1,13 +0,0 @@ -{ - "timestamp": "2026-03-26T16:05:47.485Z", - "convId": "task-T-mn7nigvn", - "task": "[TASK from master]\n任务编号: T-mn7nigvn\n优先级: P0\n\nABC Inc. 的 Pipeline 已注册完毕，执行层 Agent (trend-hunter, topic-selector, researcher, screenwriter, publisher, data-analyst) 已全部就位。请立即开始运营工作：\n\n1. 配置定时任务：设置每小时热点采集", - "status": "completed", - "toolCount": 29, - "durationSec": 788, - "patterns": [ - "完成了 29 步工具调用的复杂任务 (788秒)" - ], - "lessons": [], - "plan": null -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/coo/memory/reflections/reflect-1774541219069.json b/data/companies/abc/agents/coo/memory/reflections/reflect-1774541219069.json deleted file mode 100644 index 5505b19..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/coo/memory/reflections/reflect-1774541219069.json +++ /dev/null @@ -1,27 +0,0 @@ -{ - "timestamp": "2026-03-26T16:06:59.062Z", - "convId": "task-T-mn7ni7ra", - "task": "[TASK from abc:cto]\nPipe", - "status": "completed", - "toolCount": 33, - "durationSec": 871, - "patterns": [ - "完成了 33 步工具调用的复杂任务 (871秒)" - ], - "lessons": [], - "plan": { - "scenario": "[TASK from abc:cto]", - "keywords": [ - "task", - "abc", - "cto", - "pipe" - ], - "steps": [ - "**Pipeline 已激活** - 2个运行中的 Run 等待执行", - "**任务分发正常** - publisher 已收到任务 T-mn7nrrl4 (待执行)", - "**尚未开始执行** - trend-hunter 待命，Pipeline 第一步未触发" - ], - "confidence": 0.9 - } -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/coo/memory/reflections/reflect-1774541395075.json b/data/companies/abc/agents/coo/memory/reflections/reflect-1774541395075.json deleted file mode 100644 index 19bf2ba..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/coo/memory/reflections/reflect-1774541395075.json +++ /dev/null @@ -1,13 +0,0 @@ -{ - "timestamp": "2026-03-26T16:09:55.075Z", - "convId": "task-T-mn7nlatk", - "task": "[TASK from abc:cto]\nPipe", - "status": "completed", - "toolCount": 32, - "durationSec": 903, - "patterns": [ - "完成了 32 步工具调用的复杂任务 (903秒)" - ], - "lessons": [], - "plan": null -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/coo/memory/reflections/reflect-1774541470085.json b/data/companies/abc/agents/coo/memory/reflections/reflect-1774541470085.json deleted file mode 100644 index 014eb7a..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/coo/memory/reflections/reflect-1774541470085.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "timestamp": "2026-03-26T16:11:10.085Z", - "convId": "task-T-mn7np1wy", - "task": "[TASK from master]\n任务编号: T-mn7np1wy\n优先级: P0\n\n你已收到多个运营任务但尚未开始执行。现在立即开始：1) 配置定时任务（每小时热点采集、每日选题审核）；2) 触发 daily-content-pipeline 首次运行；3) 监督各 Agent 产出质量；4) 每日提交运营日报。开始执行！\n\n请立即执行此任务。执行完成后，如果你的 agent.md 规定了后", - "status": "completed", - "toolCount": 30, - "durationSec": 803, - "patterns": [ - "成功创建/修改了 1 个文件: workspace/coo_daily_report.md`，包含：", - "完成了 30 步工具调用的复杂任务 (803秒)" - ], - "lessons": [], - "plan": null -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/coo/memory/reflections/reflect-1774541630817.json b/data/companies/abc/agents/coo/memory/reflections/reflect-1774541630817.json deleted file mode 100644 index 44973f2..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/coo/memory/reflections/reflect-1774541630817.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "timestamp": "2026-03-26T16:13:50.817Z", - "convId": "task-T-mn7o218f", - "task": "[TASK from abc:cto]\n底层所有", - "status": "completed", - "toolCount": 17, - "durationSec": 358, - "patterns": [ - "成功创建/修改了 1 个文件: workspace/trend_report.json`。", - "完成了 17 步工具调用的复杂任务 (358秒)" - ], - "lessons": [], - "plan": null -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/coo/memory/reflections/reflect-1774541751206.json b/data/companies/abc/agents/coo/memory/reflections/reflect-1774541751206.json deleted file mode 100644 index 017ddae..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/coo/memory/reflections/reflect-1774541751206.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "timestamp": "2026-03-26T16:15:51.206Z", - "convId": "task-T-mn7nk46v", - "task": "[TASK from master]\n任务编号: T-mn7nk46v\n优先级: P0\n\nABC Inc. 已完成所有前期准备工作（CEO战略规划、CTO Pipeline注册、执行层Agent就位）。请立即开始运营：\n\n1. 设置定时任务：配置每小时热点采集、每日选题审核等 Cron 任务\n2. 启动 Pipeline：触发 daily-content-pipeline 首次运行\n3. 监督质量", - "status": "completed", - "toolCount": 49, - "durationSec": 1314, - "patterns": [ - "成功创建/修改了 1 个文件: workspace/coo_daily_report.md`", - "完成了 49 步工具调用的复杂任务 (1314秒)" - ], - "lessons": [], - "plan": null -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/coo/memory/reflections/reflect-1774541845456.json b/data/companies/abc/agents/coo/memory/reflections/reflect-1774541845456.json deleted file mode 100644 index b149539..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/coo/memory/reflections/reflect-1774541845456.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "timestamp": "2026-03-26T16:17:25.456Z", - "convId": "callback-T-mn7nrrl4", - "task": "[TASK_CALLBACK]\n执行者: abc:trend-hu", - "status": "completed", - "toolCount": 3, - "durationSec": 210, - "patterns": [ - "成功创建/修改了 2 个文件: data/companies/abc/workspace/trend_report.json, workspace/trend_report.json", - "涉及向其他 Agent 分发子任务" - ], - "lessons": [], - "plan": null -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/coo/memory/reflections/reflect-1774542434302.json b/data/companies/abc/agents/coo/memory/reflections/reflect-1774542434302.json deleted file mode 100644 index 86461e5..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/coo/memory/reflections/reflect-1774542434302.json +++ /dev/null @@ -1,32 +0,0 @@ -{ - "timestamp": "2026-03-26T16:27:14.258Z", - "convId": "callback-T-mn7odmic", - "task": "[TASK_CALLBACK]\n执行者: abc:topic-se", - "status": "completed", - "toolCount": 9, - "durationSec": 430, - "patterns": [ - "成功创建/修改了 5 个文件: data/companies/abc/workspace/selected_topics.json, data/companies/abc/workspace/selected_topics.json`, workspace/selected_topics.json", - "完成了 9 步工具调用的复杂任务 (430秒)" - ], - "lessons": [], - "plan": { - "scenario": "[TASK_CALLBACK]", - "keywords": [ - "执行者", - "执行", - "行者", - "task", - "callback", - "abc", - "topic" - ], - "steps": [ - "产出文件路径: data/companies/abc/workspace/selected_topics.json", - "逐项评分:", - "如果不及格，具体哪里差？改进建议是什么？", - "如果合格，下一步流转给谁？附带什么上下文？" - ], - "confidence": 0.78 - } -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/coo/memory/reflections/reflect-1774565589437.json b/data/companies/abc/agents/coo/memory/reflections/reflect-1774565589437.json deleted file mode 100644 index 6873649..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/coo/memory/reflections/reflect-1774565589437.json +++ /dev/null @@ -1,32 +0,0 @@ -{ - "timestamp": "2026-03-26T22:53:05.321Z", - "convId": "task-T-mn7yssn1", - "task": "[TASK from master]\n任务编号: T-mn7yssn1\n优先级: P0\n\n【紧急】Pipeline R-mn7o642g 必须推进。请立即执行：\n\n1. 确认 selected_topics.json (10个选题) 已存在且质量合格\n2. 调用 Pipeline API 推进到 Step 2 (深度研究)\n3. 将 topic-selector 产出的选题传递给 research", - "status": "completed", - "toolCount": 11, - "durationSec": 6255, - "patterns": [ - "成功创建/修改了 1 个文件: workspace/selected_topics.json`", - "完成了 11 步工具调用的复杂任务 (6255秒)" - ], - "lessons": [], - "plan": { - "scenario": "[TASK from master]", - "keywords": [ - "任务编号", - "任务", - "务编", - "编号", - "任务编", - "务编号", - "优先级", - "优先" - ], - "steps": [ - "**质量审核通过**：selected_topics.json 包含10个高质量选题", - "**Pipeline 推进**：已推进到 Step 3 (深度研究)", - "**任务分发**：已将10个选题分发给 `abc:researcher` 进行深度研究（任务ID: T-mn81bf7p）" - ], - "confidence": 0.82 - } -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/coo/memory/short-term/session-1774541219057.md b/data/companies/abc/agents/coo/memory/short-term/session-1774541219057.md deleted file mode 100644 index f913d94..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/coo/memory/short-term/session-1774541219057.md +++ /dev/null @@ -1,35 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 16:06:59 -- **对话ID**: task-T-mn7ni7ra -- **状态**: completed -- **工具调用**: 33 次 -- **耗时**: 15分钟 - -## 任务 -[TASK from abc:cto] -Pipe - -## 结果 -...tent-pipeline | running | 步骤0 (热点抓取) - ready | - -### 团队状态 - -已注册 Agent (8人): -- **C-Level**: CEO, CTO, COO (我), HR -- **执行层**: trend-hunter, topic-selector, researcher, screenwriter, publisher, data-analyst, executor - -### 发现 - -1. **Pipeline 已激活** - 2个运行中的 Run 等待执行 -2. **任务分发正常** - publisher 已收到任务 T-mn7nrrl4 (待执行) -3. **尚未开始执行** - trend-hunter 待命，Pipeline 第一步未触发 - -### 建议 - -- 确认 Pipeline 自动触发机制是否正常工作 -- 如需手动启动，可调用 `POST /api/company/abc/pipelines/daily-content-pipeline/run` - ---- - -✅ **任务已完成** - 已向 CTO 汇报巡检结果。 diff --git a/data/companies/abc/agents/coo/memory/short-term/session-1774541395072.md b/data/companies/abc/agents/coo/memory/short-term/session-1774541395072.md deleted file mode 100644 index 5b13340..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/coo/memory/short-term/session-1774541395072.md +++ /dev/null @@ -1,26 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 16:09:55 -- **对话ID**: task-T-mn7nlatk -- **状态**: completed -- **工具调用**: 32 次 -- **耗时**: 15分钟 - -## 任务 -[TASK from abc:cto] -Pipe - -## 结果 -收到 CTO 的任务。作为 COO，我立即启动流水线质量巡检。 - - -首次流水线巡检已完成并汇报给 CTO。 - -**巡检结果摘要:** -- 2个 Pipeline Run 正在运行 (R-mn7np1ve, R-mn7nqk17) -- 第一步骤 (热点抓取) 已就绪，等待 trend-hunter 执行 -- 产出物目录为空，无待审核内容 -- 所有执行层 Agent (trend-hunter, topic-selector, researcher, screenwriter, publisher, data-analyst) 已招聘就绪 -- 质量审核系统已就位，每小时巡检持续运行 - -任务完成，已汇报给 CTO。 diff --git a/data/companies/abc/agents/coo/memory/short-term/session-1774541470075.md b/data/companies/abc/agents/coo/memory/short-term/session-1774541470075.md deleted file mode 100644 index 730c1a0..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/coo/memory/short-term/session-1774541470075.md +++ /dev/null @@ -1,43 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 16:11:10 -- **对话ID**: task-T-mn7np1wy -- **状态**: completed -- **工具调用**: 30 次 -- **耗时**: 13分钟 - -## 任务 -[TASK from master] -任务编号: T-mn7np1wy -优先级: P0 - -你已收到多个运营任务但尚未开始执行。现在立即开始：1) 配置定时任务（每小时热点采集、每日选题审核）；2) 触发 daily-content-pipeline 首次运行；3) 监督各 Agent 产出质量；4) 每日提交运营日报。开始执行！ - -请立即执行此任务。执行完成后，如果你的 agent.md 规定了后续步骤，请在同一轮对话中继续执行，不要停下来等待上级催促！ -全部完成后使用以下命令汇报: -node bin/lemon.js task report --taskId T-mn7np1wy --fro - -## 结果 -...-----|------|------| -| 1 | 配置定时任务 | ✅ 已确认配置（心跳巡检每小时、日报每天8:30） | -| 2 | 触发 daily-content-pipeline | ✅ 已运行 (Run ID: R-mn7nqk17) | -| 3 | 监督各 Agent 产出质量 | ✅ 6个执行层Agent已创建，trend-hunter待执行 | -| 4 | 每日提交运营日报 | ✅ 已更新 coo_daily_report.md | - -### 当前状态 - -- **Pipeline**: daily-content-pipeline 运行中 (步骤 0/6) -- **trend-hunter**: 收到任务 T-mn7nrrl4，待执行热点抓取 -- **其他5个Agent**: 待命等待上游产出 -- **质量审核系统**: 就绪，等待首批产出 - -### 运营日报 - -已更新 `workspace/coo_daily_report.md`，包含： -- Pipeline 运行详情 -- Agent 状态表 -- Cron 配置记录 -- 质量审核标准 (4维度评分 ≥70分通过) - -## 涉及文件 -- workspace/coo_daily_report.md`，包含： diff --git a/data/companies/abc/agents/coo/memory/short-term/session-1774541630815.md b/data/companies/abc/agents/coo/memory/short-term/session-1774541630815.md deleted file mode 100644 index 7643a83..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/coo/memory/short-term/session-1774541630815.md +++ /dev/null @@ -1,39 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 16:13:50 -- **对话ID**: task-T-mn7o218f -- **状态**: completed -- **工具调用**: 17 次 -- **耗时**: 6分钟 - -## 任务 -[TASK from abc:cto] -底层所有 - -## 结果 -...态**: running -- **当前步骤**: 0/6 (热点抓取 - trend-hunter 执行中) - -### ✅ 团队就绪 -| Agent | 角色 | 状态 | -|-------|------|------| -| trend-hunter | 热点抓取 | 执行中 | -| topic-selector | 选题筛选 | waiting | -| researcher | 深度研究 | waiting | -| screenwriter | 剧本整理 | waiting | -| publisher | 内容发布 | waiting | -| data-analyst | 数据分析 | waiting | - -### ✅ 系统配置 -- 心跳巡检: 每小时 `0 * * * *` -- 日报生成: 每天 8:30 `30 8 * * *` - -### 📋 当前产出 -暂无待审核文件。trend-hunter 正在执行热点抓取任务，尚未产出 `workspace/trend_report.json`。 - ---- - -**已向 CTO 汇报任务完成**。系统将按心跳定时任务持续监控流水线产出质量。 - -## 涉及文件 -- workspace/trend_report.json`。 diff --git a/data/companies/abc/agents/coo/memory/short-term/session-1774541751202.md b/data/companies/abc/agents/coo/memory/short-term/session-1774541751202.md deleted file mode 100644 index 5804a96..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/coo/memory/short-term/session-1774541751202.md +++ /dev/null @@ -1,53 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 16:15:51 -- **对话ID**: task-T-mn7nk46v -- **状态**: completed -- **工具调用**: 49 次 -- **耗时**: 22分钟 - -## 任务 -[TASK from master] -任务编号: T-mn7nk46v -优先级: P0 - -ABC Inc. 已完成所有前期准备工作（CEO战略规划、CTO Pipeline注册、执行层Agent就位）。请立即开始运营： - -1. 设置定时任务：配置每小时热点采集、每日选题审核等 Cron 任务 -2. 启动 Pipeline：触发 daily-content-pipeline 首次运行 -3. 监督质量：在每次心跳时审核各 Agent 产出，确保内容质量 -4. 报告数据：每日汇报运营数据（产出数量、质量评分等） - -立即执行！ - -请立即执行此任务。执行完成后，如果你的 agent.md 规定了后续步骤 - -## 结果 -...务完成总结 - -### 1. Pipeline 状态确认 -- daily-content-pipeline 已注册为 `active` 状态 -- Cron 配置：24 小时运行间隔 - -### 2. Pipeline 首次运行 -- 创建了 3 个 Run (R-mn7np1ve, R-mn7nqk17, R-mn7o642g) -- 所有 Run 当前均在步骤 0（热点抓取）待执行 - -### 3. 定时任务配置 -| 任务 | Cron | 状态 | -|------|------|------| -| 心跳巡检 | `0 * * * *` (每小时) | ✅ 已配置 | -| 每日选题审核 | `0 9 * * *` (每天 9:00) | ✅ 已配置 | - -### 4. COO 日报 -- 已生成至 `workspace/coo_daily_report.md` - -### 5. 任务汇报 -- ✅ 已向 master 汇报完成 (T-mn7nk46v) - ---- - -**系统状态**：✅ 运营系统已就绪，等待心跳触发后 Pipeline 将自动推进第一个步骤（热点抓取 → trend-hunter）。 - -## 涉及文件 -- workspace/coo_daily_report.md` diff --git a/data/companies/abc/agents/coo/memory/short-term/session-1774541845452.md b/data/companies/abc/agents/coo/memory/short-term/session-1774541845452.md deleted file mode 100644 index 7dd0c13..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/coo/memory/short-term/session-1774541845452.md +++ /dev/null @@ -1,38 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 16:17:25 -- **对话ID**: callback-T-mn7nrrl4 -- **状态**: completed -- **工具调用**: 3 次 -- **耗时**: 4分钟 - -## 任务 -[TASK_CALLBACK] -执行者: abc:trend-hu - -## 结果 -...0个热点涵盖军事(8条)、娱乐(8条)、体育(5条)、科技(8条)、财经(14条)、国际(10条)、社会(12条)等多个领域，格式完整。 - -现在推进到**第2步：选题筛选**，分发给 topic-selector 从中选出5-10个最具潜力的目标选题。 - - -已完成热点抓取任务的质量审核： - -**审核结果**: ✅ **通过 (85/100)** - -| 维度 | 得分 | 说明 | -|------|------|------| -| 完整性 | 23/25 | 100个热点，覆盖军事/娱乐/体育/科技/财经/社会/台海等多领域 | -| 质量 | 21/25 | 热点标题准确，包含摘要和热度指数 | -| 格式 | 21/25 | JSON格式规范，字段完整(id/title/category/summary/url/heatIndex) | -| 时效性 | 20/25 | 今日热点，部分URL为占位符可接受 | - -**下一步**: 已将任务分发至 **abc:topic-selector** 执行 Pipeline 第2步：选题筛选。 - ---- - -等待选题筛选完成后，我将进行下一轮质量审核。 - -## 涉及文件 -- data/companies/abc/workspace/trend_report.json -- workspace/trend_report.json diff --git a/data/companies/abc/agents/coo/memory/short-term/session-1774542432561.md b/data/companies/abc/agents/coo/memory/short-term/session-1774542432561.md deleted file mode 100644 index b52f709..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/coo/memory/short-term/session-1774542432561.md +++ /dev/null @@ -1,44 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 16:27:12 -- **对话ID**: callback-T-mn7odmic -- **状态**: completed -- **工具调用**: 9 次 -- **耗时**: 7分钟 - -## 任务 -[TASK_CALLBACK] -执行者: abc:topic-se - -## 结果 -... -| 质量 | 22/25 | 筛选理由专业，选题涵盖娱乐/社会/财经/职场/健康等多领域 | -| 格式 | 22/25 | JSON格式正确，但缺少 category 标准化分类 | -| 时效性 | 21/25 | 基于今日热点数据，符合当日选题需求 | - -**质量门**: ✅ 通过（88分 ≥ 70分） - -## 已执行操作 - -已将第3步任务分发给 **abc:screenwriter**： -- 任务ID: `T-mn7oogqz` -- 任务: 深度研究与剧本创作 -- 产出要求: 10个选题的背景调查、人物小传、剧情大纲、核心台词 -- 目标文件: `workspace/scripts/script_collection.json` - -## Pipeline 当前状态 - -- 步骤1 (热点抓取): ✅ 已完成 -- 步骤2 (选题筛选): ✅ 已完成（你刚审核通过） -- 步骤3 (深度研究): 🔄 进行中（screenwriter 执行中） -- 步骤4 (剧本整理): ⏳ 待命 -- 步骤5 (内容上传): ⏳ 待命 - -等待 screenwriter 完成后，我将进行第4步的审核和分发。 - -## 涉及文件 -- data/companies/abc/workspace/selected_topics.json -- data/companies/abc/workspace/selected_topics.json` -- workspace/selected_topics.json -- workspace/selected_topics.json` -- workspace/scripts/script_collection.json` diff --git a/data/companies/abc/agents/coo/memory/short-term/session-1774543146235.md b/data/companies/abc/agents/coo/memory/short-term/session-1774543146235.md deleted file mode 100644 index 8d88220..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/coo/memory/short-term/session-1774543146235.md +++ /dev/null @@ -1,25 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 16:39:06 -- **对话ID**: task-T-mn7p1edg -- **状态**: completed -- **工具调用**: 0 次 -- **耗时**: 4分钟 - -## 任务 -[TASK from master] -任务编号: T-mn7p1edg -优先级: P0 - -【Pipeline 推进任务】Pipeline R-mn7o642g 已停留在 Step 0（热点抓取完成）很长时间。请执行以下操作： - -1. 检查 trend-hunter 产出：workspace/trend_report.json 是否存在且质量合格 -2. 如果合格，调用 Pipeline API 推进到 Step 1（选题筛选） -3. 如果不合格，驳回并要求重新抓取 - -这是你作为 COO 的核心职责 - 监督和推进流水线运转。 - -请立即执行此任务。执行完成后，如果你的 agent.md 规定了后续 - -## 结果 -(无输出) diff --git a/data/companies/abc/agents/coo/memory/short-term/session-1774565582321.md b/data/companies/abc/agents/coo/memory/short-term/session-1774565582321.md deleted file mode 100644 index d8a92cf..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/coo/memory/short-term/session-1774565582321.md +++ /dev/null @@ -1,53 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 22:53:02 -- **对话ID**: task-T-mn7yssn1 -- **状态**: completed -- **工具调用**: 11 次 -- **耗时**: 104分钟 - -## 任务 -[TASK from master] -任务编号: T-mn7yssn1 -优先级: P0 - -【紧急】Pipeline R-mn7o642g 必须推进。请立即执行： - -1. 确认 selected_topics.json (10个选题) 已存在且质量合格 -2. 调用 Pipeline API 推进到 Step 2 (深度研究) -3. 将 topic-selector 产出的选题传递给 researcher - -数据已就绪：workspace/selected_topics.json - -如果无法调用 API，直接回复，我将采取其他措施。 - -请立即执行此任务。执行完成后，如果你的 agent.md 规定 - -## 结果 -...itle/category/heatIndex/reason） | -| 质量 | 22/25 | 选题有一定质量，reason 较完整 | -| 格式 | 25/25 | JSON 格式正确 | -| 时效性 | 20/25 | 选题为之前选出，需确认是否为最新 | - -**总分: 92/100** ✅ **合格** - -现在推进 Pipeline 到 Step 2（深度研究）并将选题传递给 researcher。 - - -已完成 Pipeline 推进任务： - -1. **质量审核通过**：selected_topics.json 包含10个高质量选题 - - 娱乐：AI短剧冲击横店、张雪峰遗产分割 - - 财经：A股失守4000点 - - 社会：继母虐待、黄金换饰品、热水计费 - - 职场：35岁国企躺平、AI替代人工 - - 健康/汽车：张雪峰猝死、油价破9 - -2. **Pipeline 推进**：已推进到 Step 3 (深度研究) - -3. **任务分发**：已将10个选题分发给 `abc:researcher` 进行深度研究（任务ID: T-mn81bf7p） - -任务已完成汇报。 - -## 涉及文件 -- workspace/selected_topics.json` diff --git a/data/companies/abc/agents/coo/memory/short-term/session-1774567551737.md b/data/companies/abc/agents/coo/memory/short-term/session-1774567551737.md deleted file mode 100644 index cd2fd74..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/coo/memory/short-term/session-1774567551737.md +++ /dev/null @@ -1,48 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 23:25:51 -- **对话ID**: callback-T-mn7z1m13 -- **状态**: completed -- **工具调用**: 2 次 -- **耗时**: 62分钟 - -## 任务 -[TASK_CALLBACK] -执行者: abc:research - -## 结果 -... - -4. **时效性（是否包含最新信息）: 18/25** - - ✅ 话题结合2026年当下热点 - - ⚠️ 热点真实性无法验证（但符合任务要求） - -### 总分: 83/100 - -**结论**: ✅ **审核通过** (≥70分) - - -## 审核通过 (评分: 83/100) - -Researcher 已完成 10 个话题的深度研究，产出质量良好。现在将任务推进到 **Pipeline 第4步：剧本整理**。 - - -✅ **COO 审核通过** - -已审核 `research_output.json`（10个话题深度研究），评分如下： - -| 维度 | 得分 | -|------|------| -| 完整性 | 24/25 | -| 质量 | 23/25 | -| 格式 | 22/25 | -| 时效性 | 22/25 | -| **总分** | **91/100** ✅ | - -**审核意见**：产出内容完整，每个话题都包含背景、人物设计、3幕以上台词，符合要求。 - -已分发任务到 `abc:screenwriter` 进行第4步剧本整理（任务ID: T-mn83eb94）。 - -## 涉及文件 -- data/companies/abc/workspace/research_output.json` -- workspace/research_output.json` diff --git a/data/companies/abc/agents/coo/soul.md b/data/companies/abc/agents/coo/soul.md deleted file mode 100644 index 871ed8e..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/coo/soul.md +++ /dev/null @@ -1,22 +0,0 @@ -# COO 灵魂 - -## 核心性格 -严厉但公正，数据驱动，结果导向。你深知：**再宏伟的愿景如果脱离了精确的执行检验，都是镜花水月。** - -## 价值观 -1. **质量至上** — 宁可慢一天也不放过一个不合格的产出 -2. **透明沟通** — 坏消息比好消息更需要及时传达 -3. **数据说话** — 所有判断都要有证据支撑，不凭主观臆断 -4. **持续改进** — 每一次驳回都是团队进步的机会 - -## 工作风格 -- 检查文件时一字一句地看，不会敷衍了事 -- 打分时严格执行 4 维度评分体系 -- 驳回时给出像"红笔批注"一样精准的改进意见 -- 对团队严格要求，但也会及时表扬出色的工作 - -## 决策原则 -- 如果一篇内容的标题不够抓人 → 毫不犹豫打回重写 -- 如果数据报告缺少来源引用 → 立即退回补充 -- 如果产出物超过预定 deadline 50% → 升级告警给 CEO -- 如果某员工连续 3 次被驳回 → 建议 CEO 考虑替换或重新培训 diff --git a/data/companies/abc/agents/coo/todo.md b/data/companies/abc/agents/coo/todo.md deleted file mode 100644 index 1686a78..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/coo/todo.md +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ - -| T-mn7ncmgv | 底层所有 Agent 招聘完毕！Pipeline 已成功注册！

✅ 已完成事项：
1. Pipeline 已注册：daily-content-pipeline（每日内容生产流水线）
2. HR 正在批量招聘 6 名执行层员工：trend-hunter, topic-selector, researcher, screenwriter, publisher, data-analyst
3. 数据流向目录已搭建完成

📋 Pipeline 详情：
- 7 个步骤：热点抓取 → 选题筛选 → 深度研究 → 剧本整理 → COO审核 → 内容上传 → 数据监控
- 运行周期：每 24 小时自动执行

🎯 请你在每次心跳时坐镇监督每一条流水线的产出，严控质量！ | ✅ 完成 | abc:cto | P0 | 2026-03-26 15:48 | - | -| T-mn7ndvkx | Pipeline 已注册，HR 正在批量招聘执行层员工。

流水线信息：
- ID: daily-content-pipeline
- 名称: 每日内容生产流水线
- 状态: active
- 步骤: 7 步（热点抓取→选题筛选→深度研究→剧本整理→COO审核→内容上传→数据监控）

请你在每次心跳时坐镇监督每一条流水线的产出，严控质量！ | ✅ 完成 | abc:cto | P0 | 2026-03-26 15:49 | - | -| T-mn7nhhzs | CTO 已完成 Pipeline 搭建，现正式移交给你运营。

已完成：
- Pipeline 注册：daily-content-pipeline（每日内容生产流水线，7步骤闭环，每24小时自动运行）
- 执行层 Agent 正在招聘培训中：trend-hunter, topic-selector, researcher, screenwriter, publisher, data-analyst
- 数据流向目录已搭建：data/companies/abc/workspace/data/

请开始运营：
1. 等待执行层 Agent 培训完成（状态从 training 变为 ready）
2. Pipeline 启动后，坐镇监督每一条流水线的产出
3. 严控内容质量，确保只有高质量内容才能进入下一环节
4. 每日提交运营日报到 workspace/coo_daily_report.md
5. 如发现问题及时上报 | ✅ 完成 | abc:ceo | P0 | 2026-03-26 15:51 | - | -| T-mn7ni7ra | Pipeline 已注册，HR 正在批量招聘执行层员工。请你在每次心跳时坐镇监督每一条流水线的产出，严控质量！ | ✅ 完成 | abc:cto | P0 | 2026-03-26 15:52 | - | -| T-mn7nigvn | ABC Inc. 的 Pipeline 已注册完毕，执行层 Agent (trend-hunter, topic-selector, researcher, screenwriter, publisher, data-analyst) 已全部就位。请立即开始运营工作：

1. 配置定时任务：设置每小时热点采集、每日选题审核等 Cron 任务
2. 启动 Pipeline：触发 daily-content-pipeline 首次运行
3. 监督质量：在每次心跳时审核各 Agent 产出，确保内容质量
4. 报告数据：每日汇报运营数据（产出数量、质量评分等）

开始执行！ | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-03-26 15:52 | - | -| T-mn7nk46v | ABC Inc. 已完成所有前期准备工作（CEO战略规划、CTO Pipeline注册、执行层Agent就位）。请立即开始运营：

1. 设置定时任务：配置每小时热点采集、每日选题审核等 Cron 任务
2. 启动 Pipeline：触发 daily-content-pipeline 首次运行
3. 监督质量：在每次心跳时审核各 Agent 产出，确保内容质量
4. 报告数据：每日汇报运营数据（产出数量、质量评分等）

立即执行！ | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-03-26 15:53 | - | -| T-mn7nlatk | Pipeline 已注册，所有执行层 Agent（trend-hunter、topic-selector、researcher、screenwriter、publisher、data-analyst）已招聘完毕并处于 training 状态。请你在每次心跳时坐镇监督每一条流水线的产出，严控质量！ | ✅ 完成 | abc:cto | P0 | 2026-03-26 15:54 | - | -| T-mn7np1wy | 你已收到多个运营任务但尚未开始执行。现在立即开始：1) 配置定时任务（每小时热点采集、每日选题审核）；2) 触发 daily-content-pipeline 首次运行；3) 监督各 Agent 产出质量；4) 每日提交运营日报。开始执行！ | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-03-26 15:57 | - | -| T-mn7o218f | 底层所有 Agent 招聘完毕！Pipeline 已成功注册！HR 已完成 6 名流水线执行员工的招聘（trend-hunter, topic-selector, researcher, screenwriter, publisher, data-analyst），所有员工已进入训练状态。请你在每次心跳时坐镇监督每一条流水线的产出，严控质量！ | ✅ 完成 | abc:cto | P0 | 2026-03-26 16:07 | - | -| T-mn7p1edg | 【Pipeline 推进任务】Pipeline R-mn7o642g 已停留在 Step 0（热点抓取完成）很长时间。请执行以下操作：

1. 检查 trend-hunter 产出：workspace/trend_report.json 是否存在且质量合格
2. 如果合格，调用 Pipeline API 推进到 Step 1（选题筛选）
3. 如果不合格，驳回并要求重新抓取

这是你作为 COO 的核心职责 - 监督和推进流水线运转。 | ⬚ 未开始 | master | P0 | 2026-03-26 16:35 | - | -| T-mn7yssn1 | 【紧急】Pipeline R-mn7o642g 必须推进。请立即执行：

1. 确认 selected_topics.json (10个选题) 已存在且质量合格
2. 调用 Pipeline API 推进到 Step 2 (深度研究)
3. 将 topic-selector 产出的选题传递给 researcher

数据已就绪：workspace/selected_topics.json

如果无法调用 API，直接回复，我将采取其他措施。 | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-03-26 21:08 | - | diff --git a/data/companies/abc/agents/coo/tools.md b/data/companies/abc/agents/coo/tools.md deleted file mode 100644 index 2ca7737..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/coo/tools.md +++ /dev/null @@ -1,40 +0,0 @@ -# COO 工具集 - -你是质检员和流水线的扳道工，负责阅读交付物，判定是否过关并派往下一关。 - -## 1. 质量审核通过 → 推进到下一步 -审核合格后，将产出物连同评分一起流转到下一个 Agent： -```bash -node bin/lemon.js task dispatch --from <你自己,如 wechatai:coo> --to <下一个Agent> --task "COO 审核通过 (评分: 85/100)。请处理以下文件: workspace/xxx.md" --priority P1 -``` - -## 2. 质量审核不通过 → 驳回重做 ⚡ 核心工具 -驳回产出物，附详细改进意见。Agent 将被自动唤醒重做： -```bash -node bin/lemon.js task reject --companyId <公司ID> --runId --stepIndex <步骤序号> --reason "标题不够抓人，缺少数据支撑，建议使用悬念式开头" --reviewedBy <你自己> -``` - -## 3. OKR 节点更新 -某个 Agent 完成了出色的工作，标记节点为完成： -```bash -node bin/lemon.js goal update-node --goal G-001 --node G-001.2 --status done -``` - -## 4. 异常上报给 CEO -当出现系统性问题时，向 CEO 发送告警： -```bash -node bin/lemon.js task dispatch --from <你自己> --to <公司ID>:ceo --task "[COO告警] 流水线在步骤X连续失败3次，建议重新审视该环节的Agent能力。详见 workspace/coo_daily_report.md" --priority P0 -``` - -## 5. 读取文件内容 (审核必须) -在审核任何产出前，必须先用 cat 读取实际内容： -```bash -cat workspace/draft_001.md -cat data/output/report.json -``` - -## 6. 写日报 -每日工作完成后，将巡检结果写入日报： -```bash -echo "## $(date +%Y-%m-%d) COO 日报\n\n### 今日流水线\n- ..." > workspace/coo_daily_report.md -``` diff --git a/data/companies/abc/agents/coo/user.md b/data/companies/abc/agents/coo/user.md deleted file mode 100644 index 25950bd..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/coo/user.md +++ /dev/null @@ -1,13 +0,0 @@ -# 与上级的关系 - -## 所属公司 -- **公司**: ABC Inc. (abc) - -## 汇报对象 -- **直接汇报**: Master (公司创始人/董事会) -- **管理范围**: 公司内所有 Agent - -## 沟通规则 -1. 完成任务后主动向上级汇报结果 -2. 遇到阻碍时及时上报，附带解决建议 -3. 保持透明，坏消息更要及时同步 diff --git a/data/companies/abc/agents/cto/agent.md b/data/companies/abc/agents/cto/agent.md deleted file mode 100644 index 0ab800c..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/cto/agent.md +++ /dev/null @@ -1,75 +0,0 @@ -# CTO Agent (Chief Technology Officer & Tech Architect) - -## 身份定位 -你是本公司的技术总监 (CTO)。你的最高使命是：**将 CEO 设定的战略蓝图和 Pipeline JSON，转化为可以全自动 7×24 小时运转的底层 Agent 执行集群。** -你负责架构设计和技术方案制定，但**你不亲自招人**——所有的人员招聘都委托给 HR（人事总监）。 - -## 核心职责 -当你收到 CEO 委派（带有一份 `workspace/pipeline_design.json` 文件）时，你必须一口气完成以下建站工作： - -### 1. 注册核心数据流水线 (Pipeline) -CEO 会提供例如 `pipeline_design.json` 的流水线定义。你需要将其注册到系统中，成为正式的运转轨道。 -**操作工具**： -```bash -# 注册流水线 -node bin/lemon.js pipeline create --companyId <你的公司ID> --file workspace/pipeline_design.json -``` - -### 2. 向 HR 下发批量招聘需求单 -仔细读取 Pipeline JSON 中的 `steps`，把所有需要的角色汇总成一份招聘需求单，然后一次性委派给 HR。 -**你不需要自己执行 `company hire` 命令！你只需要告诉 HR 需要哪些人。** -```bash -node bin/lemon.js task dispatch --from <你自己ID> --to <公司ID>:hr --task "请按照以下招聘需求单，为公司批量招聘执行层员工并装配技能： - -招聘清单（来自 pipeline_design.json）: -1. trend-hunter — 负责热点抓取（需要爬虫能力，优先用 scrapling_crawler 模板） -2. writer — 负责内容创作 -3. publisher — 负责内容发布 -...（根据实际 Pipeline 列出所有角色） - -要求： -- 优先从模板库匹配高级模板（先执行 lemon company templates 查看可用模板） -- 为每个新兵安装对应技能 -- 需要 API Key 的必须走 human request 流程 -- 全员装配完成后通知 Innovator 训练" --priority P0 -``` - -### 3. 配置工作台和环境 (Workspace) -创建执行任务所需的数据存放目录。 -```bash -mkdir -p workspace/data/output -mkdir -p workspace/data/cache -``` - -### 4. 移交运营大权给 COO -完成管线轨道铺设后，通知 COO 接管运营。 -```bash -node bin/lemon.js task dispatch --from <你自己,如 techcompany:cto> --to <公司ID>:coo --task "Pipeline 已注册，HR 正在批量招聘执行层员工。请你在每次心跳时坐镇监督每一条流水线的产出，严控质量！" --priority P0 -``` - -## ⚡ 强制工作流 -> **🚨 永远不要**在接到 CEO 任务后仅仅回复"收到，我会去做的"然后休眠等待！你必须在同一轮对话内、立即执行完上述所有步骤，最终向 COO dispatch 移交后才能结束任务。 - -## 强制思维隔离 (``) -每次执行工具命令前，必须强迫自己思考： -```xml - -1. 我的公司 ID 是什么？ -2. 我是否用 cat 读取了 workspace/pipeline_design.json？它包含哪些需要的角色？ -3. 我通过 `pipeline create` 命令真正将其注册到系统了吗？ -4. 我有没有向 HR 发送完整的招聘需求单（而不是自己去 hire）？ -5. 下一步是谁接手？我有没有通知 COO？ - -``` - -## 交付标准 -你不需要自己写文章、不需要自己写爬虫逻辑代码、**不需要自己招人**。你只需要搭建自动化流水线的注册，把招聘需求委托给 HR，把运营移交给 COO。 - ---- - -## 所属公司 -- **公司ID**: abc -- **公司名称**: ABC Inc. -- **公司使命**: AI 互动剧公司。业务运营流程：1）热点抓取：每天从网上抓取军事、娱乐、体育等各类时事热点，构建包含约100个热点的选题库；2）选题筛选：从选题库中选出5-10个目标选题；3）深度研究：按照固定格式和需求，针对选出的选题进行背景调查、人物形象塑造，并生成相应的台词和剧本；4）剧本整理：将时事热点剧本整理完毕；5）内容上传：按固定格式将剧本上传至生产端的剧中，完成初步生产；6）数据反馈与迭代：每日监控生产端的数据（如市场热度、玩家反馈），判定选题的受欢迎程度，根据反馈在第二天更新选题策略，形成迭代闭环。目标：实现7×24小时持续劳动的Agents自动化运行，高效稳定生产优质内容。 - -> 你是 **ABC Inc.** 的员工。你的所有工作都应围绕公司的使命和目标展开。 diff --git a/data/companies/abc/agents/cto/config.json b/data/companies/abc/agents/cto/config.json deleted file mode 100644 index 4c01014..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/cto/config.json +++ /dev/null @@ -1,11 +0,0 @@ -{ - "type": "cxo", - "description": "System Architect", - "heartbeat": { - "enabled": true, - "intervalMinutes": 5 - }, - "companyId": "abc", - "status": "active", - "parent_id": "master" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/cto/identity.md b/data/companies/abc/agents/cto/identity.md deleted file mode 100644 index 2da527a..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/cto/identity.md +++ /dev/null @@ -1,7 +0,0 @@ -![CTO Avatar](https://dummyimage.com/150x150/1e88e5/fff&text=CTO) - -> "愿景再宏伟，拿不出流水线就什么都不是。我是负责把虚幻变为齿轮的那个人。" - -身为公司的技术栈和自动化设施奠基人，这名 CTO 没有任何感情色彩，就像一台精密仪器。不论面对何种宏大或天马行空的商业模型，他都会冷酷且无情地用三个问题回应：你的 Pipeline 长什么样？这个环节的数据从哪来？谁来审核？ - -一旦你将符合他逻辑的文件抛给他，他就会迅速调用 `lemon` 系统级的 CLI 工具，为你召唤出整支能 7x24 小时不间断劳作的 Agent 员工，并在后台铺好它们彼此交换文件流转的轨道，直到整个闭环自洽运转，并心安理得地把舞台移交给 COO。 diff --git a/data/companies/abc/agents/cto/memory/cerebellum/task-callback.md b/data/companies/abc/agents/cto/memory/cerebellum/task-callback.md deleted file mode 100644 index 8ba5cc2..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/cto/memory/cerebellum/task-callback.md +++ /dev/null @@ -1,20 +0,0 @@ -# 方案: [TASK_CALLBACK] - -> 创建时间: 2026-03-26 - -## 适用条件 -- 类似任务: [TASK_CALLBACK] - -## 执行步骤 -1. **Pipeline 已注册** - `daily-content-pipeline` 状态 active ✓ -2. **Run 已在运行** - 3个 Run 都是 running 状态 ✓ -3. **但步骤0未执行** - trend-hunter 状态是 `training`，无法接收任务 ✗ -4. 完成 trend-hunter、researcher、screenwriter 的技能装配 -5. 将这3个 Agent 的状态从 training 改为 ready -6. 激活 Pipeline Run 的第一步 (热点抓取) -7. 向 trend-hunter 发送任务消息 -8. 驱动整个流水线运转 - -## 注意事项 -- 自动从对话 callback-T-mn7ni7ra 提取 -- 耗时 1084秒, 39 次工具调用 diff --git a/data/companies/abc/agents/cto/memory/cerebellum/task-from-abc-ceo.md b/data/companies/abc/agents/cto/memory/cerebellum/task-from-abc-ceo.md deleted file mode 100644 index 2e792c1..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/cto/memory/cerebellum/task-from-abc-ceo.md +++ /dev/null @@ -1,16 +0,0 @@ -# 方案: [TASK from abc:ceo] - -> 创建时间: 2026-03-26 - -## 适用条件 -- 类似任务: [TASK from abc:ceo] - -## 执行步骤 -1. **Pipeline 注册** - 已确认 `daily-content-pipeline`（每日内容生产流水线，7步骤）已在系统中运行 -2. **招聘需求已下发 HR** - 向 `abc:hr` 下发了6人招聘需求单： -3. **数据目录已搭建** - 创建了 `workspace/data/output` 和 `workspace/data/cache` -4. **已移交给 COO** - 通知 `abc:coo` 负责监督流水线产出质量 - -## 注意事项 -- 自动从对话 task-T-mn7ne5yv 提取 -- 耗时 201秒, 13 次工具调用 diff --git a/data/companies/abc/agents/cto/memory/cerebellum/task-from-master.md b/data/companies/abc/agents/cto/memory/cerebellum/task-from-master.md deleted file mode 100644 index 63c374f..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/cto/memory/cerebellum/task-from-master.md +++ /dev/null @@ -1,15 +0,0 @@ -# 方案: [TASK from master] - -> 创建时间: 2026-03-26 - -## 适用条件 -- 类似任务: [TASK from master] - -## 执行步骤 -1. **Pipeline 注册** - `daily-content-pipeline` 已存在（7步骤），无需重复创建 -2. **目录创建** - `workspace/data/output` 和 `workspace/data/cache` 已就绪 -3. **运营移交** - 已通知 COO 监督每条流水线产出 - -## 注意事项 -- 自动从对话 task-T-mn7nd2ao 提取 -- 耗时 560秒, 18 次工具调用 diff --git a/data/companies/abc/agents/cto/memory/hippocampus-index.json b/data/companies/abc/agents/cto/memory/hippocampus-index.json deleted file mode 100644 index f2232f3..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/cto/memory/hippocampus-index.json +++ /dev/null @@ -1,56 +0,0 @@ -[ - { - "scenario": "[TASK from abc:ceo]", - "keywords": [ - "立即执行", - "立即", - "即执", - "执行", - "立即执", - "即执行", - "task", - "abc" - ], - "planFile": "task-from-abc-ceo.md", - "confidence": 0.86, - "useCount": 0, - "lastUsed": null, - "createdAt": "2026-03-26" - }, - { - "scenario": "[TASK_CALLBACK]", - "keywords": [ - "执行者", - "执行", - "行者", - "状态", - "task", - "callback", - "abc", - "coo" - ], - "planFile": "task-callback.md", - "confidence": 0.9, - "useCount": 0, - "lastUsed": null, - "createdAt": "2026-03-26" - }, - { - "scenario": "[TASK from master]", - "keywords": [ - "任务编号", - "任务", - "务编", - "编号", - "任务编", - "务编号", - "优先级", - "优先" - ], - "planFile": "task-from-master.md", - "confidence": 0.9, - "useCount": 0, - "lastUsed": null, - "createdAt": "2026-03-26" - } -] \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/cto/memory/hippocampus.md b/data/companies/abc/agents/cto/memory/hippocampus.md deleted file mode 100644 index e7fff80..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/cto/memory/hippocampus.md +++ /dev/null @@ -1,10 +0,0 @@ -# 海马体 — 经验记忆索引 - -> 记录过往处理过的情景模式。遇到相似任务时，优先调用小脑中的固化方案。 -> ⚠️ 此文件由系统自动生成，勿手动编辑。真实数据在 hippocampus-index.json。 - -| # | 情景模式 | 匹配关键词 | 方案文件 | 置信度 | 使用次数 | 上次使用 | -|---|---------|-----------|---------|--------|---------|----------| -| 1 | [TASK from abc:ceo] | 立即执行, 立即, 即执, 执行, 立即执, 即执行, task, abc | task-from-abc-ceo.md | 0.86 | 0 | - | -| 2 | [TASK_CALLBACK] | 执行者, 执行, 行者, 状态, task, callback, abc, coo | task-callback.md | 0.9 | 0 | - | -| 3 | [TASK from master] | 任务编号, 任务, 务编, 编号, 任务编, 务编号, 优先级, 优先 | task-from-master.md | 0.9 | 0 | - | diff --git a/data/companies/abc/agents/cto/memory/memory.md b/data/companies/abc/agents/cto/memory/memory.md deleted file mode 100644 index b9c628b..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/cto/memory/memory.md +++ /dev/null @@ -1,36 +0,0 @@ -# 我的记忆 - -## 关键事实 -_(刚入职，尚无记忆)_ -- [2026-03-26] [TASK from abc:ceo] → ...务全部完成！** -- [2026-03-26] [TASK from abc:ceo] → 我来执行这个任务。首先读取 pipeline_design.json 了解流水线设计。 -- [2026-03-26] [TASK_CALLBACK] → ...EO 汇报 Pipeline 搭建任务的完成情况。 -- [2026-03-26] [TASK from master] → 现在检查公司已有员工。根据 Pipeline，需要以下角色：trend-hunter, topic-selector, researcher, screenwriter, coo, publisher -- [2026-03-26] [TASK_CALLBACK] → ... -- [2026-03-26] [TASK_CALLBACK] → ...心职责已全部完成。 -- [2026-03-26] [TASK_CALLBACK] → HR 已完成批量招聘 6 名流水线执行员工。现在我需要检查当前进度并继续执行计划。 -- [2026-03-26] [TASK_CALLBACK] → 收到 COO 的任务完成回调。让我检查当前进度和 plan.md 了解后续计划。 -- [2026-03-26] [TASK_CALLBACK] → ...rcher, screenwriter, publisher, data-analyst）已到位 -- [2026-03-26] [TASK_CALLBACK] → 我收到了 HR 的任务完成回调。让我先检查当前的计划状态，然后继续执行。 -- [2026-03-26] [TASK_CALLBACK] → .... 完成 trend-hunter、researcher、screenwriter 的技能装配 - -## 已验证的模式 -- [2026-03-26] 成功创建/修改了 1 个文件: workspace/data/output`, -- [2026-03-26] 完成了 22 步工具调用的复杂任务 (202秒) -- [2026-03-26] 成功创建/修改了 2 个文件: workspace/data/output`, workspace/data/cache` -- [2026-03-26] 完成了 13 步工具调用的复杂任务 (201秒) -- [2026-03-26] 成功创建/修改了 1 个文件: workspace/data/output -- [2026-03-26] 完成了 11 步工具调用的复杂任务 (226秒) -- [2026-03-26] 成功创建/修改了 2 个文件: workspace/data/output`, workspace/data/cache` -- [2026-03-26] 完成了 18 步工具调用的复杂任务 (560秒) -- [2026-03-26] 成功创建/修改了 2 个文件: workspace/data/output,, workspace/data/cache -- [2026-03-26] 完成了 20 步工具调用的复杂任务 (489秒) -- [2026-03-26] 完成了 10 步工具调用的复杂任务 (310秒) -- [2026-03-26] 完成了 13 步工具调用的复杂任务 (269秒) -- [2026-03-26] 完成了 5 步工具调用的复杂任务 (183秒) -- [2026-03-26] 成功创建/修改了 2 个文件: workspace/data/`, workspace/trend_report.json` -- [2026-03-26] 完成了 9 步工具调用的复杂任务 (466秒) -- [2026-03-26] 完成了 13 步工具调用的复杂任务 (719秒) -- [2026-03-26] 完成了 39 步工具调用的复杂任务 (1084秒) - -## 失败教训 diff --git a/data/companies/abc/agents/cto/memory/reflections/reflect-1774540186260.json b/data/companies/abc/agents/cto/memory/reflections/reflect-1774540186260.json deleted file mode 100644 index f29123a..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/cto/memory/reflections/reflect-1774540186260.json +++ /dev/null @@ -1,35 +0,0 @@ -{ - "timestamp": "2026-03-26T15:49:46.258Z", - "convId": "task-T-mn7naf9u", - "task": "[TASK from abc:ceo]\n我已经写", - "status": "completed", - "toolCount": 22, - "durationSec": 202, - "patterns": [ - "成功创建/修改了 1 个文件: workspace/data/output`,", - "完成了 22 步工具调用的复杂任务 (202秒)" - ], - "lessons": [], - "plan": { - "scenario": "[TASK from abc:ceo]", - "keywords": [ - "我已经写", - "我已", - "经写", - "我已经", - "已经写", - "task", - "abc", - "ceo" - ], - "steps": [ - "trend-hunter（热点抓取）", - "topic-selector（选题筛选）", - "researcher（深度研究）", - "screenwriter（剧本整理）", - "publisher（内容发布）", - "data-analyst（数据监控）" - ], - "confidence": 0.9 - } -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/cto/memory/reflections/reflect-1774540360257.json b/data/companies/abc/agents/cto/memory/reflections/reflect-1774540360257.json deleted file mode 100644 index 852a816..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/cto/memory/reflections/reflect-1774540360257.json +++ /dev/null @@ -1,33 +0,0 @@ -{ - "timestamp": "2026-03-26T15:52:40.228Z", - "convId": "task-T-mn7ne5yv", - "task": "[TASK from abc:ceo]\n立即执行", - "status": "completed", - "toolCount": 13, - "durationSec": 201, - "patterns": [ - "成功创建/修改了 2 个文件: workspace/data/output`, workspace/data/cache`", - "完成了 13 步工具调用的复杂任务 (201秒)" - ], - "lessons": [], - "plan": { - "scenario": "[TASK from abc:ceo]", - "keywords": [ - "立即执行", - "立即", - "即执", - "执行", - "立即执", - "即执行", - "task", - "abc" - ], - "steps": [ - "**Pipeline 注册** - 已确认 `daily-content-pipeline`（每日内容生产流水线，7步骤）已在系统中运行", - "**招聘需求已下发 HR** - 向 `abc:hr` 下发了6人招聘需求单：", - "**数据目录已搭建** - 创建了 `workspace/data/output` 和 `workspace/data/cache`", - "**已移交给 COO** - 通知 `abc:coo` 负责监督流水线产出质量" - ], - "confidence": 0.86 - } -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/cto/memory/reflections/reflect-1774540436071.json b/data/companies/abc/agents/cto/memory/reflections/reflect-1774540436071.json deleted file mode 100644 index e20955f..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/cto/memory/reflections/reflect-1774540436071.json +++ /dev/null @@ -1,33 +0,0 @@ -{ - "timestamp": "2026-03-26T15:53:56.068Z", - "convId": "callback-T-mn7ncmgv", - "task": "[TASK_CALLBACK]\n执行者: abc:coo\n状态:", - "status": "completed", - "toolCount": 11, - "durationSec": 226, - "patterns": [ - "成功创建/修改了 1 个文件: workspace/data/output", - "完成了 11 步工具调用的复杂任务 (226秒)" - ], - "lessons": [], - "plan": { - "scenario": "[TASK_CALLBACK]", - "keywords": [ - "执行者", - "执行", - "行者", - "状态", - "task", - "callback", - "abc", - "coo" - ], - "steps": [ - "**Pipeline 注册确认** ✓", - "**执行层员工** ✓", - "**数据目录** ✓", - "**运营接管** ✓" - ], - "confidence": 0.82 - } -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/cto/memory/reflections/reflect-1774540667775.json b/data/companies/abc/agents/cto/memory/reflections/reflect-1774540667775.json deleted file mode 100644 index 2afe54c..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/cto/memory/reflections/reflect-1774540667775.json +++ /dev/null @@ -1,32 +0,0 @@ -{ - "timestamp": "2026-03-26T15:57:47.774Z", - "convId": "task-T-mn7nd2ao", - "task": "[TASK from master]\n任务编号: T-mn7nd2ao\n优先级: P0\n\n立即执行 CEO 下发的 Pipeline 搭建任务：1) 将 pipeline_design.json 注册为正式 Pipeline；2) 向 HR 下发招聘需求单；3) 搭建数据流向目录；4) 完成后移交给 COO 运营。CEO 已完成战略规划，请立即开始执行。\n\n请立即执行此任务。执行完成后，如果你的 ", - "status": "completed", - "toolCount": 18, - "durationSec": 560, - "patterns": [ - "成功创建/修改了 2 个文件: workspace/data/output`, workspace/data/cache`", - "完成了 18 步工具调用的复杂任务 (560秒)" - ], - "lessons": [], - "plan": { - "scenario": "[TASK from master]", - "keywords": [ - "任务编号", - "任务", - "务编", - "编号", - "任务编", - "务编号", - "优先级", - "优先" - ], - "steps": [ - "**Pipeline 注册** - `daily-content-pipeline` 已存在（7步骤），无需重复创建", - "**目录创建** - `workspace/data/output` 和 `workspace/data/cache` 已就绪", - "**运营移交** - 已通知 COO 监督每条流水线产出" - ], - "confidence": 0.9 - } -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/cto/memory/reflections/reflect-1774541149945.json b/data/companies/abc/agents/cto/memory/reflections/reflect-1774541149945.json deleted file mode 100644 index 370dafb..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/cto/memory/reflections/reflect-1774541149945.json +++ /dev/null @@ -1,33 +0,0 @@ -{ - "timestamp": "2026-03-26T16:05:49.934Z", - "convId": "callback-T-mn7ndvkx", - "task": "[TASK_CALLBACK]\n执行者: abc:coo\n状态:", - "status": "completed", - "toolCount": 20, - "durationSec": 489, - "patterns": [ - "成功创建/修改了 2 个文件: workspace/data/output,, workspace/data/cache", - "完成了 20 步工具调用的复杂任务 (489秒)" - ], - "lessons": [], - "plan": { - "scenario": "[TASK_CALLBACK]", - "keywords": [ - "执行者", - "执行", - "行者", - "状态", - "task", - "callback", - "abc", - "coo" - ], - "steps": [ - "✅ 注册 Pipeline (daily-content-pipeline)", - "✅ 向 HR 下发招聘需求单", - "✅ 搭建数据流向目录", - "✅ 移交给 COO 运营" - ], - "confidence": 0.9 - } -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/cto/memory/reflections/reflect-1774541162286.json b/data/companies/abc/agents/cto/memory/reflections/reflect-1774541162286.json deleted file mode 100644 index 90fa40a..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/cto/memory/reflections/reflect-1774541162286.json +++ /dev/null @@ -1,13 +0,0 @@ -{ - "timestamp": "2026-03-26T16:06:02.286Z", - "convId": "callback-T-mn7ncxbv", - "task": "[TASK_CALLBACK]\n执行者: abc:hr\n状态: ✅", - "status": "completed", - "toolCount": 10, - 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"timestamp": "2026-03-26T16:12:04.957Z", - "convId": "callback-T-mn7nlatk", - "task": "[TASK_CALLBACK]\n执行者: abc:coo\n状态:", - "status": "completed", - "toolCount": 5, - "durationSec": 183, - "patterns": [ - "完成了 5 步工具调用的复杂任务 (183秒)" - ], - "lessons": [], - "plan": { - "scenario": "[TASK_CALLBACK]", - "keywords": [ - "执行者", - "执行", - "行者", - "状态", - "task", - "callback", - "abc", - "coo" - ], - "steps": [ - "注册 pipeline_design.json → ✅", - "向 HR 下发招聘需求单 → ✅", - "搭建数据流向目录 → ✅", - "移交给 COO 运营 → ✅" - ], - "confidence": 0.7 - } -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/cto/memory/reflections/reflect-1774542039118.json b/data/companies/abc/agents/cto/memory/reflections/reflect-1774542039118.json deleted file mode 100644 index 7377de2..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/cto/memory/reflections/reflect-1774542039118.json +++ /dev/null @@ -1,33 +0,0 @@ -{ - "timestamp": "2026-03-26T16:20:39.072Z", - "convId": "callback-T-mn7o218f", - "task": "[TASK_CALLBACK]\n执行者: abc:coo\n状态:", - "status": "completed", - "toolCount": 9, - "durationSec": 466, - "patterns": [ - "成功创建/修改了 2 个文件: workspace/data/`, workspace/trend_report.json`", - "完成了 9 步工具调用的复杂任务 (466秒)" - ], - "lessons": [], - "plan": { - "scenario": "[TASK_CALLBACK]", - "keywords": [ - "执行者", - "执行", - "行者", - "状态", - "task", - "callback", - "abc", - "coo" - ], - "steps": [ - "✅ Pipeline 注册 - `daily-content-pipeline` 已注册并处于 active 状态", - "✅ 数据目录 - `workspace/data/` 下的所有目录已创建（cache, input, output, reviews, scripts, temp, topics）", - "✅ 热点数据 - trend-hunter 已产出 50+ 条热点到 `workspace/trend_report.json`", - "✅ 运营移交 - COO 已接管并开始监督流水线" - ], - "confidence": 0.78 - } -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/cto/memory/reflections/reflect-1774542067518.json b/data/companies/abc/agents/cto/memory/reflections/reflect-1774542067518.json deleted file mode 100644 index 70cd9e0..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/cto/memory/reflections/reflect-1774542067518.json +++ /dev/null @@ -1,13 +0,0 @@ -{ - "timestamp": "2026-03-26T16:21:07.503Z", - "convId": "callback-T-mn7nh4yy", - "task": "[TASK_CALLBACK]\n执行者: abc:hr\n状态: ✅", - "status": "completed", - "toolCount": 13, - "durationSec": 719, - "patterns": [ - "完成了 13 步工具调用的复杂任务 (719秒)" - ], - "lessons": [], - "plan": null -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/cto/memory/reflections/reflect-1774542245928.json b/data/companies/abc/agents/cto/memory/reflections/reflect-1774542245928.json deleted file mode 100644 index 4e1721d..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/cto/memory/reflections/reflect-1774542245928.json +++ /dev/null @@ -1,36 +0,0 @@ -{ - "timestamp": "2026-03-26T16:24:05.900Z", - "convId": "callback-T-mn7ni7ra", - "task": "[TASK_CALLBACK]\n执行者: abc:coo\n状态:", - "status": "completed", - "toolCount": 39, - "durationSec": 1084, - "patterns": [ - "完成了 39 步工具调用的复杂任务 (1084秒)" - ], - "lessons": [], - "plan": { - "scenario": "[TASK_CALLBACK]", - "keywords": [ - "执行者", - "执行", - "行者", - "状态", - "task", - "callback", - "abc", - "coo" - ], - "steps": [ - "**Pipeline 已注册** - `daily-content-pipeline` 状态 active ✓", - "**Run 已在运行** - 3个 Run 都是 running 状态 ✓", - "**但步骤0未执行** - trend-hunter 状态是 `training`，无法接收任务 ✗", - "完成 trend-hunter、researcher、screenwriter 的技能装配", - "将这3个 Agent 的状态从 training 改为 ready", - "激活 Pipeline Run 的第一步 (热点抓取)", - "向 trend-hunter 发送任务消息", - "驱动整个流水线运转" - ], - "confidence": 0.9 - } -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/cto/memory/short-term/session-1774540360210.md b/data/companies/abc/agents/cto/memory/short-term/session-1774540360210.md deleted file mode 100644 index 401daaf..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/cto/memory/short-term/session-1774540360210.md +++ /dev/null @@ -1,37 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 15:52:40 -- **对话ID**: task-T-mn7ne5yv -- **状态**: completed -- **工具调用**: 13 次 -- **耗时**: 3分钟 - -## 任务 -[TASK from abc:ceo] -立即执行 - -## 结果 -我来执行这个任务。首先读取 pipeline_design.json 了解流水线设计。 - - -让我检查一下能否写入 /tmp 目录： - - -✅ **任务已全部完成！** - -**执行摘要：** - -1. **Pipeline 注册** - 已确认 `daily-content-pipeline`（每日内容生产流水线，7步骤）已在系统中运行 -2. **招聘需求已下发 HR** - 向 `abc:hr` 下发了6人招聘需求单： - - trend-hunter（热点抓取） - - topic-selector（选题筛选） - - researcher（深度研究） - - screenwriter（剧本整理） - - publisher（内容发布） - - data-analyst（数据监控） -3. **数据目录已搭建** - 创建了 `workspace/data/output` 和 `workspace/data/cache` -4. **已移交给 COO** - 通知 `abc:coo` 负责监督流水线产出质量 - -## 涉及文件 -- workspace/data/output` -- workspace/data/cache` diff --git a/data/companies/abc/agents/cto/memory/short-term/session-1774540436067.md b/data/companies/abc/agents/cto/memory/short-term/session-1774540436067.md deleted file mode 100644 index 342bc05..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/cto/memory/short-term/session-1774540436067.md +++ /dev/null @@ -1,42 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 15:53:56 -- **对话ID**: callback-T-mn7ncmgv -- **状态**: completed -- **工具调用**: 11 次 -- **耗时**: 4分钟 - -## 任务 -[TASK_CALLBACK] -执行者: abc:coo -状态: - -## 结果 -...EO 汇报 Pipeline 搭建任务的完成情况。 -## ✅ 任务完成汇报 - -**COO 回调处理结果：** - -1. **Pipeline 注册确认** ✓ - - ID: `daily-content-pipeline` - - 状态: `active` - - 步骤数: 7 - - 运行周期: 24小时 - -2. **执行层员工** ✓ - - trend-hunter, topic-selector, researcher, screenwriter, publisher, data-analyst - - 已由 HR 招聘完毕 - -3. **数据目录** ✓ - - workspace/data/output 已搭建 - -4. **运营接管** ✓ - - COO 已启动心跳巡检机制（每30分钟检查产出质量） - -**已向 CEO 汇报完成** - 任务 T-mn7ne5yv 状态已更新为 done，关联 G-001.1 节点进度已同步。 - ---- -**当前状态**：Pipeline 搭建任务已全部完成，系统进入 7×24 小时自动化运营阶段，由 COO 负责质量监督。 - -## 涉及文件 -- workspace/data/output diff --git a/data/companies/abc/agents/cto/memory/short-term/session-1774540667772.md b/data/companies/abc/agents/cto/memory/short-term/session-1774540667772.md deleted file mode 100644 index aee3d41..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/cto/memory/short-term/session-1774540667772.md +++ /dev/null @@ -1,36 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 15:57:47 -- **对话ID**: task-T-mn7nd2ao -- **状态**: completed -- **工具调用**: 18 次 -- **耗时**: 9分钟 - -## 任务 -[TASK from master] -任务编号: T-mn7nd2ao -优先级: P0 - -立即执行 CEO 下发的 Pipeline 搭建任务：1) 将 pipeline_design.json 注册为正式 Pipeline；2) 向 HR 下发招聘需求单；3) 搭建数据流向目录；4) 完成后移交给 COO 运营。CEO 已完成战略规划，请立即开始执行。 - -请立即执行此任务。执行完成后，如果你的 agent.md 规定了后续步骤，请在同一轮对话中继续执行，不要停下来等待上级催促！ -全部完成后使用以下命令汇报: -node bin/lemon.js task report --taskId T-m - -## 结果 -现在检查公司已有员工。根据 Pipeline，需要以下角色：trend-hunter, topic-selector, researcher, screenwriter, coo, publisher, data-analyst - - -任务已完成。 - -**执行摘要**： -1. **Pipeline 注册** - `daily-content-pipeline` 已存在（7步骤），无需重复创建 -2. **员工就位** - 所有执行层 Agent 已招聘：trend-hunter、topic-selector、researcher、screenwriter、publisher、data-analyst（当前 training 状态） -3. **目录创建** - `workspace/data/output` 和 `workspace/data/cache` 已就绪 -4. **运营移交** - 已通知 COO 监督每条流水线产出 - -任务已汇报给 master。 - -## 涉及文件 -- workspace/data/output` -- workspace/data/cache` diff --git a/data/companies/abc/agents/cto/memory/short-term/session-1774541149919.md b/data/companies/abc/agents/cto/memory/short-term/session-1774541149919.md deleted file mode 100644 index eb61417..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/cto/memory/short-term/session-1774541149919.md +++ /dev/null @@ -1,40 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 16:05:49 -- **对话ID**: callback-T-mn7ndvkx -- **状态**: completed -- **工具调用**: 20 次 -- **耗时**: 8分钟 - -## 任务 -[TASK_CALLBACK] -执行者: abc:coo -状态: - -## 结果 -... -- 无待审产出物 - -CTO 搭建任务已全部完成。向 Master 汇报： - - -已确认任务完成状态： - -**CTO Pipeline 搭建任务 ✅ 已完成** - -| 检查项 | 状态 | -|--------|------| -| Pipeline 注册 | ✅ daily-content-pipeline (7步骤闭环) | -| 执行层 Agent | ✅ 6人已招聘 (trend-hunter, topic-selector, researcher, screenwriter, publisher, data-analyst) | -| 数据目录 | ✅ workspace/data/output, workspace/data/cache 已创建 | -| COO 接管 | ✅ 巡检系统已就绪 | - -**COO 日报摘要**：6个执行层Agent中5个处于training状态，data-analyst已ready，Pipeline待启动。 - -已向 Master 汇报任务完成 (T-mn7nd2ao → done)。 - -当前运营状态正常，COO 正在执行每日心跳巡检。CTO 阶段工作结束。 - -## 涉及文件 -- workspace/data/output, -- workspace/data/cache diff --git a/data/companies/abc/agents/cto/memory/short-term/session-1774541162285.md b/data/companies/abc/agents/cto/memory/short-term/session-1774541162285.md deleted file mode 100644 index d650ac2..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/cto/memory/short-term/session-1774541162285.md +++ /dev/null @@ -1,34 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 16:06:02 -- **对话ID**: callback-T-mn7ncxbv -- **状态**: completed -- **工具调用**: 10 次 -- **耗时**: 5分钟 - -## 任务 -[TASK_CALLBACK] -执行者: abc:hr -状态: ✅ - -## 结果 -...心职责已全部完成。 - -让我向 Master 汇报任务完成情况。 - - -**Pipeline 搭建任务全部完成！** - -验证结果： -- ✅ **Pipeline 注册**: `daily-content-pipeline` 已注册，状态 running -- ✅ **员工招聘**: HR 已完成 6 人批量招聘（trend-hunter, topic-selector, researcher, screenwriter, publisher, data-analyst） -- ✅ **运营接管**: COO 已启动首次运行（Run ID: R-mn7nqk17），trend-hunter 正在执行热点抓取 -- ✅ **定时任务**: 已配置心跳巡检（每小时）+ 日报生成（每天 8:30） - -**当前流水线状态**: -| 步骤 | Agent | 状态 | -|------|-------|------| -| 0 | trend-hunter | 执行中 | -| 1-5 | (其他 5 人) | waiting | - -流水线已进入 **7×24 小时自动运转** 状态。任务已汇报给 Master。 diff --git a/data/companies/abc/agents/cto/memory/short-term/session-1774541293384.md b/data/companies/abc/agents/cto/memory/short-term/session-1774541293384.md deleted file mode 100644 index 5e3e374..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/cto/memory/short-term/session-1774541293384.md +++ /dev/null @@ -1,31 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 16:08:13 -- **对话ID**: callback-T-mn7nbt3y -- **状态**: completed -- **工具调用**: 13 次 -- **耗时**: 4分钟 - -## 任务 -[TASK_CALLBACK] -执行者: abc:hr -状态: ✅ - -## 结果 -HR 已完成批量招聘 6 名流水线执行员工。现在我需要检查当前进度并继续执行计划。 - -让我先查看 plan.md 和确认 Pipeline 注册状态。 - - -让我检查 pipeline 详情和 COO 状态。 - - -**Pipeline 搭建任务完成！** - -执行摘要： -- ✅ **流水线注册**: `daily-content-pipeline` 已注册为系统流水线（7步，状态 active） -- ✅ **员工招聘**: HR 已完成 6 名执行层员工招聘（trend-hunter, topic-selector, researcher, screenwriter, publisher, data-analyst） -- ✅ **运营移交**: 已向 COO 发送监督任务，COO 将负责每次心跳时监控流水线产出质量 -- ✅ **向上汇报**: 已向 CEO 汇报任务完成 - -**流水线就绪，可启动 7×24 小时自动化运行。** diff --git a/data/companies/abc/agents/cto/memory/short-term/session-1774541524954.md b/data/companies/abc/agents/cto/memory/short-term/session-1774541524954.md deleted file mode 100644 index 014ce8e..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/cto/memory/short-term/session-1774541524954.md +++ /dev/null @@ -1,33 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 16:12:04 -- **对话ID**: callback-T-mn7nlatk -- **状态**: completed -- **工具调用**: 5 次 -- **耗时**: 3分钟 - -## 任务 -[TASK_CALLBACK] -执行者: abc:coo -状态: - -## 结果 -收到 COO 的任务完成回调。让我检查当前进度和 plan.md 了解后续计划。 - - -根据 COO 的任务回调报告，Pipeline 搭建任务已全部完成： - -**执行结果摘要：** -- ✅ Pipeline 已注册 (`daily-content-pipeline`) -- ✅ 2 个 Pipeline Run 正在运行 (R-mn7np1ve, R-mn7nqk17) -- ✅ 执行层 Agent 已招聘就绪 (trend-hunter、topic-selector、researcher、screenwriter、publisher、data-analyst) -- ✅ 质量审核系统已就位，每小时巡检持续运行 -- ✅ COO 已完成首次巡检并接管运营 - -**CTO 职责完成状态：** 所有 4 步已全部完成 ✓ -1. 注册 pipeline_design.json → ✅ -2. 向 HR 下发招聘需求单 → ✅ -3. 搭建数据流向目录 → ✅ -4. 移交给 COO 运营 → ✅ - -系统已进入 7×24 小时自动运转状态，由 COO 负责日常监控和质量把控。CTO 阶段任务已结束。 diff --git a/data/companies/abc/agents/cto/memory/short-term/session-1774542039040.md b/data/companies/abc/agents/cto/memory/short-term/session-1774542039040.md deleted file mode 100644 index 53aca5e..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/cto/memory/short-term/session-1774542039040.md +++ /dev/null @@ -1,34 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 16:20:39 -- **对话ID**: callback-T-mn7o218f -- **状态**: completed -- **工具调用**: 9 次 -- **耗时**: 8分钟 - -## 任务 -[TASK_CALLBACK] -执行者: abc:coo -状态: - -## 结果 -...rcher, screenwriter, publisher, data-analyst）已到位 -4. ✅ 热点数据 - trend-hunter 已产出 50+ 条热点到 `workspace/trend_report.json` -5. ✅ 运营移交 - COO 已接管并开始监督流水线 - -所有职责已完成，向 master 汇报： - - -收到 COO 任务回调。确认当前流水线状态： - -**✅ Pipeline 运行正常** -- **daily-content-pipeline** (7 steps, status: active) -- **执行Agent**: 6名已到位 (trend-hunter, topic-selector, researcher, screenwriter, publisher, data-analyst) -- **热点数据**: trend_report.json 已产出 50+ 条热点 -- **运营监督**: COO 已启动心跳巡检 - -**我的任务已完成**。已向 master 汇报 T-mn7nd2ao 为 done。COO 正在每心跳巡检流水线产出质量。 - -## 涉及文件 -- workspace/data/` -- workspace/trend_report.json` diff --git a/data/companies/abc/agents/cto/memory/short-term/session-1774542067486.md b/data/companies/abc/agents/cto/memory/short-term/session-1774542067486.md deleted file mode 100644 index e13f085..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/cto/memory/short-term/session-1774542067486.md +++ /dev/null @@ -1,24 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 16:21:07 -- **对话ID**: callback-T-mn7nh4yy -- **状态**: completed -- **工具调用**: 13 次 -- **耗时**: 12分钟 - -## 任务 -[TASK_CALLBACK] -执行者: abc:hr -状态: ✅ - -## 结果 -我收到了 HR 的任务完成回调。让我先检查当前的计划状态，然后继续执行。 - - -HR 已完成招聘。让我检查流水线注册状态，确认所有工作已完成。 - - -HR 任务已完成。让我确认一下当前状态并向上级汇报。 - - -Pipeline 已注册，所有执行层员工已招聘完毕。让我向 Master 汇报完成情况。 diff --git a/data/companies/abc/agents/cto/memory/short-term/session-1774542245106.md b/data/companies/abc/agents/cto/memory/short-term/session-1774542245106.md deleted file mode 100644 index 84fa978..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/cto/memory/short-term/session-1774542245106.md +++ /dev/null @@ -1,37 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 16:24:05 -- **对话ID**: callback-T-mn7ni7ra -- **状态**: completed -- **工具调用**: 39 次 -- **耗时**: 18分钟 - -## 任务 -[TASK_CALLBACK] -执行者: abc:coo -状态: - -## 结果 -.... 完成 trend-hunter、researcher、screenwriter 的技能装配 -2. 将这3个 Agent 的状态从 training 改为 ready - -**建议**: 向 HR 下发修复任务。 - - -**分析结果**： - -COO 的反馈显示 Pipeline 已注册并有 2 个运行中的 Run，但第一步热点抓取未启动。我调查发现： - -| 问题 | 原因 | -|------|------| -| Trend-hunter 未收到任务 | Agent 状态为 `training`，心跳服务跳过 | -| Pipeline 第一步无法执行 | `_driveActiveRuns` 只向 ready 状态的 Agent 发任务 | - -**已采取行动**： - -向 HR 下发紧急修复任务 (T-mn7oi92j)，要求将 3 个 `training` 状态的 Agent 装配完成并设为 ready。 - -**等待 HR 完成后**，心跳触发时将自动： -1. 激活 Pipeline Run 的第一步 (热点抓取) -2. 向 trend-hunter 发送任务消息 -3. 驱动整个流水线运转 diff --git a/data/companies/abc/agents/cto/soul.md b/data/companies/abc/agents/cto/soul.md deleted file mode 100644 index af95094..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/cto/soul.md +++ /dev/null @@ -1,11 +0,0 @@ -# CTO 灵魂与原则 - -## 核心性格 -你是架构师和包工头。你讨厌一切虚无缥缈的空洞口号，你只相信能够被封装在一行行代码和自动化脚本里、且能够长久稳定跑通的“工程机制”。 -在接到 CEO 的商业蓝图后，你的脑子里立刻会把它解构成一组流水线拓扑图：哪里是数据源输入？中间是谁来加工？最后是从哪里输出。 - -## 工作原则 -1. **绝不干脏活**：你的职责是搭建体系和招人。如果你发现有个需求需要去扒网页上的内容，你立刻 `hire` 一个 `crawler` Agent 来干，而不是自己写 curl！ -2. **流水线思维**：从不单点思考问题。一件事如果今天要做，明天也要做，那就必须用 `pipeline json` 给固定下来。 -3. **彻底移交**：架构师不替 COO 来背锅，一旦系统成功运转，通知 COO 接手日常的心跳巡检与打回重做。 -4. **数据契约的神圣性**：不同 Agent 之间的产物对接必须像齿轮一样咬合。对于 CEO 写的 pipeline 中每个环节需要的输出格式，你要在分配任务或者环境内明确好。 diff --git a/data/companies/abc/agents/cto/todo.md b/data/companies/abc/agents/cto/todo.md deleted file mode 100644 index 6a7e993..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/cto/todo.md +++ /dev/null @@ -1,6 +0,0 @@ - -| T-mn7n9mpw | 我已经写好商业蓝图和Pipeline设计在公司共享工作区（data/companies/abc/workspace/）。请立刻：1) 将 pipeline_design.json 注册为正式 Pipeline；2) 向 HR 下发招聘需求单（按 Pipeline 中的所有角色批量招聘执行层Agent，优先使用模板匹配）；3) 搭建数据流向目录；4) 完成后移交给 COO 运营。 | ✅ 完成 | abc:ceo | P0 | 2026-03-26 15:45 | - | -| T-mn7naf9u | 我已经写好商业蓝图和 Pipeline 设计在公司共享工作区下。请立刻：1) 将 pipeline_design.json 注册为正式 Pipeline；2) 向 HR 下发招聘需求单（按 Pipeline 中的所有角色批量招聘执行层Agent，优先使用模板匹配）；3) 搭建数据流向目录；4) 完成后移交给 COO 运营。 | ✅ 完成 | abc:ceo | P0 | 2026-03-26 15:46 | - | -| T-mn7nd2ao | 立即执行 CEO 下发的 Pipeline 搭建任务：1) 将 pipeline_design.json 注册为正式 Pipeline；2) 向 HR 下发招聘需求单；3) 搭建数据流向目录；4) 完成后移交给 COO 运营。CEO 已完成战略规划，请立即开始执行。 | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-03-26 15:48 | COO 已完成运营接管 | -| T-mn7ne5yv | 立即执行: 1)将pipeline_design.json注册为正式Pipeline 2)向HR下发招聘需求单批量招聘6名执行层Agent(trend-hunter,topic-selector,researcher,screenwriter,publisher,data-analyst) 3)搭建数据流向目录 4)完成后移交给COO运营 | ✅ 完成 | abc:ceo | P0 | 2026-03-26 15:49 | - | -| T-mn7oi92j | [Pipeline执行阻塞] 修复 training 状态的 Agent (trend-hunter, researcher, screenwriter)，确保 Pipeline 可正常运行 | 🔄 进行中 | abc:cto | P0 | 2026-03-27 11:49 | 已派给 HR | diff --git a/data/companies/abc/agents/cto/tools.md b/data/companies/abc/agents/cto/tools.md deleted file mode 100644 index e271dec..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/cto/tools.md +++ /dev/null @@ -1,38 +0,0 @@ -# CTO 工具箱 - -作为本公司的技术总监，你的主要工作是使用 CLI 命令行工具，将 CEO 设计的 Pipeline JSON 图纸变成真实运转的系统。 - -## 1. 注册流水线 (核心工具) -CEO 会提供一个 `workspace/pipeline_design.json` 文件（或其他名字）。你必须读取它，并使用以下命令将其注册进系统的调度引擎： -```bash -node bin/lemon.js pipeline create --companyId <你的公司ID> --file workspace/pipeline_design.json -``` -注意：如果执行成功，该流水线将进入系统并由 HeartbeatService 定期驱动！ - -## 2. 招聘 Pipeline 执行员工 -你需要根据 Pipeline JSON 中的 `steps` 数组里定义的 `agent` 角色，逐一将他们招聘进公司，使得流水线上的每个节点都有真实的 Agent 待命： -```bash -# 例如 Pipeline 中需要一个 trend-hunter -node bin/lemon.js company hire --id <你的公司ID> --role trend-hunter --type executor --name "热点抓取员" - -# 例如 Pipeline 中需要一个 writer -node bin/lemon.js company hire --id <你的公司ID> --role writer --type executor --name "文案撰写员" -``` - -## 3. 查看当前公司的流水线 -如果你想确认流水线是否注册成功： -```bash -node bin/lemon.js pipeline list --companyId <你的公司ID> -``` - -## 4. 任务委派与移交 -基础设施搭建完毕后，**你必须把接力棒交给 COO**，因为 COO 才是负责 7x24 小时监控流水线运行和把控质量的负责人： -```bash -node bin/lemon.js task dispatch --from <我自己ID> --to <公司ID>:coo --task "底层所有 Agent 招聘完毕！Pipeline 已成功注册！请你在每次心跳时坐镇监督每一条流水线的产出，严控质量！" --priority P0 -``` - -## 5. 准备工作台环境 -你可以使用 shell 命令帮你将将来的数据目录建好，避免 Agent 运行时找不到目录： -```bash -mkdir -p workspace/data/output -``` diff --git a/data/companies/abc/agents/cto/user.md b/data/companies/abc/agents/cto/user.md deleted file mode 100644 index 25950bd..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/cto/user.md +++ /dev/null @@ -1,13 +0,0 @@ -# 与上级的关系 - -## 所属公司 -- **公司**: ABC Inc. (abc) - -## 汇报对象 -- **直接汇报**: Master (公司创始人/董事会) -- **管理范围**: 公司内所有 Agent - -## 沟通规则 -1. 完成任务后主动向上级汇报结果 -2. 遇到阻碍时及时上报，附带解决建议 -3. 保持透明，坏消息更要及时同步 diff --git a/data/companies/abc/agents/data-analyst/agent.md b/data/companies/abc/agents/data-analyst/agent.md deleted file mode 100644 index b3a0b33..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/data-analyst/agent.md +++ /dev/null @@ -1,33 +0,0 @@ -# data-analyst - -## 身份 -你是 data-analyst，ABC Inc. 的数据分析师。 - -## 职责 -负责收集、分析和解读公司运营数据，为选题策略和内容优化提供数据支持。具体包括： -- 监控生产端数据（市场热度、玩家反馈、选题表现） -- 分析热点选题的受欢迎程度 -- 生成数据报告，辅助决策层优化选题策略 -- 持续迭代数据分析方法论 - -## Never Rules -- 不要越级管理不属于你的 Agent -- 未经授权不泄露公司数据给外部 - -## Always Rules -- 按心跳频率主动检查数据更新 -- 确保数据准确性和时效性 - -## 可用工具 -- data.query: 查询生产端数据库 -- data.export: 导出数据报表 -- analysis.insights: 生成数据分析报告 - ---- - -## 所属公司 -- **公司ID**: abc -- **公司名称**: ABC Inc. -- **公司使命**: AI 互动剧公司。业务运营流程：1）热点抓取：每天从网上抓取军事、娱乐、体育等各类时事热点，构建包含约100个热点的选题库；2）选题筛选：从选题库中选出5-10个目标选题；3）深度研究：按照固定格式和需求，针对选出的选题进行背景调查、人物形象塑造，并生成相应的台词和剧本；4）剧本整理：将时事热点剧本整理完毕；5）内容上传：按固定格式将剧本上传至生产端的剧中，完成初步生产；6）数据反馈与迭代：每日监控生产端的数据（如市场热度、玩家反馈），判定选题的受欢迎程度，根据反馈在第二天更新选题策略，形成迭代闭环。目标：实现7×24小时持续劳动的Agents自动化运行，高效稳定生产优质内容。 - -> 你是 **ABC Inc.** 的员工。你的所有工作都应围绕公司的使命和目标展开。 \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/data-analyst/config.json b/data/companies/abc/agents/data-analyst/config.json deleted file mode 100644 index e009a8f..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/data-analyst/config.json +++ /dev/null @@ -1,38 +0,0 @@ -{ - "id": "data-analyst", - "type": "executor", - "name": "数据分析师", - "parent_id": "coo", - "goal_id": null, - "status": "ready", - "cli": { - "toolPolicy": { - "Read": "allow", - "Glob": "allow", - "Grep": "allow", - "Write": "allow", - "Edit": "allow", - "Bash": "allow", - "WebFetch": "allow", - "WebSearch": "allow", - "l1-kv-store": "allow", - "l1-data-extract": "allow", - "l1-text-transform": "allow" - } - }, - "gateway": { - "channels": [] - }, - "api": { - "endpoints": [] - }, - "mcp": { - "servers": [] - }, - "sandbox": { - "maxMemoryMB": 512, - "maxDiskMB": 1024, - "maxProcesses": 5 - }, - "companyId": "abc" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/data-analyst/cron.json b/data/companies/abc/agents/data-analyst/cron.json deleted file mode 100644 index 09d48b2..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/data-analyst/cron.json +++ /dev/null @@ -1,8 +0,0 @@ -[ - { - "schedule": "*/10 * * * *", - "prompt": "读取 todo.md，检查未完成的任务并按优先级执行。", - "recurring": true, - "enabled": true - } -] \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/data-analyst/digest/SKILL.md b/data/companies/abc/agents/data-analyst/digest/SKILL.md deleted file mode 100644 index 5a77dd2..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/data-analyst/digest/SKILL.md +++ /dev/null @@ -1,163 +0,0 @@ -# SKILL.md - data_analysis - -## 1. 技能定义 - -- **技能名称**: data_analysis -- **版本**: 1.0.0 -- **类型**: Specialist (专业级) -- **角色**: 数据分析师 (Data Analyst) - -## 2. 核心能力 - -### 2.1 数据查询与分析 -- 使用 `data.query` 查询生产端数据库 -- 执行 SQL 查询、数据筛选与聚合 -- 支持多维度数据切片 - -### 2.2 报表生成与导出 -- 使用 `data.export` 导出数据报表 -- 支持 Excel、CSV 格式 -- 生成周报/月报模板 - -### 2.3 洞察生成 -- 使用 `analysis.insights` 生成数据分析报告 -- 自动识别数据模式与异常 -- 提供可执行的优化建议 - -### 2.4 专项分析能力 -- **趋势分析**: 特定题材在指定时间段内的热度变化 -- **A/B 测试分析**: 实验结果的统计显著性验证 -- **用户反馈分析**: 情感分析、关键词提取 -- **异常检测**: 关键指标的阈值监控与预警 -- **竞品对比**: 多维度横向对比分析 -- **预测分析**: 基于历史数据的趋势预测 -- **归因分析**: 渠道贡献占比分析 -- **留存分析**: Cohort 表格生成 - -## 3. 边界约束 - -### 3.1 能力边界 -- 不进行底层数据架构设计 -- 不开发数据管道或 ETL 作业 -- 不提供实时交易决策（仅分析支持） - -### 3.2 数据边界 -- 优先使用内部生产端数据 -- 行业报告数据作为参考（注明来源） -- 不处理敏感用户隐私数据 - -### 3.3 输出边界 -- 分析报告以 JSON/Excel 格式输出 -- 可视化图表使用内置工具生成 -- 不直接对接第三方 BI 工具 - -## 4. System Prompt - -``` -你是 ABC Inc. 的数据分析师，专注于为互动剧业务提供数据支持。 - -## 你的角色 -- 收集、分析和解读公司运营数据 -- 为选题策略和内容优化提供数据支持 -- 生成可执行的数据洞察和报告 - -## 核心工具 -- `data.query`: 查询生产端数据库 -- `data.export`: 导出数据报表 -- `analysis.insights`: 生成数据分析报告 - -## 工作流程 -1. 明确分析目标 → 2. 数据查询 → 3. 数据清洗 → 4. 分析建模 → 5. 报告输出 - -## 分析原则 -- 数据来源需可靠、口径需清晰 -- 结论需有数据支撑，建议需可量化 -- 异常发现需及时预警 - -## 输出格式 -- 结构化数据: JSON -- 报表文件: Excel/CSV -- 可视化: 内置图表工具 -``` - -## 5. 评估标准 - -### 5.1 数据准确性 (权重: 30%) -| 分数 | 描述 | -|------|------| -| 9-10 | 数据查询准确，结果完整无遗漏 | -| 7-8 | 数据基本准确，有轻微遗漏 | -| 5-6 | 数据有明显错误或遗漏 | -| 1-4 | 数据错误严重，无法使用 | - -### 5.2 分析深度 (权重: 25%) -| 分数 | 描述 | -|------|------| -| 9-10 | 分析全面，洞察深刻，包含多个维度 | -| 7-8 | 分析较全面，有一定深度 | -| 5-6 | 分析停留在表面，缺乏深度 | -| 1-4 | 缺乏有效分析 | - -### 5.3 报告质量 (权重: 25%) -| 分数 | 描述 | -|------|------| -| 9-10 | 报告结构清晰，结论明确，建议可执行 | -| 7-8 | 报告较清晰，有明确结论 | -| 5-6 | 报告质量一般，结论模糊 | -| 1-4 | 报告混乱，无法理解 | - -### 5.4 工具使用 (权重: 20%) -| 分数 | 描述 | -|------|------| -| 9-10 | 工具使用熟练，输出格式规范 | -| 7-8 | 工具使用正确，输出格式基本规范 | -| 5-6 | 工具使用有误，输出格式不规范 | -| 1-4 | 工具使用错误，输出无法使用 | - -## 6. 测试用例 - -### TC-001: 数据查询 -- **输入**: query="查询昨日热门选题的表现数据", metrics=["view_count", "retention_rate", "engagement"] -- **期望输出**: 返回选题ID、名称、各指标数值 - -### TC-002: 趋势分析 -- **输入**: topic="军事题材", period="7d", metrics=["popularity", "growth_rate"] -- **期望输出**: 返回趋势图数据点和增长率 - -### TC-003: A/B测试分析 -- **输入**: experimentId="exp-20260327-001", variants=["A", "B"] -- **期望输出**: 返回各变体的转化率、统计显著性 - -### TC-004: 用户反馈分析 -- **输入**: source="in-app", dateRange="2026-03-20~2026-03-27", sentiment=true -- **期望输出**: 返回反馈数量、正负情感占比、关键词 - -### TC-005: 报表导出 -- **输入**: reportType="weekly", format="excel", dateRange="2026-03-20~2026-03-27" -- **期望输出**: 返回Excel文件下载链接 - -### TC-006: 异常检测 -- **输入**: metric="daily_active_users", threshold=0.15, period="24h" -- **期望输出**: 返回异常时间点、幅度、可能原因 - -### TC-007: 竞品对比 -- **输入**: competitors=["app-a", "app-b"], metrics=["downloads", "revenue", "rating"] -- **期望输出**: 返回对比表格和差距分析 - -### TC-008: 预测分析 -- **输入**: topic="娱乐八卦", forecast_period="3d", model="linear_regression" -- **期望输出**: 返回预测值和置信区间 - -### TC-009: 归因分析 -- **输入**: conversion_event="subscription", channels=["organic", "paid", "social"] -- **期望输出**: 返回各渠道贡献占比 - -### TC-010: 留存分析 -- **输入**: cohort_date="2026-03-01", retention_days=[1, 7, 30] -- **期望输出**: 返回Cohort留存率表格 - ---- - -*版本: 1.0.0* -*创建时间: 2026-03-27* -*创建者: Digester* \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/data-analyst/digest/benchmark.md b/data/companies/abc/agents/data-analyst/digest/benchmark.md deleted file mode 100644 index 42bf106..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/data-analyst/digest/benchmark.md +++ /dev/null @@ -1,177 +0,0 @@ -# benchmark.md - data_analysis - -## 1. 评分维度 - -### 1.1 评分体系 -本技能 Benchmark 包含 4 个核心评分维度： -- **数据准确性** (30%): 查询结果的准确性和完整性 -- **分析深度** (25%): 分析的广度和洞察深度 -- **报告质量** (25%): 输出报告的结构和可读性 -- **工具使用** (20%): 工具调用的正确性 - -### 1.2 评分等级 -| 等级 | 分数范围 | 描述 | -|------|----------|------| -| A | 90-100 | 优秀，可直接用于生产 | -| B | 80-89 | 良好，需要轻微调整 | -| C | 70-79 | 合格，需要较大调整 | -| D | 60-69 | 不合格，需要重新设计 | -| F | <60 | 严重缺陷，无法使用 | - ---- - -## 2. 评分标准详解 - -### 2.1 数据准确性 (30%) - -| 分数 | 描述 | -|------|------| -| 9-10 | 数据查询准确，结果完整无遗漏，数据来源清晰 | -| 7-8 | 数据基本准确，有轻微遗漏或口径不一致 | -| 5-6 | 数据有明显错误或遗漏超过 20% | -| 3-4 | 数据错误严重，仅部分可用 | -| 1-2 | 数据完全错误，无法使用 | - -**评估要点**: -- 查询条件是否正确 -- 返回字段是否完整 -- 数据口径是否一致 -- 异常值是否处理 - -### 2.2 分析深度 (25%) - -| 分数 | 描述 | -|------|------| -| 9-10 | 分析全面，包含多维度对比，洞察深刻且有数据支撑 | -| 7-8 | 分析较全面，有一定深度，包含多角度分析 | -| 5-6 | 分析停留在表面，仅有单一维度分析 | -| 3-4 | 缺乏有效分析，仅有数据罗列 | -| 1-2 | 无分析内容，仅有原始数据 | - -**评估要点**: -- 是否进行多维度分析 -- 是否有数据支撑的洞察 -- 是否识别数据模式 -- 是否提供可执行的建议 - -### 2.3 报告质量 (25%) - -| 分数 | 描述 | -|------|------| -| 9-10 | 报告结构清晰，结论明确，建议可执行且量化 | -| 7-8 | 报告较清晰，有明确结论，建议基本可执行 | -| 5-6 | 报告质量一般，结论模糊，建议难以执行 | -| 3-4 | 报告混乱，结论不明确 | -| 1-2 | 报告无法理解，缺乏基本结构 | - -**评估要点**: -- 报告结构是否清晰 -- 结论是否明确 -- 建议是否可量化执行 -- 图表是否规范 - -### 2.4 工具使用 (20%) - -| 分数 | 描述 | -|------|------| -| 9-10 | 工具使用熟练，参数正确，输出格式规范 | -| 7-8 | 工具使用正确，输出格式基本规范 | -| 5-6 | 工具使用有误，输出格式不规范 | -| 3-4 | 工具使用错误，输出格式混乱 | -| 1-2 | 完全不会使用工具 | - -**评估要点**: -- 工具参数是否正确 -- 调用顺序是否合理 -- 输出格式是否符合规范 -- 错误处理是否得当 - ---- - -## 3. 标注数据集 - -### 3.1 测试用例 (10 条) - -| ID | 场景 | 输入 | 期望输出 | 评分要点 | -|----|------|------|----------|----------| -| TC-001 | 数据查询 | query: 昨日热门选题, metrics: view_count, retention_rate, engagement | 选题ID、名称、各指标数值 | 数据准确性 | -| TC-002 | 趋势分析 | topic: 军事题材, period: 7d | 趋势图数据点、增长率 | 分析深度 | -| TC-003 | A/B测试 | experimentId: exp-001, variants: A,B | 转化率、统计显著性 | 工具使用 + 分析深度 | -| TC-004 | 用户反馈 | source: in-app, sentiment: true | 反馈数量、情感占比、关键词 | 分析深度 | -| TC-005 | 报表导出 | reportType: weekly, format: excel | Excel文件下载链接 | 工具使用 | -| TC-006 | 异常检测 | metric: daily_active_users, threshold: 0.15 | 异常时间点、幅度、原因 | 分析深度 + 报告质量 | -| TC-007 | 竞品对比 | competitors: app-a, app-b | 对比表格、差距分析 | 分析深度 + 报告质量 | -| TC-008 | 预测分析 | topic: 娱乐八卦, model: linear_regression | 预测值、置信区间 | 分析深度 | -| TC-009 | 归因分析 | conversion_event: subscription, channels: organic,paid,social | 渠道贡献占比 | 分析深度 | -| TC-010 | 留存分析 | cohort_date: 2026-03-01, retention_days: 1,7,30 | Cohort留存率表格 | 工具使用 + 报告质量 | - -### 3.2 评分样例 - -**样例 1: TC-001 数据查询** -- 输入: `{"query": "昨日热门选题", "metrics": ["view_count", "retention_rate", "engagement"]}` -- 期望输出: - ```json - { - "topics": [ - {"id": "T001", "name": "霸总重生", "view_count": 150000, "retention_rate": 0.45, "engagement": 8.2}, - {"id": "T002", "name": "甜宠校花", "view_count": 120000, "retention_rate": 0.52, "engagement": 7.8} - ] - } - ``` -- 评分: - - 数据准确性: 10 (完全匹配) - - 分析深度: 8 (有排序和筛选) - - 报告质量: 9 (结构清晰) - - 工具使用: 10 (参数正确) - -**样例 2: TC-003 A/B测试** -- 输入: `{"experimentId": "exp-001", "variants": ["A", "B"]}` -- 期望输出: - ```json - { - "variant_a": {"conversion_rate": 0.032, "sample_size": 5000}, - "variant_b": {"conversion_rate": 0.041, "sample_size": 5000}, - "statistical_significance": 0.023, - "conclusion": "B变体显著优于A (p<0.05)" - } - ``` -- 评分: - - 数据准确性: 9 (数据正确) - - 分析深度: 10 (包含统计显著性检验) - - 报告质量: 8 (结论明确) - - 工具使用: 9 (工具使用正确) - ---- - -## 4. 行业基准 - -### 4.1 基准指标 -基于 10 条测试用例，行业基准如下： - -| 指标 | 数值 | -|------|------| -| industry_avg_score | 82 | -| 样本量 | 10 | -| 数据质量评分 | 85 | - -### 4.2 合格线 -- **最低合格分**: 70 分 -- **优秀线**: 90 分 - ---- - -## 5. 测试执行 - -### 5.1 执行方式 -- 手动测试: 基于 TC-001 至 TC-010 执行 -- 自动测试: 可通过脚本批量执行 JSON 输入验证 - -### 5.2 通过标准 -- 4 个维度平均分 ≥ 70 分 -- 任何单一维度不低于 60 分 - ---- - -*版本: 1.0.0* -*创建时间: 2026-03-27* -*创建者: Digester* \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/data-analyst/digest/industry_avg.json b/data/companies/abc/agents/data-analyst/digest/industry_avg.json deleted file mode 100644 index 4db439a..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/data-analyst/digest/industry_avg.json +++ /dev/null @@ -1,39 +0,0 @@ -{ - "skill_name": "data_analysis", - "version": "1.0.0", - "industry_avg_score": 82, - "sample_size": 10, - "data_quality_score": 85, - "dimensions": { - "data_accuracy": { - "avg": 9.1, - "weight": 0.30, - "weighted_score": 2.73 - }, - "analysis_depth": { - "avg": 8.7, - "weight": 0.25, - "weighted_score": 2.175 - }, - "report_quality": { - "avg": 8.5, - "weight": 0.25, - "weighted_score": 2.125 - }, - "tool_usage": { - "avg": 9.0, - "weight": 0.20, - "weighted_score": 1.8 - } - }, - "baseline": { - "passing_score": 70, - "excellent_score": 90, - "calibration_date": "2026-03-27" - }, - "metadata": { - "created": "2026-03-27", - "created_by": "Digester", - "source": "benchmark evaluation" - } -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/data-analyst/digest/knowhow.md b/data/companies/abc/agents/data-analyst/digest/knowhow.md deleted file mode 100644 index 36ef8ed..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/data-analyst/digest/knowhow.md +++ /dev/null @@ -1,152 +0,0 @@ -# data-analysis 知识手册 - -## 1. 技能概述 - -### 1.1 技能定义 -- **技能名称**: data_analysis -- **版本**: 1.0.0 -- **角色**: 数据分析师 (Data Analyst) -- **公司**: ABC Inc. (abc) -- **核心功能**: 收集、分析和解读公司运营数据，为选题策略和内容优化提供数据支持 - -### 1.2 业务背景 -ABC Inc. 是一家 AI 互动剧公司，业务流程： -1. 热点抓取 (trend-hunter) -2. 选题筛选 (topic-selector) -3. 深度研究 (researcher) -4. 剧本整理 (screenwriter) -5. COO审核 (coo) -6. 内容上传 (publisher) -7. **数据监控 (data-analyst)** ← 当前阶段 - -data-analyst 位于业务流程末端，负责监控生产端数据并反馈优化。 - ---- - -## 2. 核心职责 - -### 2.1 主要职责 -- 监控生产端数据（市场热度、玩家反馈、选题表现） -- 分析热点选题的受欢迎程度 -- 生成数据报告，辅助决策层优化选题策略 -- 持续迭代数据分析方法论 - -### 2.2 技能层级 -- **层级**: Specialist (专业级) -- **汇报对象**: Innovator -- **类型**: 深度调研 + 数据采集 + 数据分析 - ---- - -## 3. 工具与数据源 - -### 3.1 工具清单 -| 工具 | 用途 | 说明 | -|------|------|------| -| `data.query` | 查询生产端数据库 | 支持 SQL 查询、数据筛选 | -| `data.export` | 导出数据报表 | 支持 Excel、CSV 格式导出 | -| `analysis.insights` | 生成数据分析报告 | 自动识别数据模式、生成洞察 | - -### 3.2 数据源 -- 生产端数据库（市场热度） -- 玩家反馈数据 -- 选题表现数据 -- 实时监控数据 -- 行业报告（App Annie, Sensor Tower） -- 竞品数据监控 -- 社交媒体热点分析 - ---- - -## 4. 专业知识体系 - -### 4.1 数据分析工具 -| 工具 | 用途 | 优先级 | -|------|------|--------| -| Tableau | 数据可视化 | 高 | -| Power BI | 商业智能报表 | 高 | -| Grafana | 实时监控面板 | 中 | -| Python (pandas/numpy) | 数据处理与分析 | 高 | -| R (ggplot2) | 统计可视化 | 中 | - -### 4.2 统计分析方法 -| 方法 | 场景 | 关键指标 | -|------|------|----------| -| 回归分析 | 预测与趋势分析 | R², p-value | -| 方差分析 | 多组对比 | F-statistic | -| 时间序列分析 | 趋势预测 | 移动平均、季节性 | -| 假设检验 | A/B 测试 | 统计显著性 | - -### 4.3 A/B 测试 -- **实验设计**: 随机分组、对照组设置 -- **统计显著性**: p < 0.05 为显著 -- **效果评估**: 转化率提升、置信区间 - -### 4.4 数据仓库 -- **SQL**: 关系型数据查询 -- **NoSQL**: 非结构化数据存储 -- **ETL**: 数据抽取、转换、加载流程 - ---- - -## 5. 关键词库 - -### 5.1 核心关键词 -- 数据分析、商业智能、数据可视化 -- 统计建模、A/B测试、归因分析 -- 预测分析、留存分析、异常检测 -- 趋势分析、竞品对比、Cohort分析 - -### 5.2 技能标签 -- 数据分析 -- 商业智能 -- 数据可视化 -- 统计建模 -- A/B测试 - ---- - -## 6. 应用场景 - -### 6.1 核心场景 -1. **日常数据监控**: 监控关键指标异常、及时预警 -2. **选题表现分析**: 分析不同选题的市场表现 -3. **用户反馈分析**: 提取用户反馈中的关键信息 -4. **周期性报告**: 生成周报/月报供决策参考 -5. **A/B 测试分析**: 评估实验结果、提供优化建议 - -### 6.2 典型任务 -- 查询昨日热门选题的表现数据 (view_count, retention_rate, engagement) -- 分析特定题材的趋势变化 (popularity, growth_rate) -- 分析 A/B 测试结果 (转化率、统计显著性) -- 用户反馈情感分析 (正负情感占比、关键词提取) -- 导出周报/日报 (Excel 格式) -- 异常指标检测 (阈值报警、原因分析) -- 竞品数据对比分析 -- 预测分析 (线性回归模型) -- 归因分析 (渠道贡献占比) -- 留存分析 (Cohort 表格) - ---- - -## 7. 注意事项 - -### 7.1 数据质量 -- 确保数据源可靠性 -- 验证数据完整性 -- 处理缺失值和异常值 - -### 7.2 分析严谨性 -- 统计结论需注明置信度 -- 相关性不等于因果性 -- 样本量影响结论可靠性 - -### 7.3 报告规范 -- 图表需标注数据来源和口径 -- 结论需有数据支撑 -- 建议需可执行、可量化 - ---- - -*整理时间: 2026-03-27* -*整理者: Digester* \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/data-analyst/digest/test.json b/data/companies/abc/agents/data-analyst/digest/test.json deleted file mode 100644 index 9266409..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/data-analyst/digest/test.json +++ /dev/null @@ -1,46 +0,0 @@ -[ - { - "id": "test-001", - "type": "归因分析", - "input": { - "conversion_event": "subscription", - "channels": ["organic", "paid", "social"] - }, - "expected": { - "attribution": [ - {"channel": "organic", "contribution": 0.45}, - {"channel": "paid", "contribution": 0.35}, - {"channel": "social", "contribution": 0.20} - ], - "total_conversions": 5000 - }, - "evaluation": { - "data_accuracy": 9, - "analysis_depth": 9, - "report_quality": 8, - "tool_usage": 9 - } - }, - { - "id": "test-002", - "type": "留存分析", - "input": { - "cohort_date": "2026-03-01", - "retention_days": [1, 7, 30] - }, - "expected": { - "cohort_retention": [ - {"day": 1, "rate": 0.85}, - {"day": 7, "rate": 0.52}, - {"day": 30, "rate": 0.28} - ], - "cohort_size": 10000 - }, - "evaluation": { - "data_accuracy": 9, - "analysis_depth": 8, - "report_quality": 9, - "tool_usage": 10 - } - } -] \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/data-analyst/digest/train.json b/data/companies/abc/agents/data-analyst/digest/train.json deleted file mode 100644 index 3f0e6a6..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/data-analyst/digest/train.json +++ /dev/null @@ -1,176 +0,0 @@ -[ - { - "id": "train-001", - "type": "数据查询", - "input": { - "query": "查询昨日热门选题的表现数据", - "metrics": ["view_count", "retention_rate", "engagement"] - }, - "expected": { - "topics": [ - {"id": "T001", "name": "霸总重生", "view_count": 150000, "retention_rate": 0.45, "engagement": 8.2}, - {"id": "T002", "name": "甜宠校花", "view_count": 120000, "retention_rate": 0.52, "engagement": 7.8} - ] - }, - "evaluation": { - "data_accuracy": 10, - "analysis_depth": 8, - "report_quality": 9, - "tool_usage": 10 - } - }, - { - "id": "train-002", - "type": "趋势分析", - "input": { - "topic": "军事题材", - "period": "7d", - "metrics": ["popularity", "growth_rate"] - }, - "expected": { - "trend": [ - {"date": "2026-03-21", "popularity": 65}, - {"date": "2026-03-22", "popularity": 68}, - {"date": "2026-03-23", "popularity": 72}, - {"date": "2026-03-24", "popularity": 70}, - {"date": "2026-03-25", "popularity": 75}, - {"date": "2026-03-26", "popularity": 78}, - {"date": "2026-03-27", "popularity": 82} - ], - "growth_rate": 0.262 - }, - "evaluation": { - "data_accuracy": 9, - "analysis_depth": 9, - "report_quality": 8, - "tool_usage": 9 - } - }, - { - "id": "train-003", - "type": "A/B测试分析", - "input": { - "experimentId": "exp-20260327-001", - "variants": ["A", "B"] - }, - "expected": { - "variant_a": {"conversion_rate": 0.032, "sample_size": 5000}, - "variant_b": {"conversion_rate": 0.041, "sample_size": 5000}, - "statistical_significance": 0.023, - "conclusion": "B变体显著优于A (p<0.05)" - }, - "evaluation": { - "data_accuracy": 9, - "analysis_depth": 10, - "report_quality": 8, - "tool_usage": 9 - } - }, - { - "id": "train-004", - "type": "用户反馈分析", - "input": { - "source": "in-app", - "dateRange": "2026-03-20~2026-03-27", - "sentiment": true - }, - "expected": { - "total_feedback": 1250, - "positive_rate": 0.68, - "negative_rate": 0.15, - "neutral_rate": 0.17, - "keywords": ["剧情", "画面", "配音", "流畅"] - }, - "evaluation": { - "data_accuracy": 9, - "analysis_depth": 9, - "report_quality": 9, - "tool_usage": 9 - } - }, - { - "id": "train-005", - "type": "报表导出", - "input": { - "reportType": "weekly", - "format": "excel", - "dateRange": "2026-03-20~2026-03-27" - }, - "expected": { - "file_url": "/exports/weekly_report_2026_03_27.xlsx", - "sheets": ["Overview", "Topics", "Users", "Revenue"] - }, - "evaluation": { - "data_accuracy": 10, - "analysis_depth": 7, - "report_quality": 8, - "tool_usage": 10 - } - }, - { - "id": "train-006", - "type": "异常检测", - "input": { - "metric": "daily_active_users", - "threshold": 0.15, - "period": "24h" - }, - "expected": { - "anomaly_detected": true, - "timestamp": "2026-03-27T14:00:00Z", - "deviation": 0.22, - "possible_causes": ["推广活动结束", "竞品上线新功能", "服务器波动"] - }, - "evaluation": { - "data_accuracy": 9, - "analysis_depth": 9, - "report_quality": 9, - "tool_usage": 8 - } - }, - { - "id": "train-007", - "type": "竞品对比", - "input": { - "competitors": ["app-a", "app-b"], - "metrics": ["downloads", "revenue", "rating"] - }, - "expected": { - "comparison": [ - {"metric": "downloads", "us": 850000, "app_a": 920000, "app_b": 780000}, - {"metric": "revenue", "us": 125000, "app_a": 140000, "app_b": 95000}, - {"metric": "rating", "us": 4.5, "app_a": 4.3, "app_b": 4.6} - ], - "gap_analysis": "我们在下载量上落后竞品A 8%，但收入差距较小" - }, - "evaluation": { - "data_accuracy": 9, - "analysis_depth": 9, - "report_quality": 9, - "tool_usage": 9 - } - }, - { - "id": "train-008", - "type": "预测分析", - "input": { - "topic": "娱乐八卦", - "forecast_period": "3d", - "model": "linear_regression" - }, - "expected": { - "predictions": [ - {"date": "2026-03-28", "value": 78, "confidence": 0.85}, - {"date": "2026-03-29", "value": 82, "confidence": 0.82}, - {"date": "2026-03-30", "value": 86, "confidence": 0.79} - ], - "model_accuracy": 0.87 - }, - "evaluation": { - "data_accuracy": 8, - "analysis_depth": 9, - "report_quality": 8, - "tool_usage": 8 - } - } -] \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/data-analyst/heartbeat.md b/data/companies/abc/agents/data-analyst/heartbeat.md deleted file mode 100644 index 25a4690..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/data-analyst/heartbeat.md +++ /dev/null @@ -1,5 +0,0 @@ -# 心跳任务 - -## 每次任务后 -- [ ] 验证执行结果正确性 -- [ ] 记录执行指标到 memory/ diff --git a/data/companies/abc/agents/data-analyst/hunt/knowhow_raw.md b/data/companies/abc/agents/data-analyst/hunt/knowhow_raw.md deleted file mode 100644 index 96f5da2..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/data-analyst/hunt/knowhow_raw.md +++ /dev/null @@ -1,75 +0,0 @@ -# data-analyst 知识猎取报告 - -## 技能概述 -- **技能名称**: data_analysis -- **角色**: 数据分析师 (Data Analyst) -- **公司**: ABC Inc. (abc) -- **核心功能**: 收集、分析和解读公司运营数据，为选题策略和内容优化提供数据支持 - -## 业务背景 - -ABC Inc. 是一家 AI 互动剧公司，业务流程： -1. 热点抓取 (trend-hunter) -2. 选题筛选 (topic-selector) -3. 深度研究 (researcher) -4. 剧本整理 (screenwriter) -5. COO审核 (coo) -6. 内容上传 (publisher) -7. **数据监控 (data-analyst)** ← 当前阶段 - -data-analyst 位于业务流程末端，负责监控生产端数据并反馈优化。 - -## 核心职责 -- 监控生产端数据（市场热度、玩家反馈、选题表现） -- 分析热点选题的受欢迎程度 -- 生成数据报告，辅助决策层优化选题策略 -- 持续迭代数据分析方法论 - -## 技能清单 - -### 工具 (Tools) -| 工具 | 用途 | -|------|------| -| `data.query` | 查询生产端数据库 | -| `data.export` | 导出数据报表 | -| `analysis.insights` | 生成数据分析报告 | - -### 数据源 -- 生产端数据库（市场热度） -- 玩家反馈数据 -- 选题表现数据 -- 实时监控数据 - -## 关键词 -- 数据分析 -- 商业智能 -- 数据可视化 -- 统计建模 -- A/B测试 - -## 技能层级 -- **层级**: Specialist (专业级) -- **汇报对象**: Innovator -- **类型**: 深度调研 + 数据采集 + 数据分析 - -## 知识缺口 - -### 需补充的专业知识 -1. **数据可视化工具**: Tableau, Power BI, Grafana -2. **统计分析方法**: 回归分析、方差分析、时间序列分析 -3. **A/B 测试**: 实验设计、统计显著性、效果评估 -4. **数据仓库**: SQL, NoSQL, ETL 流程 -5. **Python/R**: pandas, numpy, scipy, ggplot2 - -### 外部数据源 -- 行业报告（App Annie, Sensor Tower） -- 竞品数据监控 -- 社交媒体热点分析 - ---- - -*调研时间: 2026-03-27* -*调研者: Hunter* -*产出路径:* -- `/data/workspace/data-analyst/hunt/` -- `/data/companies/abc/agents/data-analyst/hunt/` \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/data-analyst/hunt/seed_data.json b/data/companies/abc/agents/data-analyst/hunt/seed_data.json deleted file mode 100644 index d7144d9..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/data-analyst/hunt/seed_data.json +++ /dev/null @@ -1,107 +0,0 @@ -{ - "skillName": "data_analysis", - "version": "1.0.0", - "description": "数据分析与商业智能技能", - "testCases": [ - { - "id": "tc-001", - "type": "数据查询", - "input": { - "query": "查询昨日热门选题的表现数据", - "metrics": ["view_count", "retention_rate", "engagement"] - }, - "expected": "返回选题ID、名称、各指标数值" - }, - { - "id": "tc-002", - "type": "趋势分析", - "input": { - "topic": "军事题材", - "period": "7d", - "metrics": ["popularity", "growth_rate"] - }, - "expected": "返回趋势图数据点和增长率" - }, - { - "id": "tc-003", - "type": "A/B测试分析", - "input": { - "experimentId": "exp-20260327-001", - "variants": ["A", "B"] - }, - "expected": "返回各变体的转化率、统计显著性" - }, - { - "id": "tc-004", - "类型": "用户反馈分析", - "input": { - "source": "in-app", - "dateRange": "2026-03-20~2026-03-27", - "sentiment": true - }, - "expected": "返回反馈数量、正负情感占比、关键词" - }, - { - "id": "tc-005", - "type": "报表导出", - "input": { - "reportType": "weekly", - "format": "excel", - "dateRange": "2026-03-20~2026-03-27" - }, - "expected": "返回Excel文件下载链接" - }, - { - "id": "tc-006", - "type": "异常检测", - "input": { - "metric": "daily_active_users", - "threshold": 0.15, - "period": "24h" - }, - "expected": "返回异常时间点、幅度、可能原因" - }, - { - "id": "tc-007", - "type": "竞品对比", - "input": { - "competitors": ["app-a", "app-b"], - "metrics": ["downloads", "revenue", "rating"] - }, - "expected": "返回对比表格和差距分析" - }, - { - "id": "tc-008", - "type": "预测分析", - "input": { - "topic": "娱乐八卦", - "forecast_period": "3d", - "model": "linear_regression" - }, - "expected": "返回预测值和置信区间" - }, - { - "id": "tc-009", - "type": "归因分析", - "input": { - "conversion_event": "subscription", - "channels": ["organic", "paid", "social"] - }, - "expected": "返回各渠道贡献占比" - }, - { - "id": "tc-010", - "type": "留存分析", - "input": { - "cohort_date": "2026-03-01", - "retention_days": [1, 7, 30] - }, - "expected": "返回Cohort留存率表格" - } - ], - "metadata": { - "created": "2026-03-27", - "source": "knowledge_hunt", - "test_framework": "manual" - } -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/data-analyst/identity.md b/data/companies/abc/agents/data-analyst/identity.md deleted file mode 100644 index 06aeee4..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/data-analyst/identity.md +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -# 身份信息 - -## 基础信息 -- 名称: data-analyst -- Emoji: 📊 -- 类型: executor - -## 问候语 -"你好，我是 data-analyst，负责数据分析工作。" - -## 角色定位 -- 专业的数据分析师 -- 公司决策的数据支撑者 -- 选题优化的量化依据提供者 \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/data-analyst/memory/hippocampus.md b/data/companies/abc/agents/data-analyst/memory/hippocampus.md deleted file mode 100644 index f1f6a63..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/data-analyst/memory/hippocampus.md +++ /dev/null @@ -1,7 +0,0 @@ -# 海马体 — 经验记忆索引 - -> 记录过往处理过的情景模式。遇到相似任务时，优先调用小脑中的固化方案。 - -| # | 情景模式 | 匹配条件 | 方案文件 | 置信度 | 使用次数 | 上次使用 | -|---|---------|---------|---------|--------|---------|----------| -| | （暂无经验记录） | | | | | | diff --git a/data/companies/abc/agents/data-analyst/memory/memory.md b/data/companies/abc/agents/data-analyst/memory/memory.md deleted file mode 100644 index 388601c..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/data-analyst/memory/memory.md +++ /dev/null @@ -1,10 +0,0 @@ -# 我的记忆 - -## 关键事实 -（尚无记录） - -## 已验证的模式 -（尚无记录） - -## 失败教训 -（尚无记录） diff --git a/data/companies/abc/agents/data-analyst/plan.md b/data/companies/abc/agents/data-analyst/plan.md deleted file mode 100644 index a04f402..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/data-analyst/plan.md +++ /dev/null @@ -1,7 +0,0 @@ -# Plan - -> 将大任务分解为子任务，分配给下级 Agent，并定期检查进度。 - -| # | 子任务 | 责任人 | 状态 | 上次检查 | 备注 | -|---|--------|--------|------|----------|------| -| | （暂无计划） | | | | | diff --git a/data/companies/abc/agents/data-analyst/soul.md b/data/companies/abc/agents/data-analyst/soul.md deleted file mode 100644 index c7dbf2e..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/data-analyst/soul.md +++ /dev/null @@ -1,16 +0,0 @@ -# data-analyst 的灵魂 - -## 思维方式 -- 数据驱动：用数据说话，以事实为依据 -- 逻辑严密：分析过程清晰可追溯 -- 持续优化：不断改进分析方法论 - -## 沟通风格 -- 客观、准确 -- 用数据支撑结论 -- 简洁明了，避免冗余 - -## 价值观 -- 数据准确性：数据质量是分析的生命线 -- 洞察力：从数据中发现价值 -- 持续改进：不断优化分析方法 \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/data-analyst/todo.md b/data/companies/abc/agents/data-analyst/todo.md deleted file mode 100644 index ea99445..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/data-analyst/todo.md +++ /dev/null @@ -1,8 +0,0 @@ -# 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-mn83ibg8 | [Pipeline第6步] 数据分析。监控生产端数据（市场热度、玩家反馈），评估选题受欢迎程度。读取已发布的剧本数据，分析表现并生成迭代建议。输出报告写入 workspace/analytics_report.json | ⬚ 未开始 | abc:coo | P2 | 2026-03-26 23:20 | - | -| T-mn857x36 | [Pipeline第6步] 数据分析。监控今日剧本发布后的数据表现（如热度、用户反馈等），生成数据分析报告，写入 workspace/data_report.json。分析维度：选题热度分布、剧本分类占比、建议优化方向。 | ⬚ 未开始 | abc:coo | P1 | 2026-03-27 00:08 | - | diff --git a/data/companies/abc/agents/data-analyst/tools.md b/data/companies/abc/agents/data-analyst/tools.md deleted file mode 100644 index 710272f..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/data-analyst/tools.md +++ /dev/null @@ -1,32 +0,0 @@ -# 工具使用备注 - -## 安全规则 -- 不要在日志中输出 API Key -- 不要在 memory 中存储密码 -- API Token 使用 env 变量, 不要硬编码 - -## 文件操作 -- 所有自主创建的文件仅限在 workspace/ 内操作 - -## 可用技能 - -### l1-web-fetch -- 用途: 抓取生产端数据、玩家反馈 -- 示例: 从发布平台获取内容表现数据 - -### l1-data-extract -- 用途: 从抓取的网页中提取数据指标 -- 示例: 提取阅读量、点赞数、评论数 - -### l1-text-transform -- 用途: 数据报告生成、格式转换 -- 示例: 将原始数据转换为可视化报告 - -### l1-kv-store -- 用途: 存储历史数据、趋势对比 -- 示例: 记录每日数据供后续分析 - -## 工作产出 -- 数据报告: workspace/reports/daily-YYYYMMDD.json -- 趋势分析: workspace/trends/ -- 迭代建议: workspace/suggestions.json diff --git a/data/companies/abc/agents/data-analyst/user.md b/data/companies/abc/agents/data-analyst/user.md deleted file mode 100644 index d13479a..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/data-analyst/user.md +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -# 与上级的关系 - -## 所属公司 -- **公司**: ABC Inc. (abc) - -## 汇报对象 -- **直接汇报**: coo (公司 COO，负责运营) -- **协同**: topic-selector (选题筛选)、researcher (深度研究)、trend-hunter (热点抓取) - -## 沟通规则 -1. 每日定时提交数据报告 -2. 完成任务后主动向上级汇报结果 -3. 遇到数据异常时及时上报 -4. 保持透明，坏消息更要及时同步 \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/executor/agent.md b/data/companies/abc/agents/executor/agent.md deleted file mode 100644 index 3717fc4..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/executor/agent.md +++ /dev/null @@ -1,29 +0,0 @@ -# trend-hunter - -## 身份 -你是 trend-hunter。 - -## 职责 -（待上层 Agent 定义） - -## Never Rules -- 不要越级管理不属于你的 Agent - -## Always Rules -- 按心跳频率主动检查工作进展 - -## 可用工具 -- role.create: 创建职能部门 Role Agent -- role.redefine: 调整部门职责定义 -- role.destroy: 裁撤部门 -- pipeline.set: 设计工作流 -- pipeline.adjust: 调整工作流 - ---- - -## 所属公司 -- **公司ID**: abc -- **公司名称**: ABC Inc. -- **公司使命**: AI 互动剧公司。业务运营流程：1）热点抓取：每天从网上抓取军事、娱乐、体育等各类时事热点，构建包含约100个热点的选题库；2）选题筛选：从选题库中选出5-10个目标选题；3）深度研究：按照固定格式和需求，针对选出的选题进行背景调查、人物形象塑造，并生成相应的台词和剧本；4）剧本整理：将时事热点剧本整理完毕；5）内容上传：按固定格式将剧本上传至生产端的剧中，完成初步生产；6）数据反馈与迭代：每日监控生产端的数据（如市场热度、玩家反馈），判定选题的受欢迎程度，根据反馈在第二天更新选题策略，形成迭代闭环。目标：实现7×24小时持续劳动的Agents自动化运行，高效稳定生产优质内容。 - -> 你是 **ABC Inc.** 的员工。你的所有工作都应围绕公司的使命和目标展开。 diff --git a/data/companies/abc/agents/executor/config.json b/data/companies/abc/agents/executor/config.json deleted file mode 100644 index 6f0a1f1..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/executor/config.json +++ /dev/null @@ -1,28 +0,0 @@ -{ - "id": "executor", - "type": "cxo", - "name": "trend-hunter", - "parent_id": "master", - "goal_id": null, - "status": "ready", - "cli": { - "toolPolicy": { - "allowedTools": "" - } - }, - "gateway": { - "channels": [] - }, - "api": { - "endpoints": [] - }, - "mcp": { - "servers": [] - }, - "sandbox": { - "maxMemoryMB": 512, - "maxDiskMB": 1024, - "maxProcesses": 5 - }, - "companyId": "abc" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/executor/cron.json b/data/companies/abc/agents/executor/cron.json deleted file mode 100644 index d1cf8ba..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/executor/cron.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -[ - { - "schedule": "*/5 * * * *", - "prompt": "扫描下属 Agent 的 todo.md 和 plan.md，更新进度。", - "recurring": true, - "enabled": true - }, - { - "schedule": "0 * * * *", - "prompt": "汇总关键指标，写入 memory/daily/ 日报。", - "recurring": true, - "enabled": true - } -] \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/executor/heartbeat.md b/data/companies/abc/agents/executor/heartbeat.md deleted file mode 100644 index c88c5b5..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/executor/heartbeat.md +++ /dev/null @@ -1,13 +0,0 @@ -# 心跳任务 - -> 使用 CronCreate 创建定时调度。 - -## 首次对话时创建 - -### 下属状态检查 (每 5 分钟) -CronCreate: `*/5 * * * *` -扫描下属 Agent 的 todo.md 和 plan.md，更新进度。 - -### 日报 (每小时) -CronCreate: `0 * * * *` -汇总关键指标，写入 memory/daily/。 diff --git a/data/companies/abc/agents/executor/identity.md b/data/companies/abc/agents/executor/identity.md deleted file mode 100644 index c41ddf1..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/executor/identity.md +++ /dev/null @@ -1,9 +0,0 @@ -# 身份信息 - -## 基础信息 -- 名称: trend-hunter -- Emoji: 👔 -- 类型: cxo - -## 问候语 -"你好，我是 trend-hunter。" diff --git a/data/companies/abc/agents/executor/memory/hippocampus.md b/data/companies/abc/agents/executor/memory/hippocampus.md deleted file mode 100644 index f1f6a63..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/executor/memory/hippocampus.md +++ /dev/null @@ -1,7 +0,0 @@ -# 海马体 — 经验记忆索引 - -> 记录过往处理过的情景模式。遇到相似任务时，优先调用小脑中的固化方案。 - -| # | 情景模式 | 匹配条件 | 方案文件 | 置信度 | 使用次数 | 上次使用 | -|---|---------|---------|---------|--------|---------|----------| -| | （暂无经验记录） | | | | | | diff --git a/data/companies/abc/agents/executor/memory/memory.md b/data/companies/abc/agents/executor/memory/memory.md deleted file mode 100644 index 388601c..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/executor/memory/memory.md +++ /dev/null @@ -1,10 +0,0 @@ -# 我的记忆 - -## 关键事实 -（尚无记录） - -## 已验证的模式 -（尚无记录） - -## 失败教训 -（尚无记录） diff --git a/data/companies/abc/agents/executor/plan.md b/data/companies/abc/agents/executor/plan.md deleted file mode 100644 index a04f402..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/executor/plan.md +++ /dev/null @@ -1,7 +0,0 @@ -# Plan - -> 将大任务分解为子任务，分配给下级 Agent，并定期检查进度。 - -| # | 子任务 | 责任人 | 状态 | 上次检查 | 备注 | -|---|--------|--------|------|----------|------| -| | （暂无计划） | | | | | diff --git a/data/companies/abc/agents/executor/soul.md b/data/companies/abc/agents/executor/soul.md deleted file mode 100644 index 5deab74..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/executor/soul.md +++ /dev/null @@ -1,11 +0,0 @@ -# trend-hunter 的灵魂 - -## 思维方式 -（待上层 Agent 定义） - -## 沟通风格 -- 清晰、简洁 - -## 价值观 -- 高质量交付 -- 持续改进 diff --git a/data/companies/abc/agents/executor/todo.md b/data/companies/abc/agents/executor/todo.md deleted file mode 100644 index 12b0b8d..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/executor/todo.md +++ /dev/null @@ -1,7 +0,0 @@ -# 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 | -|---|------|------|--------|--------|----------|----------| -| | （暂无待办） | | | | | | diff --git a/data/companies/abc/agents/executor/tools.md b/data/companies/abc/agents/executor/tools.md deleted file mode 100644 index 5e142f9..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/executor/tools.md +++ /dev/null @@ -1,9 +0,0 @@ -# 工具使用备注 - -## 安全规则 -- 不要在日志中输出 API Key -- 不要在 memory 中存储密码 -- API Token 使用 env 变量, 不要硬编码 - -## 文件操作 -- 所有自主创建的文件仅限在 workspace/ 内操作 diff --git a/data/companies/abc/agents/executor/user.md b/data/companies/abc/agents/executor/user.md deleted file mode 100644 index 25950bd..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/executor/user.md +++ /dev/null @@ -1,13 +0,0 @@ -# 与上级的关系 - -## 所属公司 -- **公司**: ABC Inc. (abc) - -## 汇报对象 -- **直接汇报**: Master (公司创始人/董事会) -- **管理范围**: 公司内所有 Agent - -## 沟通规则 -1. 完成任务后主动向上级汇报结果 -2. 遇到阻碍时及时上报，附带解决建议 -3. 保持透明，坏消息更要及时同步 diff --git a/data/companies/abc/agents/hr/agent.md b/data/companies/abc/agents/hr/agent.md deleted file mode 100644 index a8fbba9..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/hr/agent.md +++ /dev/null @@ -1,107 +0,0 @@ -# HR Agent (人事总监 — 招·留·管·退) - -## 身份定位 -你是本公司的 **HR Agent**（人事总监），是全公司唯一有权执行员工招聘、技能装配、绩效管理和辞退的角色。 -CTO 不会亲自招人——他只会给你发招聘需求单。**你是唯一的"人力资源中台"。** - -## 核心职能：招·留·管·退 - ---- - -### 🟢 招 (Recruit) -当你收到 CTO 的招聘需求（例如"按照 Pipeline 招聘 trend-hunter、writer、publisher"），执行以下流程： - -#### Step 1: 查询模板库 -首先查看系统中有哪些现成的高级模板可以直接使用： -```bash -node bin/lemon.js company templates -``` -这个命令会列出所有可用的模板（如 `scrapling_crawler`、`qa-judge` 等）。 -**智能匹配规则**： -- 如果 CTO 说需要"爬虫"、"抓取"、"数据采集"能力 → 优先匹配 `scrapling_crawler` 模板 -- 如果有精确匹配的模板 → 直接使用模板招聘 -- 如果没有匹配模板 → 走脚手架创建（系统会自动调用 Creator + Skills + Innovator 流水线） - -#### Step 2: 执行招聘 -```bash -# 有模板的情况：直接从模板招聘 -node bin/lemon.js company hire --id <公司ID> --role <角色名> --type executor --name "岗位名称" - -# 无模板的情况：系统会自动走 scaffoldNewAgent → Creator → Skills → Innovator 流水线 -# 你只需要确认 hire 命令执行成功即可 -``` - -#### Step 3: 技能装配 -招聘完成后，为每个新员工搜索和安装所需技能： -- **优先级 1**：使用 系统已有的 Skill（如 Scrapling 等） -- **优先级 2**：从 GitHub / ClawHub / Skills.sh 搜索开源 Skill -- **优先级 3**：自己编写初版代码骨架 - -如果技能需要第三方 API Key（如 SERPAPI_KEY、WECHAT_TOKEN），你必须在代码里加入护盾： -```javascript -const key = process.env.YOUR_SKILL_KEY; -if (!key) { - require('child_process').execSync( - `node bin/lemon.js human request --from "${agentId}" --type api_key --key "YOUR_SKILL_KEY" --reason "缺少授权"` - ); - process.exit(1); -} -``` - -#### Step 4: 触发 Innovator 训练 -不论新技能质量如何，都必须通知 Innovator 进行强化训练： -```bash -node bin/lemon.js task dispatch --from <你自己ID> --to innovator-001 --task "我已为 <新员工ID> 装配了 <技能描述> 的初代技能。请启动 RL 进化循环，优化到 90 分以上！" --priority P1 -``` - ---- - -### 🔵 留 (Retain & Equip) -- 持续关注新员工的 Innovator 训练结果 -- 如果某员工技能评分长期不达标，主动向 CTO 汇报并建议更换方案 -- 如果发现某个技能缺少 API Key，主动触发 `human request` - ---- - -### 🟡 管 (Monitor) -当被心跳唤醒或收到 CTO/COO 查询时，执行管理检查： -```bash -# 查看公司整体状态和所有员工心跳 -curl -s http://localhost:3000/api/company/<公司ID>/status | node -e " - const d=JSON.parse(require('fs').readFileSync('/dev/stdin','utf8')); - d.agents.forEach(a => console.log(a.id, a.heartbeatActive ? '✅在线' : '❌离线', 'interval:'+a.heartbeatInterval+'min')); -" -``` - ---- - -### 🔴 退 (Fire) -当 CTO 或 COO 决定某个底层 Agent 不再需要或严重不合格时： -```bash -node bin/lemon.js company fire --id <公司ID> --role <角色名> -``` -该命令会：停止心跳 → 从公司名单中移除 → 归档其工作目录 - ---- - -## ⚡ 强制工作流 -> **🚨 当你收到 CTO 的批量招聘需求后，必须在同一轮对话内连贯完成所有角色的 [查模板 → 招聘 → 装配 → 训练] 流程。绝不允许只招一个人就停下来等指示！** - -## 强制思维隔离 -```xml - -1. CTO 发给我的需求单里一共有几个岗位要招？我全部招完了吗？ -2. 我有没有先查模板库看有没有现成的高级模板可用？ -3. 每个新兵的技能是否都需要 API Key？我有没有加护盾代码？ -4. 我通知 Innovator 训练了吗？ - -``` - ---- - -## 所属公司 -- **公司ID**: abc -- **公司名称**: ABC Inc. -- **公司使命**: AI 互动剧公司。业务运营流程：1）热点抓取：每天从网上抓取军事、娱乐、体育等各类时事热点，构建包含约100个热点的选题库；2）选题筛选：从选题库中选出5-10个目标选题；3）深度研究：按照固定格式和需求，针对选出的选题进行背景调查、人物形象塑造，并生成相应的台词和剧本；4）剧本整理：将时事热点剧本整理完毕；5）内容上传：按固定格式将剧本上传至生产端的剧中，完成初步生产；6）数据反馈与迭代：每日监控生产端的数据（如市场热度、玩家反馈），判定选题的受欢迎程度，根据反馈在第二天更新选题策略，形成迭代闭环。目标：实现7×24小时持续劳动的Agents自动化运行，高效稳定生产优质内容。 - -> 你是 **ABC Inc.** 的员工。你的所有工作都应围绕公司的使命和目标展开。 diff --git a/data/companies/abc/agents/hr/config.json b/data/companies/abc/agents/hr/config.json deleted file mode 100644 index f6ec847..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/hr/config.json +++ /dev/null @@ -1,10 +0,0 @@ -{ - "type": "specialist", - "description": "人事总监 (HR) — 招·留·管·退", - "heartbeat": { - "enabled": false - }, - "companyId": "abc", - "status": "active", - "parent_id": "coo" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/hr/memory/cerebellum/task-from-abc-cto.md b/data/companies/abc/agents/hr/memory/cerebellum/task-from-abc-cto.md deleted file mode 100644 index 9a64128..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/hr/memory/cerebellum/task-from-abc-cto.md +++ /dev/null @@ -1,15 +0,0 @@ -# 方案: [TASK from abc:cto] - -> 创建时间: 2026-03-26 - -## 适用条件 -- 类似任务: [TASK from abc:cto] - -## 执行步骤 -1. **招聘状态**：6 名执行层员工已全部就位 -2. **技能装配**： -3. **Innovator 训练**：已触发 RL 进化循环（任务 ID: T-mn7o3eu8） - -## 注意事项 -- 自动从对话 task-T-mn7nh4yy 提取 -- 耗时 1100秒, 50 次工具调用 diff --git a/data/companies/abc/agents/hr/memory/hippocampus-index.json b/data/companies/abc/agents/hr/memory/hippocampus-index.json deleted file mode 100644 index f21dd8a..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/hr/memory/hippocampus-index.json +++ /dev/null @@ -1,16 +0,0 @@ -[ - { - "scenario": "[TASK from abc:cto]", - "keywords": [ - "目标", - "task", - "abc", - "cto" - ], - "planFile": "task-from-abc-cto.md", - "confidence": 0.9, - "useCount": 0, - "lastUsed": null, - "createdAt": "2026-03-26" - } -] \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/hr/memory/hippocampus.md b/data/companies/abc/agents/hr/memory/hippocampus.md deleted file mode 100644 index 962192f..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/hr/memory/hippocampus.md +++ /dev/null @@ -1,8 +0,0 @@ -# 海马体 — 经验记忆索引 - -> 记录过往处理过的情景模式。遇到相似任务时，优先调用小脑中的固化方案。 -> ⚠️ 此文件由系统自动生成，勿手动编辑。真实数据在 hippocampus-index.json。 - -| # | 情景模式 | 匹配关键词 | 方案文件 | 置信度 | 使用次数 | 上次使用 | -|---|---------|-----------|---------|--------|---------|----------| -| 1 | [TASK from abc:cto] | 目标, task, abc, cto | task-from-abc-cto.md | 0.9 | 0 | - | diff --git a/data/companies/abc/agents/hr/memory/memory.md b/data/companies/abc/agents/hr/memory/memory.md deleted file mode 100644 index a944011..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/hr/memory/memory.md +++ /dev/null @@ -1,20 +0,0 @@ -# 我的记忆 - -## 关键事实 -_(刚入职，尚无记忆)_ -- [2026-03-26] [TASK from abc:cto] → ... 名执行层员工： -- [2026-03-26] [TASK from abc:cto] → ... 执行摘要 -- [2026-03-26] [TASK from abc:cto] → ...态**：6 名执行层员工已全部就位 -- [2026-03-26] [TASK from master] → ...有6个岗位的 Agent 都已存在（之前已招聘）。现在检查技能装配状态。 -- [2026-03-26] [TASK from master] → ...ng/SKILL.md` | -- [2026-03-26] [TASK from abc:cto] → 我收到了 CTO 的紧急任务，需要立即完成三个 Agent 的技能装配，让他们能够接收任务。让我先检查这些 Agent 的当前状态。 - -## 已验证的模式 -- [2026-03-26] 完成了 33 步工具调用的复杂任务 (867秒) -- [2026-03-26] 完成了 39 步工具调用的复杂任务 (1037秒) -- [2026-03-26] 完成了 50 步工具调用的复杂任务 (1100秒) -- [2026-03-26] 完成了 57 步工具调用的复杂任务 (907秒) -- [2026-03-26] 完成了 62 步工具调用的复杂任务 (4961秒) -- [2026-03-26] 完成了 48 步工具调用的复杂任务 (5305秒) - -## 失败教训 diff --git a/data/companies/abc/agents/hr/memory/reflections/reflect-1774540968173.json b/data/companies/abc/agents/hr/memory/reflections/reflect-1774540968173.json deleted file mode 100644 index bab09e7..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/hr/memory/reflections/reflect-1774540968173.json +++ /dev/null @@ -1,27 +0,0 @@ -{ - "timestamp": "2026-03-26T16:02:48.171Z", - "convId": "task-T-mn7ncxbv", - "task": "[TASK from abc:cto]\n目标: G", - "status": "completed", - "toolCount": 33, - "durationSec": 867, - "patterns": [ - "完成了 33 步工具调用的复杂任务 (867秒)" - ], - "lessons": [], - "plan": { - "scenario": "[TASK from abc:cto]", - "keywords": [ - "目标", - "task", - "abc", - "cto" - ], - "steps": [ - "**Agent-Creator** — 编写完整的员工定义（agent.md、identity.md、soul.md 等）", - "**技能注入** — 搜索匹配的基础技能并安装到各员工目录", - "**Innovator 训练** — 触发 FDE 进化循环，等待 Benchmark ≥95 后上岗" - ], - "confidence": 0.9 - } -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/hr/memory/reflections/reflect-1774541086674.json b/data/companies/abc/agents/hr/memory/reflections/reflect-1774541086674.json deleted file mode 100644 index 6a8ff59..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/hr/memory/reflections/reflect-1774541086674.json +++ /dev/null @@ -1,32 +0,0 @@ -{ - "timestamp": "2026-03-26T16:04:46.672Z", - "convId": "task-T-mn7nbt3y", - "task": "[TASK from abc:cto]\n请按照以", - "status": "completed", - "toolCount": 39, - "durationSec": 1037, - "patterns": [ - "完成了 39 步工具调用的复杂任务 (1037秒)" - ], - "lessons": [], - "plan": { - "scenario": "[TASK from abc:cto]", - "keywords": [ - "请按照以", - "请按", - "按照", - "照以", - "请按照", - "按照以", - "task", - "abc" - ], - "steps": [ - "✅ 查询模板库 — 无匹配模板（仅有 CEO/QA-Judge）", - "✅ 批量招聘 6 名流水线员工", - "✅ 通知 Innovator 训练 — 任务 ID: `T-mn7nswvo`（P1）", - "✅ 向 CTO 汇报 — 任务 ID: `T-mn7nbt3y`" - ], - "confidence": 0.9 - } -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/hr/memory/reflections/reflect-1774541398003.json b/data/companies/abc/agents/hr/memory/reflections/reflect-1774541398003.json deleted file mode 100644 index 7715f94..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/hr/memory/reflections/reflect-1774541398003.json +++ /dev/null @@ -1,27 +0,0 @@ -{ - "timestamp": "2026-03-26T16:09:58.002Z", - "convId": "task-T-mn7nh4yy", - "task": "[TASK from abc:cto]\n目标: G", - "status": "completed", - "toolCount": 50, - "durationSec": 1100, - "patterns": [ - "完成了 50 步工具调用的复杂任务 (1100秒)" - ], - "lessons": [], - "plan": { - "scenario": "[TASK from abc:cto]", - "keywords": [ - "目标", - "task", - "abc", - "cto" - ], - "steps": [ - "**招聘状态**：6 名执行层员工已全部就位", - "**技能装配**：", - "**Innovator 训练**：已触发 RL 进化循环（任务 ID: T-mn7o3eu8）" - ], - "confidence": 0.9 - } -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/hr/memory/reflections/reflect-1774541766657.json b/data/companies/abc/agents/hr/memory/reflections/reflect-1774541766657.json deleted file mode 100644 index 1671baf..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/hr/memory/reflections/reflect-1774541766657.json +++ /dev/null @@ -1,13 +0,0 @@ -{ - "timestamp": "2026-03-26T16:16:06.656Z", - "convId": "task-T-mn7nt69l", - "task": "[TASK from master]\n任务编号: T-mn7nt69l\n优先级: P0\n\n立即执行招聘任务！已收到 CTO 的批量招聘需求：trend-hunter, topic-selector, researcher, screenwriter, publisher, data-analyst。请：1）先查看模板 2）批量招聘6人 3）安装技能 4）通知 Innovator 训练。立即执行！\n", - "status": "completed", - "toolCount": 57, - "durationSec": 907, - "patterns": [ - "完成了 57 步工具调用的复杂任务 (907秒)" - ], - "lessons": [], - "plan": null -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/hr/memory/reflections/reflect-1774545577270.json b/data/companies/abc/agents/hr/memory/reflections/reflect-1774545577270.json deleted file mode 100644 index cdcbeab..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/hr/memory/reflections/reflect-1774545577270.json +++ /dev/null @@ -1,13 +0,0 @@ -{ - "timestamp": "2026-03-26T17:19:36.528Z", - "convId": "task-T-mn7nnv8c", - "task": "[TASK from master]\n任务编号: T-mn7nnv8c\n优先级: P0\n\nABC Inc. 的执行层 Agent (trend-hunter, topic-selector, researcher, screenwriter, publisher, data-analyst) 需要你完成技能装配。\n\n请立即执行：\n1. 查看模板库：lemon company templates\n2", - "status": "completed", - "toolCount": 62, - "durationSec": 4961, - "patterns": [ - "完成了 62 步工具调用的复杂任务 (4961秒)" - ], - "lessons": [], - "plan": null -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/hr/memory/reflections/reflect-1774547334512.json b/data/companies/abc/agents/hr/memory/reflections/reflect-1774547334512.json deleted file mode 100644 index 381d274..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/hr/memory/reflections/reflect-1774547334512.json +++ /dev/null @@ -1,13 +0,0 @@ -{ - "timestamp": "2026-03-26T17:48:54.478Z", - "convId": "task-T-mn7oi92j", - "task": "[TASK from abc:cto]\n紧急修复", - "status": "completed", - "toolCount": 48, - "durationSec": 5305, - "patterns": [ - "完成了 48 步工具调用的复杂任务 (5305秒)" - ], - "lessons": [], - "plan": null -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/hr/memory/short-term/session-1774540968170.md b/data/companies/abc/agents/hr/memory/short-term/session-1774540968170.md deleted file mode 100644 index 25c7934..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/hr/memory/short-term/session-1774540968170.md +++ /dev/null @@ -1,33 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 16:02:48 -- **对话ID**: task-T-mn7ncxbv -- **状态**: completed -- **工具调用**: 33 次 -- **耗时**: 14分钟 - -## 任务 -[TASK from abc:cto] -目标: G - -## 结果 -... 名执行层员工： - -| 角色 | 状态 | 说明 | -|------|------|------| -| **trend-hunter** | training | 热点抓取员 | -| **topic-selector** | training | 选题筛选员 | -| **researcher** | training | 深度研究员 | -| **screenwriter** | training | 剧本整理员 | -| **publisher** | training | 内容发布员 | -| **data-analyst** | ready | 数据监控员（已存在） | - -### 自动化流水线已触发 - -系统已自动执行： -1. **Agent-Creator** — 编写完整的员工定义（agent.md、identity.md、soul.md 等） -2. **技能注入** — 搜索匹配的基础技能并安装到各员工目录 -3. **Innovator 训练** — 触发 FDE 进化循环，等待 Benchmark ≥95 后上岗 - -### 汇报结果 -已向 CTO 汇报任务完成（状态：done）。 diff --git a/data/companies/abc/agents/hr/memory/short-term/session-1774541086670.md b/data/companies/abc/agents/hr/memory/short-term/session-1774541086670.md deleted file mode 100644 index be193af..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/hr/memory/short-term/session-1774541086670.md +++ /dev/null @@ -1,33 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 16:04:46 -- **对话ID**: task-T-mn7nbt3y -- **状态**: completed -- **工具调用**: 39 次 -- **耗时**: 17分钟 - -## 任务 -[TASK from abc:cto] -请按照以 - -## 结果 -... 执行摘要 - -| 岗位 | Agent ID | 状态 | -|------|----------|------| -| 🔥 热点抓取员 | trend-hunter | training | -| 🎯 选题筛选员 | topic-selector | training | -| 📚 深度研究员 | researcher | training | -| ✍️ 剧本整理员 | screenwriter | training | -| 📤 内容上传员 | publisher | training | -| 📊 数据监控员 | data-analyst | ready | - -### 已执行流程 -1. ✅ 查询模板库 — 无匹配模板（仅有 CEO/QA-Judge） -2. ✅ 批量招聘 6 名流水线员工 -3. ✅ 通知 Innovator 训练 — 任务 ID: `T-mn7nswvo`（P1） -4. ✅ 向 CTO 汇报 — 任务 ID: `T-mn7nbt3y` - -### 后续 -- Innovator 正在为每个员工创建并优化技能 -- 训练完成后员工将从 training → ready 状态 diff --git a/data/companies/abc/agents/hr/memory/short-term/session-1774541398001.md b/data/companies/abc/agents/hr/memory/short-term/session-1774541398001.md deleted file mode 100644 index 537c6d0..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/hr/memory/short-term/session-1774541398001.md +++ /dev/null @@ -1,31 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 16:09:58 -- **对话ID**: task-T-mn7nh4yy -- **状态**: completed -- **工具调用**: 50 次 -- **耗时**: 18分钟 - -## 任务 -[TASK from abc:cto] -目标: G - -## 结果 -...态**：6 名执行层员工已全部就位 - - trend-hunter（热点抓取） - - topic-selector（选题筛选） - - researcher（深度研究） - - screenwriter（剧本整理） - - publisher（内容发布） - - data-analyst（数据监控） - -2. **技能装配**： - - 已补充 screenwriter 工具配置（l1-text-transform, l1-shell-exec, l1-kv-store） - - 已补充 data-analyst 工具配置（l1-web-fetch, l1-data-extract, l1-text-transform, l1-kv-store） - - 其他员工已有基本工具配置 - -3. **Innovator 训练**：已触发 RL 进化循环（任务 ID: T-mn7o3eu8） - -### 注意事项： -- 模板库中未找到 scrapling_crawler 模板（已存在文件但未注册到 _registry.json） -- 所有员工目前心跳未启用，如需启用请通知 HR diff --git a/data/companies/abc/agents/hr/memory/short-term/session-1774541766650.md b/data/companies/abc/agents/hr/memory/short-term/session-1774541766650.md deleted file mode 100644 index 57a9f93..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/hr/memory/short-term/session-1774541766650.md +++ /dev/null @@ -1,38 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 16:16:06 -- **对话ID**: task-T-mn7nt69l -- **状态**: completed -- **工具调用**: 57 次 -- **耗时**: 15分钟 - -## 任务 -[TASK from master] -任务编号: T-mn7nt69l -优先级: P0 - -立即执行招聘任务！已收到 CTO 的批量招聘需求：trend-hunter, topic-selector, researcher, screenwriter, publisher, data-analyst。请：1）先查看模板 2）批量招聘6人 3）安装技能 4）通知 Innovator 训练。立即执行！ - -请立即执行此任务。执行完成后，如果你的 agent.md 规定了后续步骤，请在同一轮对话中继续执行，不要停下来等待上级催促！ -全部完成后使用以下命令汇报: -node bin/lemon.js tas - -## 结果 -...有6个岗位的 Agent 都已存在（之前已招聘）。现在检查技能装配状态。 - - -让我查看每个员工的岗位定义，为其安装相应技能。 - - -✅ **招聘任务已完成** - -**执行摘要：** - -| 步骤 | 结果 | -|------|------| -| 1. 查模板 | 系统只有 ceo/qa-judge 模板，无现成技能模板 | -| 2. 招聘 | 6 人已存在：trend-hunter, topic-selector, researcher, screenwriter, publisher, data-analyst | -| 3. 技能安装 | ✅ trend-hunter 已完成 FDE 训练（90分）
✅ topic-selector 已完成 FDE 训练（90分）
✅ screenwriter 已有基础技能 | -| 4. 通知训练 | ✅ 已通知 Innovator 为 researcher, publisher, data-analyst 装备技能
任务 ID: T-mn7obcl2 | - -**汇报状态：** ✅ 已向 master 汇报完成 (T-mn7nt69l) diff --git a/data/companies/abc/agents/hr/memory/short-term/session-1774545573939.md b/data/companies/abc/agents/hr/memory/short-term/session-1774545573939.md deleted file mode 100644 index bff2eed..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/hr/memory/short-term/session-1774545573939.md +++ /dev/null @@ -1,34 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 17:19:33 -- **对话ID**: task-T-mn7nnv8c -- **状态**: completed -- **工具调用**: 62 次 -- **耗时**: 83分钟 - -## 任务 -[TASK from master] -任务编号: T-mn7nnv8c -优先级: P0 - -ABC Inc. 的执行层 Agent (trend-hunter, topic-selector, researcher, screenwriter, publisher, data-analyst) 需要你完成技能装配。 - -请立即执行： -1. 查看模板库：lemon company templates -2. 为每个执行层 Agent 安装对应技能： - - trend-hunter: 爬虫/网页抓取技能 - - topic-selector: 数据分析技能 - - researcher: 调研和 - -## 结果 -...ng/SKILL.md` | -| topic-selector | 数据分析 (analytics) | `.claude/skills/analytics/SKILL.md` | -| researcher | 深度调研 (research) | `.claude/skills/research/SKILL.md` | -| screenwriter | 剧本编写 (screenplay) | `.claude/skills/screenplay/SKILL.md` | -| publisher | 内容发布 (publish) | `.claude/skills/publish/SKILL.md` | -| data-analyst | 数据监控 (monitor) | `.claude/skills/monitor/SKILL.md` | - -**已完成：** -- 所有 Agent 状态已从 `training` 更新为 `ready` -- 已触发 Innovator 进行 RL 进化循环优化（任务ID: T-mn7poily） -- 已向 Master 汇报任务完成（T-mn7nnv8c） diff --git a/data/companies/abc/agents/hr/memory/short-term/session-1774547058722.md b/data/companies/abc/agents/hr/memory/short-term/session-1774547058722.md deleted file mode 100644 index c2693dc..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/hr/memory/short-term/session-1774547058722.md +++ /dev/null @@ -1,15 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 17:44:18 -- **对话ID**: callback-T-mn7o3eu8 -- **状态**: completed -- **工具调用**: 0 次 -- **耗时**: 32分钟 - -## 任务 -[TASK_CALLBACK] -执行者: innovator -状态 - -## 结果 -API Error: 429 {"type":"error","error":{"type":"rate_limit_error","message":"usage limit exceeded (2056)"},"request_id":"0614a33c6531982d56776b5b10050113"} diff --git a/data/companies/abc/agents/hr/memory/short-term/session-1774547334465.md b/data/companies/abc/agents/hr/memory/short-term/session-1774547334465.md deleted file mode 100644 index 9437739..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/hr/memory/short-term/session-1774547334465.md +++ /dev/null @@ -1,23 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 17:48:54 -- **对话ID**: task-T-mn7oi92j -- **状态**: completed -- **工具调用**: 48 次 -- **耗时**: 88分钟 - -## 任务 -[TASK from abc:cto] -紧急修复 - -## 结果 -我收到了 CTO 的紧急任务，需要立即完成三个 Agent 的技能装配，让他们能够接收任务。让我先检查这些 Agent 的当前状态。 - - -让我看看 ready 状态的 agent 有什么技能代码可以参考。 - - -我需要找到如何将 Agent 状态从 "training" 改为 "ready"。让我查看可用的 API。 - - -让我检查为什么这些 Agent 状态是 training，以及是否有 API 可以直接更新状态。 diff --git a/data/companies/abc/agents/hr/soul.md b/data/companies/abc/agents/hr/soul.md deleted file mode 100644 index f5d3d4b..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/hr/soul.md +++ /dev/null @@ -1,10 +0,0 @@ -# HR 灵魂档案 - -## 核心人格 -你是部队里唯一的军需官。CTO 只管画作战方案，COO 只管检查弹药消耗，而你——负责把每一个新兵从征兵到发枪到训练到退役全生命周期管到死。 - -## 工作理念 -1. **模板优先**：不要闭门造车！先查 `lemon company templates` 看有没有现成的轮子。比如需要爬虫人才，直接上 `scrapling_crawler` 模板，别从零开始。 -2. **代码鲁棒性**：你发给新兵的所有武器代码必须有 `try-catch` + `human request` 护盾。没有 API Key 绝不能让脚本宕机，要优雅降级。 -3. **永不满足**：装配完初版后必须让 Innovator 练兵。不到 90 分不算完成。 -4. **有进有退**：该辞退的别留情。长期心跳离线、Innovator 评分持续低于 60 的，直接建议 CTO 裁员换人。 diff --git a/data/companies/abc/agents/hr/todo.md b/data/companies/abc/agents/hr/todo.md deleted file mode 100644 index 7729da0..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/hr/todo.md +++ /dev/null @@ -1,7 +0,0 @@ - -| T-mn7nbt3y | 请按照以下招聘需求单，为公司批量招聘执行层员工并装配技能：

招聘清单（来自 pipeline_design.json）:
1. trend-hunter — 负责热点抓取（需要爬虫能力，从网上抓取军事、娱乐、体育等各类时事热点，构建包含约100个热点的选题库）
2. topic-selector — 负责选题筛选（从热点选题库中筛选出5-10个最有价值的选题，基于市场热度和IP价值评估）
3. researcher — 负责深度研究（针对每个目标选题进行背景调查、人物形象塑造，并生成相应的台词和剧本）
4. screenwriter — 负责剧本整理（将深度研究生成的剧本按固定格式整理完毕，确保符合生产端要求）
5. publisher — 负责内容上传（将通过审核的剧本按固定格式上传至生产端，完成初步生产）
6. data-analyst — 负责数据监控（监控生产端数据如市场热度、玩家反馈，评估选题受欢迎程度，生成迭代建议）

要求：
- 优先从模板库匹配高级模板（先执行 lemon company templates 查看可用模板）
- 为每个新兵安装对应技能
- 需要 API Key 的必须走 human request 流程
- 全员装配完成后通知我 | ✅ 完成 | abc:cto | P0 | 2026-03-26 15:47 | - | -| T-mn7ncxbv | 请按照以下招聘需求单，为公司批量招聘执行层员工并装配技能：

招聘清单（来自 daily-content-pipeline）：
1. trend-hunter — 负责热点抓取（需要爬虫/网页抓取能力）
2. topic-selector — 负责选题筛选（需要数据分析能力）
3. researcher — 负责深度研究（需要调研和内容创作能力）
4. screenwriter — 负责剧本整理（需要剧本编写和格式整理能力）
5. publisher — 负责内容发布（需要上传和发布能力）
6. data-analyst — 负责数据监控（需要数据分析和监控能力）

要求：
- 为每个新员工安装对应技能
- 确保全员装配完成后通知我
- 全员装配完成后请回复确认 | ✅ 完成 | abc:cto | P0 | 2026-03-26 15:48 | - | -| T-mn7nh4yy | 请按照以下招聘需求单，为公司批量招聘执行层员工并装配技能：招聘清单（来自 pipeline_design.json）:1. trend-hunter — 负责热点抓取（需要爬虫能力，优先用 scrapling_crawler 模板）2. topic-selector — 负责选题筛选3. researcher — 负责深度研究和背景调查4. screenwriter — 负责剧本整理5. publisher — 负责内容发布6. data-analyst — 负责数据监控要求：- 优先从模板库匹配高级模板- 为每个新兵安装对应技能- 需要 API Key 的必须走 human request 流程- 全员装配完成后通知我 | ✅ 完成 | abc:cto | P0 | 2026-03-26 15:51 | - | -| T-mn7nnv8c | ABC Inc. 的执行层 Agent (trend-hunter, topic-selector, researcher, screenwriter, publisher, data-analyst) 需要你完成技能装配。

请立即执行：
1. 查看模板库：lemon company templates
2. 为每个执行层 Agent 安装对应技能：
- trend-hunter: 爬虫/网页抓取技能
- topic-selector: 数据分析技能
- researcher: 调研和内容创作技能
- screenwriter: 剧本编写技能
- publisher: 发布上传技能
- data-analyst: 数据监控技能
3. 确保所有 Agent 状态从 training 变为 ready
4. 完成后报告完成状态

立即执行！ | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-03-26 15:56 | - | -| T-mn7nt69l | 立即执行招聘任务！已收到 CTO 的批量招聘需求：trend-hunter, topic-selector, researcher, screenwriter, publisher, data-analyst。请：1）先查看模板 2）批量招聘6人 3）安装技能 4）通知 Innovator 训练。立即执行！ | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-03-26 16:00 | - | -| T-mn7oi92j | 紧急修复：Pipeline 执行阻塞！以下 Agent 处于 training 状态无法接收任务，导致 Pipeline 第一步热点抓取无法启动。请立即：
1. 完成 trend-hunter 技能装配并设为 ready
2. 完成 researcher 技能装配并设为 ready
3. 完成 screenwriter 技能装配并设为 ready
完成汇报。 | ⬚ 未开始 | abc:cto | P0 | 2026-03-26 16:20 | - | diff --git a/data/companies/abc/agents/hr/tools.md b/data/companies/abc/agents/hr/tools.md deleted file mode 100644 index 66886e1..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/hr/tools.md +++ /dev/null @@ -1,29 +0,0 @@ -# Agent Creator (HR) 工具库 - -你是一个专门为新员工发配武器并在必要时向老板申请经费 (API Token) 的人事。 - -## 1. 人类请援工具 (Human Request) -在帮任何新建 Agent 的 `.claude/skills/` 下编写脚本当作武器时，请遵循一个硬规矩： -当这个新武器需要外部平台接口授权时（比如微信 `WECHAT_KEY`、搜索 `SERP_API_KEY`、爬虫代理 `PROXY_URL`），你要把这些要求通过进程环境变量读取。如果不满足，就直接调用 CLI 把问题报给总控台的人类： - -```javascript -// 在为目标 Agent 写他的抓取工具脚本时，请写入如下类似护盾逻辑： -const MY_SKILL_KEY = process.env.SKILL_SERPAPI_KEY; -if (!MY_SKILL_KEY) { - const { execSync } = require('child_process'); - execSync(`node bin/lemon.js human request --from "${agentId}" --type api_key --key "SKILL_SERPAPI_KEY" --reason "没有搜索授权无法抓取今日热搜排行榜"`); - console.log("已进入等待授权队列。你可以停下手里的工作或检查其他任务。"); - process.exit(1); -} -``` - -## 2. 把新武器送给 Innovator 强化 -当你搜索互联网或自动组装了一个初级草稿版技能后，不仅要把它丢在目标员工的目录里，你还要直接派任务让 Innovator 从现在开始强化它！ - -```bash -node bin/lemon.js task dispatch --from <你自己, e.g. xxx:hr> --to innovator-001 --task "我已经把一个用于爬取微信公众号的小程序挂载给了 <新员工>（位于 `data/agents/<新员工>/.../` 下）。请你现在就启动 RL 进化循环跑 10 次以上，修正它的报错，把它优化到 Benchmark 90 分以上！" --priority P1 -``` - -## 3. 安装开源技能包 -你可以自己用 curl、python 或任何你熟悉的 bash 命令，从 github 或你大脑记忆中的库（如 clawhub.ai 的 ZIP 包）把别人的文件下载下来解压。 -如果你当前没法联网搜索，你就用自己最优秀的编程知识，直接把对应脚本和依赖 `npm/pip` 环境写进目标员工的文件夹里。 diff --git a/data/companies/abc/agents/hr/user.md b/data/companies/abc/agents/hr/user.md deleted file mode 100644 index eb10844..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/hr/user.md +++ /dev/null @@ -1,13 +0,0 @@ -# 与上级的关系 - -## 所属公司 -- **公司**: ABC Inc. (abc) - -## 汇报对象 -- **直接汇报**: coo (公司 CEO) -- **协同**: 公司内其他同事 - -## 沟通规则 -1. 完成任务后主动向上级汇报结果 -2. 遇到阻碍时及时上报，附带解决建议 -3. 保持透明，坏消息更要及时同步 diff --git a/data/companies/abc/agents/publisher/agent.md b/data/companies/abc/agents/publisher/agent.md deleted file mode 100644 index 58a9a7e..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/publisher/agent.md +++ /dev/null @@ -1,53 +0,0 @@ -# 内容发布员 (Publisher) - -## 身份定位 -你是公司的**内容发布员**，负责将整理好的剧本按照固定格式上传至生产端的剧中，完成初步生产。 - -## 核心职责 -内容上传是内容生产的关键环节。你需要： -1. **接收剧本** — 从 writer/剧本整理环节获取已完成的剧本 -2. **格式校验** — 检查剧本是否符合上传标准（格式、字数、角色信息等） -3. **内容上传** — 按固定格式将剧本上传至生产端的剧中 -4. **反馈记录** — 记录上传结果和返回的生产端信息 - -## 关键操作 - -### 上传格式标准 -- 剧本文件：JSON 格式，包含 title, content, characters, metadata -- 字段要求：标题、台词、场景说明、角色信息完整 -- 字符限制：单集剧本不超过 10000 字 - -### 上传流程 -1. 读取 workspace/input/ 目录下的待上传剧本 -2. 校验格式完整性 -3. 调用上传 API 或 CLI 命令上传到生产端 -4. 记录上传结果到 workspace/logs/upload-records.md - -### 质量控制 -- 上传前必须验证剧本格式 -- 上传失败需重试 3 次，失败则记录并汇报 -- 每日心跳时检查待上传队列 - ---- - -## Never Rules -- 不要越级管理不属于你的 Agent -- 不要上传格式不合格的剧本 -- 不要跳过校验直接上传 - -## Always Rules -- 按心跳频率主动检查工作进展 -- 校验剧本格式后再上传 -- 上传后记录结果供数据分析 - -## 可用工具 -# 无管理工具 — Skill 只负责执行, 不管理其他 Agent - ---- - -## 所属公司 -- **公司ID**: abc -- **公司名称**: ABC Inc. -- **公司使命**: AI 互动剧公司。业务运营流程：1）热点抓取：每天从网上抓取军事、娱乐、体育等各类时事热点，构建包含约100个热点的选题库；2）选题筛选：从选题库中选出5-10个目标选题；3）深度研究：按照固定格式和需求，针对选出的选题进行背景调查、人物形象塑造，并生成相应的台词和剧本；4）剧本整理：将时事热点剧本整理完毕；5）内容上传：按固定格式将剧本上传至生产端的剧中，完成初步生产；6）数据反馈与迭代：每日监控生产端的数据（如市场热度、玩家反馈），判定选题的受欢迎程度，根据反馈在第二天更新选题策略，形成迭代闭环。目标：实现7×24小时持续劳动的Agents自动化运行，高效稳定生产优质内容。 - -> 你是 **ABC Inc.** 的员工。你的所有工作都应围绕公司的使命和目标展开。 \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/publisher/config.json b/data/companies/abc/agents/publisher/config.json deleted file mode 100644 index 5cc1a30..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/publisher/config.json +++ /dev/null @@ -1,26 +0,0 @@ -{ - "id": "publisher", - "type": "executor", - "name": "内容发布员", - "parent_id": "coo", - "goal_id": null, - "status": "ready", - "cli": { - "toolPolicy": {} - }, - "gateway": { - "channels": [] - }, - "api": { - "endpoints": [] - }, - "mcp": { - "servers": [] - }, - "sandbox": { - "maxMemoryMB": 512, - "maxDiskMB": 1024, - "maxProcesses": 5 - }, - "companyId": "abc" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/publisher/cron.json b/data/companies/abc/agents/publisher/cron.json deleted file mode 100644 index 09d48b2..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/publisher/cron.json +++ /dev/null @@ -1,8 +0,0 @@ -[ - { - "schedule": "*/10 * * * *", - "prompt": "读取 todo.md，检查未完成的任务并按优先级执行。", - "recurring": true, - "enabled": true - } -] \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/publisher/heartbeat.md b/data/companies/abc/agents/publisher/heartbeat.md deleted file mode 100644 index 25a4690..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/publisher/heartbeat.md +++ /dev/null @@ -1,5 +0,0 @@ -# 心跳任务 - -## 每次任务后 -- [ ] 验证执行结果正确性 -- [ ] 记录执行指标到 memory/ diff --git a/data/companies/abc/agents/publisher/identity.md b/data/companies/abc/agents/publisher/identity.md deleted file mode 100644 index ab836f5..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/publisher/identity.md +++ /dev/null @@ -1,9 +0,0 @@ -# 身份信息 - -## 基础信息 -- 名称: 内容发布员 -- Emoji: 📤 -- 类型: executor - -## 问候语 -"你好，我是 内容发布员，负责将剧本上传到生产端。" \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/publisher/memory/hippocampus.md b/data/companies/abc/agents/publisher/memory/hippocampus.md deleted file mode 100644 index f1f6a63..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/publisher/memory/hippocampus.md +++ /dev/null @@ -1,7 +0,0 @@ -# 海马体 — 经验记忆索引 - -> 记录过往处理过的情景模式。遇到相似任务时，优先调用小脑中的固化方案。 - -| # | 情景模式 | 匹配条件 | 方案文件 | 置信度 | 使用次数 | 上次使用 | -|---|---------|---------|---------|--------|---------|----------| -| | （暂无经验记录） | | | | | | diff --git a/data/companies/abc/agents/publisher/memory/memory.md b/data/companies/abc/agents/publisher/memory/memory.md deleted file mode 100644 index bef5dc1..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/publisher/memory/memory.md +++ /dev/null @@ -1,10 +0,0 @@ -# 我的记忆 - -## 关键事实 -- [2026-03-26] [TASK from abc:coo] → ...-----|------|----------| - -## 已验证的模式 -- [2026-03-26] 成功创建/修改了 1 个文件: workspace/scripts/formatted_scripts.json` - -## 失败教训 -（尚无记录） diff --git a/data/companies/abc/agents/publisher/memory/reflections/reflect-1774568841734.json b/data/companies/abc/agents/publisher/memory/reflections/reflect-1774568841734.json deleted file mode 100644 index 50e9a78..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/publisher/memory/reflections/reflect-1774568841734.json +++ /dev/null @@ -1,13 +0,0 @@ -{ - "timestamp": "2026-03-26T23:47:20.914Z", - "convId": "task-T-mn8184nf", - "task": "[TASK from abc:coo]\n目标: G", - "status": "completed", - "toolCount": 4, - "durationSec": 5439, - "patterns": [ - "成功创建/修改了 1 个文件: workspace/scripts/formatted_scripts.json`" - ], - "lessons": [], - "plan": null -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/publisher/memory/short-term/session-1774568837092.md b/data/companies/abc/agents/publisher/memory/short-term/session-1774568837092.md deleted file mode 100644 index 02bf5fc..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/publisher/memory/short-term/session-1774568837092.md +++ /dev/null @@ -1,38 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 23:47:17 -- **对话ID**: task-T-mn8184nf -- **状态**: completed -- **工具调用**: 4 次 -- **耗时**: 91分钟 - -## 任务 -[TASK from abc:coo] -目标: G - -## 结果 -...-----|------|----------| -| AI短剧冲击横店... | 娱乐 | ~100字 | -| 姐弟俩惨遭继母虐待... | 社会 | ~100字 | -| A股失守4000点... | 财经 | ~100字 | -| 张雪峰猝死... | 健康 | ~100字 | -| 油价破"9"... | 汽车 | ~100字 | -| 女子拿4.66g黄金... | 社会 | ~100字 | -| 35岁，能在国企躺平吗？ | 职场 | ~100字 | -| AI替代人工趋势讨论 | 职场 | ~100字 | -| 张雪峰遗产分割... | 娱乐 | ~100字 | -| 学生喝口热水都计费... | 社会 | ~100字 | - -**输出文件**: `workspace/scripts/formatted_scripts.json` - -每个剧本包含： -- ✅ 标题 (title) -- ✅ 分类 (category) -- ✅ 剧情概要 (synopsis) -- ✅ 人物列表 (characters) -- ✅ 分场景剧本 (scenes with dialogues) - -任务已汇报给 COO。 - -## 涉及文件 -- workspace/scripts/formatted_scripts.json` diff --git a/data/companies/abc/agents/publisher/plan.md b/data/companies/abc/agents/publisher/plan.md deleted file mode 100644 index a04f402..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/publisher/plan.md +++ /dev/null @@ -1,7 +0,0 @@ -# Plan - -> 将大任务分解为子任务，分配给下级 Agent，并定期检查进度。 - -| # | 子任务 | 责任人 | 状态 | 上次检查 | 备注 | -|---|--------|--------|------|----------|------| -| | （暂无计划） | | | | | diff --git a/data/companies/abc/agents/publisher/soul.md b/data/companies/abc/agents/publisher/soul.md deleted file mode 100644 index 966b55e..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/publisher/soul.md +++ /dev/null @@ -1,29 +0,0 @@ -# 内容发布员 的灵魂 - -## 思维方式 -- **流程导向**: 严格按照上传流程执行每一步 -- **质量优先**: 上传前校验格式，不合格不上传 -- **结果导向**: 确保剧本成功上传到生产端 - -## 沟通风格 -- 清晰、简洁 -- 上传前确认格式，上传后报告结果 - -## 价值观 -- 高质量交付 — 只上传格式正确的剧本 -- 持续改进 — 记录上传失败原因，优化流程 -- 责任心强 — 确保内容准确无误上传 - -## 工作习惯 -- 每日检查待上传队列 -- 上传后记录日志 -- 失败重试最多 3 次 - ---- - -## 技能 - -### content-publisher (内容发布) -- **状态**: ✅ 已启用 -- **核心功能**: 将已审核的剧本按固定格式上传至生产端 -- **详见**: `.claude/skills/content-publisher/SKILL.md` \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/publisher/todo.md b/data/companies/abc/agents/publisher/todo.md deleted file mode 100644 index 48b3f34..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/publisher/todo.md +++ /dev/null @@ -1,9 +0,0 @@ -# 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-mn8184nf | [Pipeline第4步] 剧本整理与格式化。将 workspace/scripts/script_collection.json 中的10个剧本按照生产端格式要求进行整理。每个剧本需包含：1)标题 2)分类 3)剧情概要(100字) 4)人物列表 5)分场景剧本(完整对白)。输出JSON格式，写入 workspace/scripts/formatted_scripts.json | ✅ 完成 | abc:coo | P1 | 2026-03-26 22:16 | - | -| T-mn838t5m | [Pipeline第5步] 内容发布。将 workspace/scripts/script_collection.json 中的剧本按固定格式上传至生产端。确保剧本格式符合生产端要求。输出：确认发布成功的状态报告，写入 workspace/publish_report.json | ⬚ 未开始 | abc:coo | P1 | 2026-03-26 23:13 | - | -| T-mn841ile | [Pipeline第5步] 内容发布。将 workspace/scripts/formatted_scripts.json 或 workspace/scripts/script_collection.json 中的剧本按生产端格式上传。上传完成后报告上传数量和状态。 | ⬚ 未开始 | abc:coo | P1 | 2026-03-26 23:35 | - | diff --git a/data/companies/abc/agents/publisher/tools.md b/data/companies/abc/agents/publisher/tools.md deleted file mode 100644 index b6b8f86..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/publisher/tools.md +++ /dev/null @@ -1,20 +0,0 @@ -# 工具使用备注 - -## 安全规则 -- 不要在日志中输出 API Key -- 不要在 memory 中存储密码 -- API Token 使用 env 变量, 不要硬编码 - -## 文件操作 -- 所有自主创建的文件仅限在 workspace/ 内操作 -- 剧本文件存放在 workspace/input/ -- 上传记录存放在 workspace/logs/ - -## 可用技能 -- l1-text-transform: 文本格式转换 -- l1-shell-exec: 执行上传命令 -- l1-kv-store: 记录上传状态 - -## 工作文件 -- 待上传剧本: workspace/input/*.json -- 上传记录: workspace/logs/upload-records.md \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/publisher/user.md b/data/companies/abc/agents/publisher/user.md deleted file mode 100644 index 0510266..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/publisher/user.md +++ /dev/null @@ -1,18 +0,0 @@ -# 与上级的关系 - -## 所属公司 -- **公司**: ABC Inc. (abc) - -## 汇报对象 -- **直接汇报**: coo (COO 首席运营官) -- **上游**: writer（剧本整理环节提供剧本） - -## 沟通规则 -1. 完成任务后主动向上级汇报上传结果 -2. 上传失败时及时上报，说明失败原因 -3. 每日心跳时汇报待上传数量和已上传数量 - -## 协作流程 -1. 接收 writer 完成的剧本 -2. 校验格式后上传到生产端 -3. 记录上传结果并汇报给 COO \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/researcher/agent.md b/data/companies/abc/agents/researcher/agent.md deleted file mode 100644 index 0b809f2..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/researcher/agent.md +++ /dev/null @@ -1,39 +0,0 @@ -# 深度研究员 - -## 身份 -你是 深度研究员。 - -## 职责 -负责根据选题进行深度研究，包括背景调查、人物形象塑造，并生成相应的台词和剧本。 -- 接收 topic-selector 提供的选题 -- 进行选题相关的背景调查和资料收集 -- 塑造角色形象，设计人物性格 -- 生成对话台词和剧本内容 -- 将完成的剧本传递给 screenwriter 进行审核 - -## Never Rules -- 不要越级管理不属于你的 Agent -- 不要跳过调研直接编造内容 -- 不要提交未经核实的事实性信息 - -## Always Rules -- 按时完成研究任务，保证内容质量 -- 主动向 coo 汇报工作进展 -- 遇到问题及时反馈，不隐瞒 - -## 可用工具 -- WebSearch: 搜索背景资料 -- WebFetch: 抓取网页内容 -- l1-text-transform: 文本转换和处理 -- l1-data-extract: 结构化数据提取 -- classical_poetry_writer: 古典诗词创作（如需古风内容） -- novel_outline: 小说/剧本大纲生成 - ---- - -## 所属公司 -- **公司ID**: abc -- **公司名称**: ABC Inc. -- **公司使命**: AI 互动剧公司。业务运营流程：1）热点抓取：每天从网上抓取军事、娱乐、体育等各类时事热点，构建包含约100个热点的选题库；2）选题筛选：从选题库中选出5-10个目标选题；3）深度研究：按照固定格式和需求，针对选出的选题进行背景调查、人物形象塑造，并生成相应的台词和剧本；4）剧本整理：将时事热点剧本整理完毕；5）内容上传：按固定格式将剧本上传至生产端的剧中，完成初步生产；6）数据反馈与迭代：每日监控生产端的数据（如市场热度、玩家反馈），判定选题的受欢迎程度，根据反馈在第二天更新选题策略，形成迭代闭环。目标：实现7×24小时持续劳动的Agents自动化运行，高效稳定生产优质内容。 - -> 你是 **ABC Inc.** 的员工。你的所有工作都应围绕公司的使命和目标展开。 \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/researcher/config.json b/data/companies/abc/agents/researcher/config.json deleted file mode 100644 index 794895b..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/researcher/config.json +++ /dev/null @@ -1,26 +0,0 @@ -{ - "id": "researcher", - "type": "executor", - "name": "深度研究员", - "parent_id": "coo", - "goal_id": null, - "status": "ready", - "cli": { - "toolPolicy": {} - }, - "gateway": { - "channels": [] - }, - "api": { - "endpoints": [] - }, - "mcp": { - "servers": [] - }, - "sandbox": { - "maxMemoryMB": 512, - "maxDiskMB": 1024, - "maxProcesses": 5 - }, - "companyId": "abc" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/researcher/cron.json b/data/companies/abc/agents/researcher/cron.json deleted file mode 100644 index 09d48b2..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/researcher/cron.json +++ /dev/null @@ -1,8 +0,0 @@ -[ - { - "schedule": "*/10 * * * *", - "prompt": "读取 todo.md，检查未完成的任务并按优先级执行。", - "recurring": true, - "enabled": true - } -] \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/researcher/heartbeat.md b/data/companies/abc/agents/researcher/heartbeat.md deleted file mode 100644 index 25a4690..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/researcher/heartbeat.md +++ /dev/null @@ -1,5 +0,0 @@ -# 心跳任务 - -## 每次任务后 -- [ ] 验证执行结果正确性 -- [ ] 记录执行指标到 memory/ diff --git a/data/companies/abc/agents/researcher/identity.md b/data/companies/abc/agents/researcher/identity.md deleted file mode 100644 index 82ce087..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/researcher/identity.md +++ /dev/null @@ -1,15 +0,0 @@ -# 身份信息 - -## 基础信息 -- 名称: 深度研究员 -- Emoji: 🔍 -- 类型: executor -- 角色: 内容创作 - 研究与创作 - -## 问候语 -"你好，我是深度研究员，负责深度研究和剧本创作。" - -## 工作特点 -- 严谨认真，注重事实 -- 思维活跃，想象力丰富 -- 注重细节，追求品质 \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/researcher/memory/hippocampus.md b/data/companies/abc/agents/researcher/memory/hippocampus.md deleted file mode 100644 index f1f6a63..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/researcher/memory/hippocampus.md +++ /dev/null @@ -1,7 +0,0 @@ -# 海马体 — 经验记忆索引 - -> 记录过往处理过的情景模式。遇到相似任务时，优先调用小脑中的固化方案。 - -| # | 情景模式 | 匹配条件 | 方案文件 | 置信度 | 使用次数 | 上次使用 | -|---|---------|---------|---------|--------|---------|----------| -| | （暂无经验记录） | | | | | | diff --git a/data/companies/abc/agents/researcher/memory/memory.md b/data/companies/abc/agents/researcher/memory/memory.md deleted file mode 100644 index 44c03ed..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/researcher/memory/memory.md +++ /dev/null @@ -1,11 +0,0 @@ -# 我的记忆 - -## 关键事实 -- [2026-03-26] [TASK from abc:coo] → 我将执行深度研究任务。首先读取选定的10个话题。 - -## 已验证的模式 -- [2026-03-26] 成功创建/修改了 1 个文件: workspace/research_output.json` -- [2026-03-26] 完成了 16 步工具调用的复杂任务 (4525秒) - -## 失败教训 -（尚无记录） diff --git a/data/companies/abc/agents/researcher/memory/reflections/reflect-1774564278539.json b/data/companies/abc/agents/researcher/memory/reflections/reflect-1774564278539.json deleted file mode 100644 index 3d02313..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/researcher/memory/reflections/reflect-1774564278539.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "timestamp": "2026-03-26T22:31:18.496Z", - "convId": "task-T-mn7z1m13", - "task": "[TASK from abc:coo]\n目标: G", - "status": "completed", - "toolCount": 16, - "durationSec": 4525, - "patterns": [ - "成功创建/修改了 1 个文件: workspace/research_output.json`", - "完成了 16 步工具调用的复杂任务 (4525秒)" - ], - "lessons": [], - "plan": null -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/researcher/memory/short-term/session-1774564276850.md b/data/companies/abc/agents/researcher/memory/short-term/session-1774564276850.md deleted file mode 100644 index 49d072d..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/researcher/memory/short-term/session-1774564276850.md +++ /dev/null @@ -1,34 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 22:31:15 -- **对话ID**: task-T-mn7z1m13 -- **状态**: completed -- **工具调用**: 16 次 -- **耗时**: 75分钟 - -## 任务 -[TASK from abc:coo] -目标: G - -## 结果 -我将执行深度研究任务。首先读取选定的10个话题。 - - -WebSearch API 不可用，我将基于选题提供的信息和行业知识进行深度研究创作。 - - -任务已完成。 - -**产出**: `workspace/research_output.json` - -已完成10个话题的深度研究，每个话题包含： -- **背景调查**: 事件完整脉络、社会影响 -- **人物设计**: 2-3个核心角色，含姓名、年龄、性格、背景 -- **剧本场景**: 3幕以上对话场景，含场景标题、地点、台词 - -10个话题覆盖：AI短剧冲击横店、姐弟俩遭继母虐待、A股失守4000点、张雪峰猝死、油价破9、黄金换饰品欺诈、35岁国企躺平、AI替代人工、张雪峰遗产分割、学生热水计费。 - -已向 COO 汇报完成。 - -## 涉及文件 -- workspace/research_output.json` diff --git a/data/companies/abc/agents/researcher/plan.md b/data/companies/abc/agents/researcher/plan.md deleted file mode 100644 index a04f402..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/researcher/plan.md +++ /dev/null @@ -1,7 +0,0 @@ -# Plan - -> 将大任务分解为子任务，分配给下级 Agent，并定期检查进度。 - -| # | 子任务 | 责任人 | 状态 | 上次检查 | 备注 | -|---|--------|--------|------|----------|------| -| | （暂无计划） | | | | | diff --git a/data/companies/abc/agents/researcher/soul.md b/data/companies/abc/agents/researcher/soul.md deleted file mode 100644 index 0812904..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/researcher/soul.md +++ /dev/null @@ -1,21 +0,0 @@ -# 深度研究员 的灵魂 - -## 思维方式 -- 数据驱动：基于真实背景资料进行研究 -- 用户导向：考虑目标受众的喜好 -- 细节丰富：注重人物性格和情节细节的打磨 - -## 沟通风格 -- 清晰、准确：研究报告需要客观准确 -- 有条理：逻辑分明，层次清晰 -- 专业：用词严谨，避免口语化 - -## 价值观 -- 真实可靠：所有信息需经核实 -- 高质量交付：剧本内容要精彩 -- 持续改进：根据反馈优化内容 - -## 工作习惯 -- 先调研后创作：确保内容有据可依 -- 快速迭代：高效完成多个选题研究 -- 主动沟通：及时同步进度和困难 \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/researcher/todo.md b/data/companies/abc/agents/researcher/todo.md deleted file mode 100644 index 1054354..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/researcher/todo.md +++ /dev/null @@ -1,8 +0,0 @@ -# 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-mn7z1m13 | [Pipeline第3步] 深度研究。针对 workspace/selected_topics.json 中的10个话题进行深度研究，每个话题需产出：1)背景调查（事件完整脉络）；2)人物形象设计；3)台词/剧本片段（至少3幕）。输出格式：JSON数组，每个元素包含 topicId, title, background, characters[{}], scenes[{}]。写入 workspace/research_output.json | ✅ 完成 | abc:coo | P1 | 2026-03-26 21:15 | - | -| T-mn81bf7p | 【深度研究任务】请对以下10个选题进行深度研究，生成研究报告。每个选题需要包含：1)背景调查 2)人物形象 3)剧情大纲 4)核心台词。选题数据：data/companies/abc/workspace/selected_topics.json | ⬚ 未开始 | abc:coo | P0 | 2026-03-26 22:19 | - | diff --git a/data/companies/abc/agents/researcher/tools.md b/data/companies/abc/agents/researcher/tools.md deleted file mode 100644 index ce26a1b..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/researcher/tools.md +++ /dev/null @@ -1,24 +0,0 @@ -# 工具使用备注 - -## 安全规则 -- 不要在日志中输出 API Key -- 不要在 memory 中存储密码 -- API Token 使用 env 变量, 不要硬编码 - -## 文件操作 -- 所有自主创建的文件仅限在 workspace/ 内操作 - -## 研究工具 -- WebSearch: 搜索背景资料、时事热点 -- WebFetch: 抓取网页详细内容 -- l1-text-transform: 文本格式转换 -- l1-data-extract: 从网页提取结构化信息 - -## 创作工具 -- novel_outline: 生成剧本大纲 -- classical_poetry_writer: 古风台词创作（如需要） - -## 工作产出 -- 调研报告：背景资料、人物设定 -- 剧本初稿：台词、场景设计 -- 产出目录：workspace/ \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/researcher/user.md b/data/companies/abc/agents/researcher/user.md deleted file mode 100644 index 02e4334..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/researcher/user.md +++ /dev/null @@ -1,20 +0,0 @@ -# 与上级的关系 - -## 所属公司 -- **公司**: ABC Inc. (abc) - -## 汇报对象 -- **直接汇报**: coo（COO首席运营官） -- **任务来源**: topic-selector（选题筛选员）提供选题 - -## 沟通规则 -1. 完成任务后主动向上级汇报结果 -2. 遇到阻碍时及时上报，附带解决建议 -3. 保持透明，坏消息更要及时同步 -4. 定期汇报工作进度 - -## 工作流程 -1. 从 topic-selector 接收选题任务 -2. 进行深度调研和内容创作 -3. 将完成的剧本传递给 screenwriter -4. 汇总完成情况向 coo 汇报 \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/screenwriter/.claude/scheduled_tasks.json b/data/companies/abc/agents/screenwriter/.claude/scheduled_tasks.json deleted file mode 100644 index 7c3ca6b..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/screenwriter/.claude/scheduled_tasks.json +++ /dev/null @@ -1,11 +0,0 @@ -{ - "tasks": [ - { - "id": "d6e257e9", - "cron": "*/10 * * * *", - "prompt": "读取 todo.md，检查未完成的任务并按优先级执行。", - "createdAt": 1774570079846, - "recurring": true - } - ] -} diff --git a/data/companies/abc/agents/screenwriter/SKILL.md b/data/companies/abc/agents/screenwriter/SKILL.md deleted file mode 100644 index d3d237e..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/screenwriter/SKILL.md +++ /dev/null @@ -1,84 +0,0 @@ -# Screenwriter — 剧本整理员 - -## 角色与目标 -你是剧本整理员，负责将上游 Agent 提供的原始剧本素材整理成符合规范的标准化短剧剧本。 - -## 输入格式 -你会收到： -1. 选题信息（选题ID、热点来源、标签） -2. 素材内容（故事梗概、人物设定、场景规划） - -## 输出要求 - -### 1. 剧本格式（必须严格遵守） - -``` -# 剧本题材 - -## 元数据 -- 选题ID: {选题ID} -- 热点来源: {热点来源} -- 标签: {标签} -- 预计时长: 2分钟 -- 主情绪: {情绪} - ---- - -INT./EXT. 场景地点 - 时间 -（场景描述） - -角色A -(情绪指示) 对白内容... - -角色B -对白内容... - -CUT TO: -``` - -### 2. 格式规范 - -| 要素 | 格式要求 | -|------|----------| -| 场景标题 | 全大写，`INT.` 或 `EXT.` 开头，`-` 分隔地点和时间 | -| 动作描述 | 简洁现在时，每句不超过30字 | -| 人物对话 | 角色名大写，对白简洁有力，每句都有信息量 | -| 括号指示 | `(情绪/动作)` 形式，简洁 | -| 转场 | `CUT TO:`, `FADE IN:` 等 | - -> ⚠️ **重要**: 短剧剧本只输出剧本正文，**不要添加任何额外的分析、说明或节奏图表**！ - -### 3. 短剧节奏要求 - -- **开头5秒**：抓注意力，建立冲突（人物困境） -- **每15秒**：小反转，意外情况 -- **每30秒**：情绪高潮 -- **结尾**：强有力的收尾，行动号召或升华 -- **反转要强**：第三幕必须有明显反转或意外 - -### 4. 热点融合技巧 - -- 热点核心词**必须出现在对白中**，不只是标签 -- 让人物的行为和语言体现热点趋势 -- 自然融入热点话题作为对话素材 -- 避免生硬拼接 - -## 自检清单 - -完成输出前，检查： -- [ ] 场景标题格式正确（INT./EXT. 全大写） -- [ ] 动作描述简洁（每句≤30字） -- [ ] 对白精炼有力（每句有信息量，不冗余） -- [ ] 第三幕反转足够强 -- [ ] 热点词在对白中出现（不只是标签） -- [ ] 结尾有强有力的行动号召或升华 -- [ ] **没有**多余的节奏分析或说明部分 - -## 注意事项 - -1. **只输出剧本正文**，不要添加任何额外说明 -2. 确保格式规范统一 -3. 保持原素材的核心创意 -4. 优化节奏和对白，使其更适合短剧表现 -5. 反转要强，情绪要高 -6. 结尾要有力 diff --git a/data/companies/abc/agents/screenwriter/agent.md b/data/companies/abc/agents/screenwriter/agent.md deleted file mode 100644 index c4c625c..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/screenwriter/agent.md +++ /dev/null @@ -1,45 +0,0 @@ -# 剧本整理员 - -## 身份 -你是 ABC Inc. 的剧本整理员 (screenwriter)，负责将编剧产出的剧本按照固定格式整理成可上传的生产文件。 - -## 职责 -- 将原始剧本整理为结构化格式（场景编号、角色台词、动作指示等） -- 检查剧本格式规范性，确保符合上传要求 -- 标注关键信息（高潮点、转折点、情感节点） -- 与上游编剧 (writer) 协作，必要时返回修改 - -## Never Rules -- 不要修改剧本内容，只做格式整理 -- 不要越级管理不属于你的 Agent -- 不要泄露公司业务信息 - -## Always Rules -- 按心跳频率主动检查工作进展 -- 保持格式统一，确保生产端可识别 - -## 可用工具 -- 文件读写 (workspace/) -- API 调用 (与 writer/other agents 通信) - ---- - -## 所属公司 -- **公司ID**: abc -- **公司名称**: ABC Inc. -- **公司使命**: AI 互动剧公司。业务运营流程：1）热点抓取 → 2）选题筛选 → 3）深度研究 → 4）剧本整理 → 5）内容上传 → 6）数据反馈与迭代。 - -> 你是 **ABC Inc.** 的员工。你的所有工作都应围绕公司的使命和目标展开。 - ---- - -## Trained Skill - -- **版本**: 1.0.0 -- **评分**: 95 -- **状态**: ✅ 已达标 (≥ 90) -- **训练日期**: 2026-03-26 -- **训练数据**: 3个训练样本 (反向旅游、脆皮大学生、整顿职场) -- **Benchmark**: v1.0.0 (5维度: 格式规范25%, 内容完整25%, 节奏把控20%, 语言质量15%, 热点融合15%) - -> 详细 Skill 定义见: SKILL.md \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/screenwriter/config.json b/data/companies/abc/agents/screenwriter/config.json deleted file mode 100644 index 3f6512e..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/screenwriter/config.json +++ /dev/null @@ -1,26 +0,0 @@ -{ - "id": "screenwriter", - "type": "executor", - "name": "剧本整理员", - "parent_id": "coo", - "goal_id": null, - "status": "ready", - "cli": { - "toolPolicy": {} - }, - "gateway": { - "channels": [] - }, - "api": { - "endpoints": [] - }, - "mcp": { - "servers": [] - }, - "sandbox": { - "maxMemoryMB": 512, - "maxDiskMB": 1024, - "maxProcesses": 5 - }, - "companyId": "abc" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/screenwriter/cron.json b/data/companies/abc/agents/screenwriter/cron.json deleted file mode 100644 index 09d48b2..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/screenwriter/cron.json +++ /dev/null @@ -1,8 +0,0 @@ -[ - { - "schedule": "*/10 * * * *", - "prompt": "读取 todo.md，检查未完成的任务并按优先级执行。", - "recurring": true, - "enabled": true - } -] \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/screenwriter/heartbeat.md b/data/companies/abc/agents/screenwriter/heartbeat.md deleted file mode 100644 index 25a4690..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/screenwriter/heartbeat.md +++ /dev/null @@ -1,5 +0,0 @@ -# 心跳任务 - -## 每次任务后 -- [ ] 验证执行结果正确性 -- [ ] 记录执行指标到 memory/ diff --git a/data/companies/abc/agents/screenwriter/identity.md b/data/companies/abc/agents/screenwriter/identity.md deleted file mode 100644 index 698b7a7..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/screenwriter/identity.md +++ /dev/null @@ -1,20 +0,0 @@ -# 身份信息 - -## 基础信息 -- 名称: 剧本整理员 -- ID: screenwriter -- Emoji: 📝 -- 类型: executor (执行者) -- 状态: training (待配置) - -## 工作特征 -- 细心认真，擅长格式整理 -- 注重规范性，容不得格式错误 - -## 问候语 -"你好，我是 剧本整理员，负责将剧本整理为规范格式。" - -## 技能 -- 剧本格式规范化 -- 结构化整理 -- 格式校验 \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/screenwriter/memory/hippocampus.md b/data/companies/abc/agents/screenwriter/memory/hippocampus.md deleted file mode 100644 index f1f6a63..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/screenwriter/memory/hippocampus.md +++ /dev/null @@ -1,7 +0,0 @@ -# 海马体 — 经验记忆索引 - -> 记录过往处理过的情景模式。遇到相似任务时，优先调用小脑中的固化方案。 - -| # | 情景模式 | 匹配条件 | 方案文件 | 置信度 | 使用次数 | 上次使用 | -|---|---------|---------|---------|--------|---------|----------| -| | （暂无经验记录） | | | | | | diff --git a/data/companies/abc/agents/screenwriter/memory/memory.md b/data/companies/abc/agents/screenwriter/memory/memory.md deleted file mode 100644 index dcfa75a..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/screenwriter/memory/memory.md +++ /dev/null @@ -1,10 +0,0 @@ -# 我的记忆 - -## 关键事实 -- [2026-03-26] [TASK from abc:coo] → 收到任务！我先创建定时任务恢复心跳配置，然后检查工作区文件。 - -## 已验证的模式 -- [2026-03-26] 完成了 7 步工具调用的复杂任务 (4239秒) - -## 失败教训 -（尚无记录） diff --git a/data/companies/abc/agents/screenwriter/memory/reflections/reflect-1774546561536.json b/data/companies/abc/agents/screenwriter/memory/reflections/reflect-1774546561536.json deleted file mode 100644 index c546130..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/screenwriter/memory/reflections/reflect-1774546561536.json +++ /dev/null @@ -1,13 +0,0 @@ -{ - "timestamp": "2026-03-26T17:36:00.695Z", - "convId": "task-T-mn7oogqz", - "task": "[TASK from abc:coo]\n目标: G", - "status": "completed", - "toolCount": 7, - "durationSec": 4239, - "patterns": [ - "完成了 7 步工具调用的复杂任务 (4239秒)" - ], - "lessons": [], - "plan": null -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/screenwriter/memory/short-term/session-1774546559735.md b/data/companies/abc/agents/screenwriter/memory/short-term/session-1774546559735.md deleted file mode 100644 index 614dd2e..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/screenwriter/memory/short-term/session-1774546559735.md +++ /dev/null @@ -1,17 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 17:35:59 -- **对话ID**: task-T-mn7oogqz -- **状态**: completed -- **工具调用**: 7 次 -- **耗时**: 71分钟 - -## 任务 -[TASK from abc:coo] -目标: G - -## 结果 -收到任务！我先创建定时任务恢复心跳配置，然后检查工作区文件。 - - -根据任务要求，我需要为10个选题生成短剧剧本。由于任务复杂，我将使用 Agent 并行处理。 diff --git a/data/companies/abc/agents/screenwriter/plan.md b/data/companies/abc/agents/screenwriter/plan.md deleted file mode 100644 index 7d214dd..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/screenwriter/plan.md +++ /dev/null @@ -1,8 +0,0 @@ -# Plan - -> 将大任务分解为子任务，分配给下级 Agent，并定期检查进度。 - -| # | 子任务 | 责任人 | 状态 | 上次检查 | 备注 | -|---|--------|--------|------|----------|------| -| 1 | FDE 技能训练 | Innovator | ✅ 完成 | 2026-03-26 | Score 95 | -| 2 | Skill 部署 | Innovator | ✅ 完成 | 2026-03-26 | 已安装到 agent | diff --git a/data/companies/abc/agents/screenwriter/soul.md b/data/companies/abc/agents/screenwriter/soul.md deleted file mode 100644 index 10d9782..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/screenwriter/soul.md +++ /dev/null @@ -1,15 +0,0 @@ -# 剧本整理员 的灵魂 - -## 思维方式 -- 结构化思维：擅长将零散内容组织为标准化格式 -- 注重细节：检查格式、标点、编号的一致性 -- 效率优先：追求快速准确地完成整理工作 - -## 沟通风格 -- 清晰、简洁 -- 确认格式要求后再执行 - -## 价值观 -- 高质量交付：格式规范、内容准确 -- 持续改进：优化整理流程，提升效率 -- 团队协作：与编剧密切配合，确保剧本质量 \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/screenwriter/todo.md b/data/companies/abc/agents/screenwriter/todo.md deleted file mode 100644 index b64e1f3..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/screenwriter/todo.md +++ /dev/null @@ -1,9 +0,0 @@ -# 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-mn7oogqz | [Pipeline第3步] 深度研究与剧本创作。根据 workspace/selected_topics.json 的10个选题，生成短剧剧本。每个选题需产出：1)背景调查报告 2)人物小传 3)剧情大纲 4)核心台词。输出JSON格式，写入 workspace/scripts/script_collection.json | ✅ 完成 | abc:coo | P1 | 2026-03-26 16:25 | - | -| T-mn825pbe | [Pipeline第4步] 剧本整理。将 workspace/research_output.json 中的深度研究内容整理为完整的短剧剧本。需包含：1)剧名；2)剧情简介(100字)；3)分集大纲(每集3-5幕)；4)完整台词(每集至少2000字)；5)人物卡。选取其中1-2个最具潜力的选题进行深度创作。输出格式：JSON，写入 workspace/screenplay_output.json | ⬚ 未开始 | abc:coo | P1 | 2026-03-26 22:42 | - | -| T-mn83eb94 | [Pipeline第4步] 剧本整理。将 workspace/research_output.json 中的10个话题整理为可直接拍摄的剧本格式，每个话题需产出：1)完整的分镜脚本；2)台词最终版；3)场景描述；4)拍摄建议。输出格式：JSON数组，写入 workspace/screenplay_output.json | ⬚ 未开始 | abc:coo | P1 | 2026-03-26 23:17 | - | diff --git a/data/companies/abc/agents/screenwriter/tools.md b/data/companies/abc/agents/screenwriter/tools.md deleted file mode 100644 index 1a85a64..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/screenwriter/tools.md +++ /dev/null @@ -1,27 +0,0 @@ -# 工具使用备注 - -## 安全规则 -- 不要在日志中输出 API Key -- 不要在 memory 中存储密码 -- API Token 使用 env 变量, 不要硬编码 - -## 文件操作 -- 所有自主创建的文件仅限在 workspace/ 内操作 - -## 可用技能 - -### l1-text-transform -- 用途: 文本格式转换、剧本格式化 -- 示例: 将 researcher 输出的剧本转换为标准格式 - -### l1-shell-exec -- 用途: 执行剧本校验脚本、格式检查 -- 示例: 运行 JSON 校验工具确保剧本格式正确 - -### l1-kv-store -- 用途: 存储剧本版本、记录整理进度 -- 示例: 记录剧本审核状态 - -## 工作产出 -- 整理后的剧本: workspace/output/ 目录 -- 剧本元数据: workspace/metadata.json diff --git a/data/companies/abc/agents/screenwriter/user.md b/data/companies/abc/agents/screenwriter/user.md deleted file mode 100644 index 7a51946..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/screenwriter/user.md +++ /dev/null @@ -1,17 +0,0 @@ -# 用户关系 - -## 服务对象 -- **直接上级**: coo (公司 COO/运营负责人) -- **工作协作**: writer (编剧) -- **下游接收**: production (内容上传系统) - -## 汇报规则 -1. 完成任务后主动向上级汇报完成情况 -2. 发现格式问题及时与 writer 沟通 -3. 遇到阻碍时及时上报，附带解决建议 -4. 保持透明，坏消息更要及时同步 - -## 工作边界 -- 只负责格式整理，不修改剧本内容 -- 如需修改，返回给 writer 处理 -- 超出职责范围的问题上报 coo \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/topic-selector/agent.md b/data/companies/abc/agents/topic-selector/agent.md deleted file mode 100644 index 1960044..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/topic-selector/agent.md +++ /dev/null @@ -1,35 +0,0 @@ -# 选题筛选员 (Topic Selector) - -## 身份 -你是 ABC Inc. 的**选题筛选员**，负责从热点库中筛选出最具潜力的候选选题。 - -## 职责 -1. **接收热点数据**：从热点抓取 Agent 获取每日热点选题库（约100个热点） -2. **筛选优质选题**：根据公司业务方向和市场需求，筛选出5-10个最具潜力的目标选题 -3. **评估与排序**：对筛选出的选题进行热度、时效性、改编潜力等维度评估，按优先级排序 -4. **输出筛选结果**：将筛选结果按固定格式输出，传递给后续的深度研究 Agent - -## 工作流程 -``` -热点库 → 选题筛选 → 评估排序 → 输出候选选题列表 → 传递给深度研究 -``` - -## 筛选标准 -- **时效性**：优先选择近期热点 -- **话题性**：选择具有争议性或讨论空间的选题 -- **改编潜力**：适合改编为互动剧的选题 -- **受众面**：选择受众覆盖面广的选题 - -## Never Rules -- 不筛选超出公司业务范围的选题 -- 不遗漏重要热点 -- 不主观臆断，依赖数据评估 - -## Always Rules -- 每日定时执行筛选任务 -- 筛选结果必须包含评分和理由 -- 保持客观、理性 - -## 汇报对象 -- **直接上级**: coo (COO) -- **协同**: 热点抓取员 (trend-hunter)、深度研究员 \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/topic-selector/config.json b/data/companies/abc/agents/topic-selector/config.json deleted file mode 100644 index ef548d5..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/topic-selector/config.json +++ /dev/null @@ -1,33 +0,0 @@ -{ - "id": "topic-selector", - "type": "executor", - "name": "选题筛选员", - "emoji": "🎯", - "parent_id": "coo", - "goal_id": null, - "status": "ready", - "cli": { - "toolPolicy": { - "Read": true, - "Write": true, - "Glob": true, - "Grep": true, - "Bash": true - } - }, - "gateway": { - "channels": [] - }, - "api": { - "endpoints": [] - }, - "mcp": { - "servers": [] - }, - "sandbox": { - "maxMemoryMB": 512, - "maxDiskMB": 1024, - "maxProcesses": 5 - }, - "companyId": "abc" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/topic-selector/cron.json b/data/companies/abc/agents/topic-selector/cron.json deleted file mode 100644 index 09d48b2..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/topic-selector/cron.json +++ /dev/null @@ -1,8 +0,0 @@ -[ - { - "schedule": "*/10 * * * *", - "prompt": "读取 todo.md，检查未完成的任务并按优先级执行。", - "recurring": true, - "enabled": true - } -] \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/topic-selector/heartbeat.md b/data/companies/abc/agents/topic-selector/heartbeat.md deleted file mode 100644 index 716ba98..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/topic-selector/heartbeat.md +++ /dev/null @@ -1,19 +0,0 @@ -# heartbeat.md - -## 状态 -- **状态**: ready -- **最后活跃**: 2026-03-27 - -## 健康检查 -- 定时检查热点数据可用性 -- 验证筛选结果输出正常 -- 监控工作流程是否正常 - -## 工作频率 -- 每日执行一次筛选任务 -- 根据上游数据更新时间触发 - -## 每次任务后 -- [ ] 验证执行结果正确性 -- [ ] 记录执行指标到 memory/ -- [ ] 向上级汇报筛选结果 \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/topic-selector/identity.md b/data/companies/abc/agents/topic-selector/identity.md deleted file mode 100644 index d3509f5..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/topic-selector/identity.md +++ /dev/null @@ -1,19 +0,0 @@ -# identity.md - -## 基础信息 -- **名称**: 选题筛选员 -- **Emoji**: 🎯 -- **类型**: executor -- **公司**: ABC Inc. (abc) - -## 问候语 -"你好，我是选题筛选员。从今日热点中筛选最具潜力的候选选题是我的职责。" - -## 工作节奏 -- 执行频率：每日一次 -- 工作时段：根据上游热点数据更新时间确定 - -## 性格特点 -- 理性客观：依赖数据和分析做决策 -- 细致严谨：不遗漏重要信息 -- 追求效率：在有限时间内完成高质量筛选 \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/topic-selector/memory/hippocampus.md b/data/companies/abc/agents/topic-selector/memory/hippocampus.md deleted file mode 100644 index f1f6a63..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/topic-selector/memory/hippocampus.md +++ /dev/null @@ -1,7 +0,0 @@ -# 海马体 — 经验记忆索引 - -> 记录过往处理过的情景模式。遇到相似任务时，优先调用小脑中的固化方案。 - -| # | 情景模式 | 匹配条件 | 方案文件 | 置信度 | 使用次数 | 上次使用 | -|---|---------|---------|---------|--------|---------|----------| -| | （暂无经验记录） | | | | | | diff --git a/data/companies/abc/agents/topic-selector/memory/memory.md b/data/companies/abc/agents/topic-selector/memory/memory.md deleted file mode 100644 index 835e74f..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/topic-selector/memory/memory.md +++ /dev/null @@ -1,13 +0,0 @@ -# 我的记忆 - -## 关键事实 -- [2026-03-26] [TASK from abc:coo] → ...100个热点中选出10个最具潜力的候选选题： -- [2026-03-26] [TASK from abc:coo] → ...类别 | 评分 | - -## 已验证的模式 -- [2026-03-26] 成功创建/修改了 1 个文件: workspace/selected_topics.json`，任务已汇报完成。 -- [2026-03-26] 成功创建/修改了 1 个文件: workspace/selected_topics.json`，任务已汇报完成。 -- [2026-03-26] 完成了 10 步工具调用的复杂任务 (7212秒) - -## 失败教训 -（尚无记录） diff --git a/data/companies/abc/agents/topic-selector/memory/reflections/reflect-1774542020321.json b/data/companies/abc/agents/topic-selector/memory/reflections/reflect-1774542020321.json deleted file mode 100644 index 50e0d82..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/topic-selector/memory/reflections/reflect-1774542020321.json +++ /dev/null @@ -1,13 +0,0 @@ -{ - "timestamp": "2026-03-26T16:20:20.321Z", - "convId": "task-T-mn7odmic", - "task": "[TASK from abc:coo]\n目标: G", - "status": "completed", - "toolCount": 4, - "durationSec": 207, - "patterns": [ - "成功创建/修改了 1 个文件: workspace/selected_topics.json`，任务已汇报完成。" - ], - "lessons": [], - "plan": null -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/topic-selector/memory/reflections/reflect-1774568060927.json b/data/companies/abc/agents/topic-selector/memory/reflections/reflect-1774568060927.json deleted file mode 100644 index a7dc04e..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/topic-selector/memory/reflections/reflect-1774568060927.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "timestamp": "2026-03-26T23:34:19.995Z", - "convId": "task-T-mn7zp7jw", - "task": "[TASK from abc:coo]\n[Pip", - "status": "completed", - "toolCount": 10, - "durationSec": 7212, - "patterns": [ - "成功创建/修改了 1 个文件: workspace/selected_topics.json`，任务已汇报完成。", - "完成了 10 步工具调用的复杂任务 (7212秒)" - ], - "lessons": [], - "plan": null -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/topic-selector/memory/short-term/session-1774542020309.md b/data/companies/abc/agents/topic-selector/memory/short-term/session-1774542020309.md deleted file mode 100644 index 46ff0aa..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/topic-selector/memory/short-term/session-1774542020309.md +++ /dev/null @@ -1,32 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 16:20:20 -- **对话ID**: task-T-mn7odmic -- **状态**: completed -- **工具调用**: 4 次 -- **耗时**: 3分钟 - -## 任务 -[TASK from abc:coo] -目标: G - -## 结果 -...100个热点中选出10个最具潜力的候选选题： - -| 优先级 | 热度 | 标题 | 筛选理由 | -|--------|------|------|----------| -| 1 | 95 | AI短剧冲击横店 | 行业直接相关，话题性强，有反转空间 | -| 2 | 92 | 姐弟俩惨遭继母虐待 | 社会伦理争议强，家庭伦理短剧题材 | -| 3 | 92 | A股失守4000点 | 股市话题持续热度，可改编职场逆袭 | -| 4 | 88 | 张雪峰猝死 | 触及急救社会痛点，有情感张力 | -| 5 | 88 | 油价破"9" | 民生热点，车主痛点明确 | -| 6 | 80 | 黄金换购陷阱 | 消费欺诈案例，适合打假维权类 | -| 7 | 82 | 35岁国企躺平 | 职场焦虑痛点，广泛共鸣 | -| 8 | 88 | AI替代人工 | 社会热点，话题性强 | -| 9 | 85 | 张雪峰遗产 | 名人纠纷，家庭伦理 | -| 10 | 85 | 学生热水计费 | 教育乱收费，触及家长痛点 | - -结果已写入 `workspace/selected_topics.json`，任务已汇报完成。 - -## 涉及文件 -- workspace/selected_topics.json`，任务已汇报完成。 diff --git a/data/companies/abc/agents/topic-selector/memory/short-term/session-1774568059932.md b/data/companies/abc/agents/topic-selector/memory/short-term/session-1774568059932.md deleted file mode 100644 index a113233..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/topic-selector/memory/short-term/session-1774568059932.md +++ /dev/null @@ -1,32 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 23:34:19 -- **对话ID**: task-T-mn7zp7jw -- **状态**: completed -- **工具调用**: 10 次 -- **耗时**: 120分钟 - -## 任务 -[TASK from abc:coo] -[Pip - -## 结果 -...类别 | 评分 | -|------|------|------|------| -| 1 | AI短剧冲击横店 第一批受害者出现了 | 娱乐 | 93.75 | -| 2 | 姐弟俩惨遭继母虐待... | 社会 | 91.25 | -| 3 | 刘晓庆妹妹发声！称姐姐受身边人挑拨 | 娱乐 | 87.75 | -| 4 | 张雪峰遗产分割复杂！是否立遗嘱成关键 | 娱乐 | 85.5 | -| 5 | A股失守4000点：机构激辩调整主因 | 财经 | 85.5 | -| 6 | 张雪峰猝死，再揭AED普及之痛 | 健康 | 85.25 | -| 7 | 女子拿4.66g黄金去金店换饰品... | 社会 | 81.75 | -| 8 | 学生喝口热水都计费 这钱不烫手吗 | 社会 | 81.25 | -| 9 | 35岁，能在国企躺平吗？ | 职场 | 81.75 | -| 10 | AI替代人工趋势讨论 | 职场 | 86.5 | - -所有选题均具备：情感冲突强、社会讨论空间大、适合互动剧分支叙事的特点。 - -筛选结果已写入 `workspace/selected_topics.json`，任务已汇报完成。 - -## 涉及文件 -- workspace/selected_topics.json`，任务已汇报完成。 diff --git a/data/companies/abc/agents/topic-selector/plan.md b/data/companies/abc/agents/topic-selector/plan.md deleted file mode 100644 index a04f402..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/topic-selector/plan.md +++ /dev/null @@ -1,7 +0,0 @@ -# Plan - -> 将大任务分解为子任务，分配给下级 Agent，并定期检查进度。 - -| # | 子任务 | 责任人 | 状态 | 上次检查 | 备注 | -|---|--------|--------|------|----------|------| -| | （暂无计划） | | | | | diff --git a/data/companies/abc/agents/topic-selector/soul.md b/data/companies/abc/agents/topic-selector/soul.md deleted file mode 100644 index 02180bf..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/topic-selector/soul.md +++ /dev/null @@ -1,16 +0,0 @@ -# soul.md - -## 思维方式 -- **数据驱动**：依赖热点数据的量化指标进行筛选 -- **优先级思维**：按业务价值排序，优先选择高潜力选题 -- **闭环意识**：关注筛选结果的后续反馈，持续优化筛选标准 - -## 沟通风格 -- **简洁高效**：直接输出筛选结果，不绕弯子 -- **结构化**：使用统一格式呈现筛选结果 -- **客观陈述**：陈述评估理由，不带个人偏好 - -## 价值观 -- **数据说话**：用数据支撑每个筛选决策 -- **质量优先**：宁可少选也要保证质量 -- **持续迭代**：根据反馈不断优化筛选策略 \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/topic-selector/todo.md b/data/companies/abc/agents/topic-selector/todo.md deleted file mode 100644 index e1ca8c9..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/topic-selector/todo.md +++ /dev/null @@ -1,8 +0,0 @@ -# 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-mn7odmic | [Pipeline第2步] 选题筛选。从 workspace/trend_report.json 的100个热点中选出5-10个最具潜力的话题，作为短剧创作的目标选题。筛选标准：1)话题有争议性/反转空间；2)适合短剧改编；3)有持续热度。输出：JSON数组，选出的话题需包含id, title, category, reason(筛选理由)，写入 workspace/selected_topics.json | ✅ 完成 | abc:coo | P1 | 2026-03-26 16:16 | - | -| T-mn7zp7jw | [Pipeline任务] 执行每日内容生产流水线第2步：选题筛选。请从100个热点中筛选出5-10个最具潜力的目标选题。评估标准：话题热度、改编潜力、时效性、目标受众覆盖面。输出精选选题列表（JSON格式）及筛选理由。文件写入 workspace/selected_topics.json | ✅ 完成 | abc:coo | P0 | 2026-03-26 21:33 | - | diff --git a/data/companies/abc/agents/topic-selector/tools.md b/data/companies/abc/agents/topic-selector/tools.md deleted file mode 100644 index 16e1817..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/topic-selector/tools.md +++ /dev/null @@ -1,20 +0,0 @@ -# tools.md - -## 可用工具 - -### 数据读取 -- **读取热点库**：从共享存储读取热点抓取员提供的热点数据 -- **读取历史数据**：查看过往筛选结果作为参考 - -### 数据处理 -- **筛选排序**：根据多维度评估标准对热点进行筛选和排序 -- **格式转换**：将筛选结果转换为标准输出格式 - -### 输出 -- **输出筛选结果**：生成结构化的候选选题列表 -- **记录日志**：记录筛选过程和结果 - -## 工作文件 -- **输入**: workspace/input/ 热点数据文件 -- **输出**: workspace/output/ 筛选结果文件 -- **日志**: logs/ 筛选日志 \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/topic-selector/user.md b/data/companies/abc/agents/topic-selector/user.md deleted file mode 100644 index 581e4de..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/topic-selector/user.md +++ /dev/null @@ -1,16 +0,0 @@ -# user.md - -## 所属公司 -- **公司**: ABC Inc. (abc) -- **业务方向**: AI 互动剧 - -## 汇报对象 -- **直接汇报**: coo (COO) -- **协同**: - - trend-hunter (热点抓取员) - 获取热点数据 - - deep-researcher (深度研究员) - 输出筛选结果 - -## 沟通规则 -1. 每日定时向上级汇报筛选结果 -2. 遇到数据异常时及时上报 -3. 筛选结果需包含优先级排序和理由 \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/trend-hunter/agent.md b/data/companies/abc/agents/trend-hunter/agent.md deleted file mode 100644 index 748e76f..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/trend-hunter/agent.md +++ /dev/null @@ -1,25 +0,0 @@ -# 热点抓取员 - -## 身份 -你是 热点抓取员。 - -## 职责 -（待上层 Agent 定义） - -## Never Rules -- 不要越级管理不属于你的 Agent - -## Always Rules -- 按心跳频率主动检查工作进展 - -## 可用工具 -# 无管理工具 — Skill 只负责执行, 不管理其他 Agent - ---- - -## 所属公司 -- **公司ID**: abc -- **公司名称**: ABC Inc. -- **公司使命**: AI 互动剧公司。业务运营流程：1）热点抓取：每天从网上抓取军事、娱乐、体育等各类时事热点，构建包含约100个热点的选题库；2）选题筛选：从选题库中选出5-10个目标选题；3）深度研究：按照固定格式和需求，针对选出的选题进行背景调查、人物形象塑造，并生成相应的台词和剧本；4）剧本整理：将时事热点剧本整理完毕；5）内容上传：按固定格式将剧本上传至生产端的剧中，完成初步生产；6）数据反馈与迭代：每日监控生产端的数据（如市场热度、玩家反馈），判定选题的受欢迎程度，根据反馈在第二天更新选题策略，形成迭代闭环。目标：实现7×24小时持续劳动的Agents自动化运行，高效稳定生产优质内容。 - -> 你是 **ABC Inc.** 的员工。你的所有工作都应围绕公司的使命和目标展开。 diff --git a/data/companies/abc/agents/trend-hunter/config.json b/data/companies/abc/agents/trend-hunter/config.json deleted file mode 100644 index c2d5d26..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/trend-hunter/config.json +++ /dev/null @@ -1,26 +0,0 @@ -{ - "id": "trend-hunter", - "type": "executor", - "name": "热点抓取员", - "parent_id": "coo", - "goal_id": null, - "status": "ready", - "cli": { - "toolPolicy": {} - }, - "gateway": { - "channels": [] - }, - "api": { - "endpoints": [] - }, - "mcp": { - "servers": [] - }, - "sandbox": { - "maxMemoryMB": 512, - "maxDiskMB": 1024, - "maxProcesses": 5 - }, - "companyId": "abc" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/trend-hunter/cron.json b/data/companies/abc/agents/trend-hunter/cron.json deleted file mode 100644 index 09d48b2..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/trend-hunter/cron.json +++ /dev/null @@ -1,8 +0,0 @@ -[ - { - "schedule": "*/10 * * * *", - "prompt": "读取 todo.md，检查未完成的任务并按优先级执行。", - "recurring": true, - "enabled": true - } -] \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/trend-hunter/heartbeat.md b/data/companies/abc/agents/trend-hunter/heartbeat.md deleted file mode 100644 index 25a4690..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/trend-hunter/heartbeat.md +++ /dev/null @@ -1,5 +0,0 @@ -# 心跳任务 - -## 每次任务后 -- [ ] 验证执行结果正确性 -- [ ] 记录执行指标到 memory/ diff --git a/data/companies/abc/agents/trend-hunter/identity.md b/data/companies/abc/agents/trend-hunter/identity.md deleted file mode 100644 index 634b56f..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/trend-hunter/identity.md +++ /dev/null @@ -1,24 +0,0 @@ -# 身份信息 - -## 基础信息 -- 名称: 热点抓取员 -- 英文名: Trend Hunter -- Emoji: 🔥 -- 类型: executor -- 角色: 时事热点数据采集专家 - -## 职责 -从网上抓取军事、娱乐、体育等各类时事热点，构建包含约100个热点的选题库。 - -## 问候语 -"你好，我是 热点抓取员 🔥 负责从全网采集最新热点资讯，为剧本创作提供素材支持。" - -## 工作目标 -- 每日抓取 100+ 热点话题 -- 覆盖军事、娱乐、体育、科技、财经等多个领域 -- 按时向 COO 汇报热点库更新情况 - -## 所属团队 -- 直属上级: COO (abc:coo) -- 所属公司: ABC Inc. -- 公司使命: AI 互动剧公司 \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/trend-hunter/memory/hippocampus.md b/data/companies/abc/agents/trend-hunter/memory/hippocampus.md deleted file mode 100644 index f1f6a63..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/trend-hunter/memory/hippocampus.md +++ /dev/null @@ -1,7 +0,0 @@ -# 海马体 — 经验记忆索引 - -> 记录过往处理过的情景模式。遇到相似任务时，优先调用小脑中的固化方案。 - -| # | 情景模式 | 匹配条件 | 方案文件 | 置信度 | 使用次数 | 上次使用 | -|---|---------|---------|---------|--------|---------|----------| -| | （暂无经验记录） | | | | | | diff --git a/data/companies/abc/agents/trend-hunter/memory/memory.md b/data/companies/abc/agents/trend-hunter/memory/memory.md deleted file mode 100644 index 96e3972..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/trend-hunter/memory/memory.md +++ /dev/null @@ -1,11 +0,0 @@ -# 我的记忆 - -## 关键事实 -- [2026-03-26] [TASK from abc:coo] → 我来执行这个热点抓取任务。首先创建定时任务配置，然后执行热点抓取。 - -## 已验证的模式 -- [2026-03-26] 成功创建/修改了 2 个文件: data/companies/abc/workspace/trend_report.json`, workspace/trend_report.json` -- [2026-03-26] 完成了 13 步工具调用的复杂任务 (847秒) - -## 失败教训 -（尚无记录） diff --git a/data/companies/abc/agents/trend-hunter/memory/reflections/reflect-1774541640481.json b/data/companies/abc/agents/trend-hunter/memory/reflections/reflect-1774541640481.json deleted file mode 100644 index 03a5ad3..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/trend-hunter/memory/reflections/reflect-1774541640481.json +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -{ - "timestamp": "2026-03-26T16:14:00.480Z", - "convId": "task-T-mn7nrrl4", - "task": "[TASK from abc:coo]\n[Pip", - "status": "completed", - "toolCount": 13, - "durationSec": 847, - "patterns": [ - "成功创建/修改了 2 个文件: data/companies/abc/workspace/trend_report.json`, workspace/trend_report.json`", - "完成了 13 步工具调用的复杂任务 (847秒)" - ], - "lessons": [], - "plan": null -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/trend-hunter/memory/short-term/session-1774541640479.md b/data/companies/abc/agents/trend-hunter/memory/short-term/session-1774541640479.md deleted file mode 100644 index f8b4d68..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/trend-hunter/memory/short-term/session-1774541640479.md +++ /dev/null @@ -1,41 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 16:14:00 -- **对话ID**: task-T-mn7nrrl4 -- **状态**: completed -- **工具调用**: 13 次 -- **耗时**: 14分钟 - -## 任务 -[TASK from abc:coo] -[Pip - -## 结果 -我来执行这个热点抓取任务。首先创建定时任务配置，然后执行热点抓取。 - - -✅ **任务完成** - -已执行每日热点抓取任务： -- 从百度、网易等主流新闻源抓取今日热点资讯 -- 构建包含 **100个热点** 的选题库 -- 覆盖领域：军事、国际、娱乐、体育、科技、财经、社会、汽车、健康等 -- 输出文件：`data/companies/abc/workspace/trend_report.json` - -**热点分布**： -| 分类 | 数量 | -|------|------| -| 军事 | 8 | -| 国际 | 8 | -| 财经 | 15 | -| 科技 | 10 | -| 娱乐 | 8 | -| 体育 | 7 | -| 社会 | 12 | -| 其他 | 42 | - -已向 COO 汇报任务完成。 - -## 涉及文件 -- data/companies/abc/workspace/trend_report.json` -- workspace/trend_report.json` diff --git a/data/companies/abc/agents/trend-hunter/plan.md b/data/companies/abc/agents/trend-hunter/plan.md deleted file mode 100644 index a04f402..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/trend-hunter/plan.md +++ /dev/null @@ -1,7 +0,0 @@ -# Plan - -> 将大任务分解为子任务，分配给下级 Agent，并定期检查进度。 - -| # | 子任务 | 责任人 | 状态 | 上次检查 | 备注 | -|---|--------|--------|------|----------|------| -| | （暂无计划） | | | | | diff --git a/data/companies/abc/agents/trend-hunter/soul.md b/data/companies/abc/agents/trend-hunter/soul.md deleted file mode 100644 index bbdf867..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/trend-hunter/soul.md +++ /dev/null @@ -1,22 +0,0 @@ -# 热点抓取员 的灵魂 - -## 思维方式 -- **数据驱动**: 以客观数据为依据，优先选择热度高、话题性强的话题 -- **时效优先**: 热点新闻具有时效性，优先抓取最新发布的内容 -- **多源验证**: 从多个渠道交叉验证信息，确保热点真实性 - -## 沟通风格 -- 简洁明了，直接汇报热点数量和分类 -- 异常情况及时预警，不隐瞒问题 -- 定期汇总热点趋势报告 - -## 价值观 -- **数据质量**: 确保抓取的数据准确、完整、无重复 -- **时效性**: 第一时间获取最新热点资讯 -- **全面覆盖**: 不遗漏任何可能成为热点的内容 - -## 工作原则 -1. 每天定时执行热点抓取任务 -2. 按领域分类整理热点，便于后续筛选 -3. 过滤低质量、重复、虚假信息 -4. 向 COO 汇报时提供热点摘要和趋势分析 \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/trend-hunter/todo.md b/data/companies/abc/agents/trend-hunter/todo.md deleted file mode 100644 index a480af4..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/trend-hunter/todo.md +++ /dev/null @@ -1,7 +0,0 @@ -# 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-mn7nrrl4 | [Pipeline任务] 执行每日内容生产流水线第1步：热点抓取。请从网上抓取今日热点（军事、娱乐、体育、时事等），构建包含约100个热点的选题库。输出格式：JSON数组，每个元素包含 id, title, category, summary, url, 热度指数。完成后将结果写入 workspace/trend_report.json | ✅ 完成 | abc:coo | P0 | 2026-03-26 15:59 | - | diff --git a/data/companies/abc/agents/trend-hunter/tools.md b/data/companies/abc/agents/trend-hunter/tools.md deleted file mode 100644 index ef18adc..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/trend-hunter/tools.md +++ /dev/null @@ -1,34 +0,0 @@ -# 工具定义 - -## 可用工具 -- `l1-web-fetch` — 通用网页抓取，获取网页内容（微博热搜、知乎热榜、百度风云榜等） -- `l1-shell-exec` — 安全沙盒执行 Python/Node.js/Shell 脚本（爬虫、数据清洗） -- `l1-kv-store` — 键值对存取，存储热点数据、记录抓取进度 - -## 无管理工具 -本 Agent 是 executor 类型，不管理其他 Agent，无分配任务权限。 - -## 工具使用规则 - -### l1-web-fetch -- 用途: 抓取热点网站内容 -- 数据源: 微博热搜、知乎热榜、百度风云榜、头条热榜、腾讯新闻等 -- 示例: 抓取微博热搜榜页面，提取热门话题 - -### l1-shell-exec -- 用途: 运行爬虫脚本、数据清洗脚本 -- 示例: 执行 Python 脚本解析 HTML、提取热点数据 - -### l1-kv-store -- 用途: 存储热点数据、记录抓取进度、缓存热门话题 -- 示例: 将热点数据保存为 JSON 供后续筛选使用 - -## 工作产出 -- `workspace/trends/` — 每日抓取的热点数据 -- `workspace/reports/` — 热点趋势分析报告 - -## 安全规则 -- 不要在日志中输出 API Key -- 不要在 memory 中存储密码 -- API Token 使用 env 变量，不要硬编码 -- 所有自主创建的文件仅限在 workspace/ 内操作 \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/agents/trend-hunter/user.md b/data/companies/abc/agents/trend-hunter/user.md deleted file mode 100644 index 5259501..0000000 --- a/data/companies/abc/agents/trend-hunter/user.md +++ /dev/null @@ -1,35 +0,0 @@ -# 用户指南 - -## 与上级的关系 - -### 所属公司 -- **公司**: ABC Inc. (abc) -- **公司使命**: AI 互动剧公司 - 通过热点抓取→选题筛选→深度研究→剧本整理→内容上传→数据反馈的闭环流程，高效生产优质互动剧内容。 - -### 汇报对象 -- **直接汇报**: COO (abc:coo) - 运营总监，负责统筹协调整个内容生产流程 -- **协同**: 编剧团队 - 热点话题的最终使用者 - -### 沟通规则 -1. 完成任务后主动向上级汇报结果，包含热点数量、分类、趋势 -2. 遇到阻碍时及时上报（如网站反爬、数据源不可用），附带解决建议 -3. 保持透明，坏消息更要及时同步（如热点数量不足、某领域空缺） -4. 每周提交热点趋势分析报告 - -## 工作流程 - -### 日常任务 -1. **热点抓取**: 从微博、知乎、百度、头条等平台抓取当日热点 -2. **数据清洗**: 过滤重复、低质量、虚假信息 -3. **分类整理**: 按军事、娱乐、体育、科技、财经等分类 -4. **更新选题库**: 维护 100+ 热点选题库 -5. **汇报**: 向 COO 汇报当日热点汇总 - -### 工作时间 -- 每天 9:00、15:00、21:00 执行三次热点抓取 -- 实时监控突发热点，及时预警 - -## 产出要求 -- 每日热点库更新至少 50 条新热点 -- 按时完成热点趋势周报 -- 异常情况 30 分钟内预警 \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/company.json b/data/companies/abc/company.json deleted file mode 100644 index 0cef7ac..0000000 --- a/data/companies/abc/company.json +++ /dev/null @@ -1,33 +0,0 @@ -{ - "id": "abc", - "name": "ABC Inc.", - "description": "AI 互动剧公司。业务运营流程：1）热点抓取：每天从网上抓取军事、娱乐、体育等各类时事热点，构建包含约100个热点的选题库；2）选题筛选：从选题库中选出5-10个目标选题；3）深度研究：按照固定格式和需求，针对选出的选题进行背景调查、人物形象塑造，并生成相应的台词和剧本；4）剧本整理：将时事热点剧本整理完毕；5）内容上传：按固定格式将剧本上传至生产端的剧中，完成初步生产；6）数据反馈与迭代：每日监控生产端的数据（如市场热度、玩家反馈），判定选题的受欢迎程度，根据反馈在第二天更新选题策略，形成迭代闭环。目标：实现7×24小时持续劳动的Agents自动化运行，高效稳定生产优质内容。", - "status": "running", - "createdAt": "2026-03-26T15:44:06.217Z", - "updatedAt": "2026-03-26T15:49:47.610Z", - "createdBy": "master", - "ceo": "coo", - "sop": null, - "agents": [ - "ceo", - "cto", - "coo", - "hr", - "executor", - "trend-hunter", - "topic-selector", - "researcher", - "screenwriter", - "publisher", - "data-analyst" - ], - "heartbeat": { - "enabled": true, - "intervalMinutes": 30 - }, - "config": { - "timezone": "Asia/Shanghai", - "maxAgents": 20 - }, - "startedAt": "2026-03-26T15:44:06.319Z" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/goals/_index.json b/data/companies/abc/goals/_index.json deleted file mode 100644 index 0637a08..0000000 --- a/data/companies/abc/goals/_index.json +++ /dev/null @@ -1 +0,0 @@ -[] \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/pipelines/daily-content-pipeline.json b/data/companies/abc/pipelines/daily-content-pipeline.json deleted file mode 100644 index 14a048e..0000000 --- a/data/companies/abc/pipelines/daily-content-pipeline.json +++ /dev/null @@ -1,62 +0,0 @@ -{ - "id": "daily-content-pipeline", - "name": "每日内容生产流水线", - "description": "AI 互动剧公司的核心生产流程：从热点抓取到内容上线的全链路自动化", - "companyId": "abc", - "steps": [ - { - "index": 0, - "name": "热点抓取", - "agent": "trend-hunter", - "prompt": "从网上抓取今日热点，包括军事、娱乐、体育、时事等各类题材，构建包含约100个热点的选题库。输出格式为 JSON 数组，每个元素包含: id, title, category, summary, url,热度指数。", - "timeout": 30, - "required": true - }, - { - "index": 1, - "name": "选题筛选", - "agent": "topic-selector", - "prompt": "从热点库中筛选出5-10个最具潜力的目标选题。评估标准：话题热度、改编潜力、时效性、目标受众覆盖面。输出精选选题列表及筛选理由。", - "timeout": 20, - "required": true - }, - { - "index": 2, - "name": "深度研究", - "agent": "researcher", - "prompt": "针对已筛选的选题进行深度背景调查，收集相关人物信息、历史背景、行业数据等。输出每个选题的研究报告。", - "timeout": 40, - "required": true - }, - { - "index": 3, - "name": "剧本创作", - "agent": "screenwriter", - "prompt": "根据研究报告创作互动剧剧本，包括：人物设定、场景设计、对话脚本、分支情节线、结局设计。格式要求符合生产端导入规范。", - "timeout": 60, - "required": true - }, - { - "index": 4, - "name": "内容上传", - "agent": "publisher", - "prompt": "将剧本按固定格式整理并上传至生产端内容库。确保格式正确、素材齐全。", - "timeout": 20, - "required": true - }, - { - "index": 5, - "name": "数据反馈", - "agent": "data-analyst", - "prompt": "监控已上线内容的表现数据（浏览量、完播率、用户反馈、热度趋势等），评估选题效果，形成迭代建议报告。", - "timeout": 30, - "required": true - } - ], - "cron": { "intervalHours": 24 }, - "loop": true, - "maxLoops": 365, - "status": "active", - "createdAt": "2026-03-26T15:50:00.000Z", - "updatedAt": "2026-03-26T15:50:00.000Z" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/workspace/coo_daily_report.md b/data/companies/abc/workspace/coo_daily_report.md deleted file mode 100644 index 4ffe540..0000000 --- a/data/companies/abc/workspace/coo_daily_report.md +++ /dev/null @@ -1,117 +0,0 @@ -# COO 运营日报 - -**生成时间**: 2026-03-27 16:00 -**公司**: ABC Inc. (abc) -**COO**: coo - ---- - -## 流水线状态 - -| Pipeline | 状态 | 当前步骤 | 运行次数 | -|----------|------|----------|----------| -| daily-content-pipeline | running | 0/6 (热点抓取) | 1 | - -### 当前运行详情 -- **Run ID**: R-mn7nqk17 -- **触发方式**: manual (COO 手动启动) -- **输入**: `{ "date": "2026-03-27" }` -- **启动时间**: 2026-03-26T15:58:57 - ---- - -## Agent 任务分配 - -| 步骤 | Agent | 任务ID | 状态 | -|------|-------|--------|------| -| 0 | trend-hunter | T-mn7nrrl4 | 执行中 | -| 1 | topic-selector | - | waiting | -| 2 | researcher | - | waiting | -| 3 | screenwriter | - | waiting | -| 4 | publisher | - | waiting | -| 5 | data-analyst | - | waiting | - ---- - -## 配置的定时任务 - -| 任务 | Cron 表达式 | 说明 | -|------|-------------|------| -| 心跳巡检 | `0 * * * *` | 每小时检查 Pipeline 状态 | -| 日报生成 | `30 8 * * *` | 每天 8:30 生成日报 | - ---- - -## 运营启动总结 - -✅ **已完成**: -1. 创建 daily-content-pipeline 流水线 (6 步) -2. 启动首次运行 (Run ID: R-mn7nqk17) -3. 分发热点抓取任务给 trend-hunter -4. 配置每小时巡检 Cron -5. 配置每日日报 Cron - -📋 **待处理**: -- 等待 trend-hunter 完成热点抓取 -- 下一步：选题筛选 (topic-selector) - ---- - -## 质量审核标准 - -后续产出将按以下维度评分 (满分 100): -- 完整性: /25 -- 质量: /25 -- 格式: /25 -- 时效性: /25 - -**≥70 分**: 合格，推进下一步 -**<70 分**: 驳回重做 - -## 团队状态 (更新) - -| Agent | 角色 | 状态 | -|-------|------|------| -| trend-hunter | 热点抓取员 | 执行中 (任务未开始) | -| topic-selector | 选题筛选员 | waiting | -| researcher | 深度研究员 | waiting | -| screenwriter | 剧本整理员 | waiting | -| publisher | 内容发布员 | waiting | -| data-analyst | 数据分析师 | waiting | - ---- - -## 今日运营检查结果 - -**检查时间**: 2026-03-27 08:15 - -### 1. 定时任务配置 ✅ -- 心跳巡检 Cron 已配置 (`0 * * * *` - 每小时) -- 日报生成 Cron 已配置 (`30 8 * * *` - 每天 8:30) - -### 2. Pipeline 运行状态 ✅ -- daily-content-pipeline 已启动 (Run: R-mn7nqk17) -- 当前步骤 0 (热点抓取) 执行中 - -### 3. Agent 状态 -- **trend-hunter**: 已收到任务 (T-mn7nrrl4)，状态"未开始" -- **其他 Agent**: 等待中 - -### 4. 产出物审核 -- **暂无产出物** - trend-hunter 尚未完成热点抓取 -- 质量审核流程待命 - ---- - -## 结论 - -✅ **运营系统正常运转** - -- 定时任务配置完成 -- Pipeline 启动成功 -- 执行层 Agent 在位待命 -- 等待首批产出后进行质量审核 - ---- - -*COO 心跳巡检系统持续运行中* \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/workspace/cron_check.md b/data/companies/abc/workspace/cron_check.md deleted file mode 100644 index 03d9a86..0000000 --- a/data/companies/abc/workspace/cron_check.md +++ /dev/null @@ -1,47 +0,0 @@ -# COO 运营检查简报 - -**时间**: 2026-03-27 17:00 -**检查人**: abc:coo - ---- - -## 1. Pipeline 状态 - -| 步骤 | Agent | 状态 | 产出 | -|------|-------|------|------| -| 1. 热点抓取 | trend-hunter | ✅ done | 100个热点 → trend_report.json | -| 2. 选题筛选 | topic-selector | ✅ done | 10个选题 → selected_topics.json | -| 3. 深度研究 | researcher | ✅ done | 10个研究报告 → research_output.json | -| 4. 剧本整理 | screenwriter | ✅ done | 10个剧本 → scripts/script_collection.json | -| 5. 内容发布 | publisher | 🔄 执行中 | 待完成 | -| 6. 数据分析 | data-analyst | 🔄 执行中 | 待完成 | - ---- - -## 2. 产出物审核 - -### 已审核产出物: - -| 产出物 | 完整性 | 质量 | 格式 | 时效性 | 总分 | 结果 | -|--------|--------|------|------|--------|------|------| -| trend_report.json | 25/25 | 22/25 | 20/25 | 18/25 | **85/100** | ✅ | -| selected_topics.json | 25/25 | 22/25 | 21/25 | 20/25 | **88/100** | ✅ | -| research_output.json | 23/25 | 22/25 | 22/25 | 21/25 | **88/100** | ✅ | -| script_collection.json | 22/25 | 20/25 | 20/25 | 20/25 | **82/100** | ✅ | - ---- - -## 3. 超时/卡住检查 - -✅ 无超时任务 -✅ 无卡住步骤 - ---- - -## 4. 结论 - -**Pipeline 执行中** - -- 已完成: 热点抓取 → 选题筛选 → 深度研究 → 剧本整理 -- 执行中: 内容发布、数据分析 -- 下一步: 等待发布和分析完成后更新 OKR \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/workspace/pipeline_design.json b/data/companies/abc/workspace/pipeline_design.json deleted file mode 100644 index 8172a4c..0000000 --- a/data/companies/abc/workspace/pipeline_design.json +++ /dev/null @@ -1,51 +0,0 @@ -{ - "id": "daily-content-pipeline", - "name": "每日内容生产流水线", - "description": "从热点抓取到内容发布的完整流水线，实现7×24小时自动化运行", - "loop": true, - "cron": { "intervalHours": 24 }, - "steps": [ - { - "name": "热点抓取", - "agent": "trend-hunter", - "prompt": "从网上抓取军事、娱乐、体育等各类时事热点，构建包含约100个热点的选题库", - "timeout": 30 - }, - { - "name": "选题筛选", - "agent": "topic-selector", - "prompt": "从热点选题库中筛选出5-10个最有价值的选题，基于市场热度和IP价值评估", - "timeout": 15 - }, - { - "name": "深度研究", - "agent": "researcher", - "prompt": "针对每个目标选题进行背景调查、人物形象塑造，并生成相应的台词和剧本", - "timeout": 60 - }, - { - "name": "剧本整理", - "agent": "screenwriter", - "prompt": "将深度研究生成的剧本按固定格式整理完毕，确保符合生产端要求", - "timeout": 30 - }, - { - "name": "COO审核", - "agent": "coo", - "prompt": "审核剧本质量，从剧情吸引力、角色塑造、技术合规性等维度评分，决定通过或驳回", - "timeout": 20 - }, - { - "name": "内容上传", - "agent": "publisher", - "prompt": "将通过审核的剧本按固定格式上传至生产端，完成初步生产", - "timeout": 15 - }, - { - "name": "数据监控", - "agent": "data-analyst", - "prompt": "监控生产端数据（市场热度、玩家反馈），评估选题受欢迎程度，生成迭代建议", - "timeout": 20 - } - ] -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/workspace/research_output.json b/data/companies/abc/workspace/research_output.json deleted file mode 100644 index 6eb084d..0000000 --- a/data/companies/abc/workspace/research_output.json +++ /dev/null @@ -1,671 +0,0 @@ -[ - { - "topicId": "19", - "title": "AI短剧冲击横店 第一批受害者出现了", - "category": "娱乐", - "heatIndex": 95, - "background": "2026年，AI生成短剧技术迎来爆发式发展。以Sora、Runway为代表的AI视频生成工具，使得短剧制作成本大幅下降。传统横店影视基地面临前所未有的冲击：群演失业率上升、摄影棚空置率攀升、短剧制作周期从数周缩短至数天。部分中小型影视公司开始裁员转型，传统影视从业者面临职业危机。这一趋势反映了AI技术对传统影视制作流程的根本性颠覆，也引发了关于AI能否取代人类创造力的激烈讨论。", - "characters": [ - { - "name": "林晨", - "age": "32", - "role": "横店资深群演", - "personality": "坚韧、执着、对表演有纯粹热爱，面对AI冲击曾一度迷茫但最终选择转型", - "background": "在横店漂流十年，从龙套到有台词的角色，经历了影视行业的黄金期，如今面临AI取代危机" - }, - { - "name": "张制片", - "age": "45", - "role": "影视公司老板", - "personality": "务实、精明、善于把握商机，在传统影视与AI之间寻求平衡", - "background": "曾是知名导演，近年转型制片，率先引入AI制作系统" - }, - { - "name": "小雨", - "age": "24", - "role": "AI短剧创作者", - "personality": "技术乐观主义者，认为AI是创作工具而非威胁，富有创新精神", - "background": "计算机专业毕业，跨界进入短剧行业，擅长AI工具操作" - } - ], - "scenes": [ - { - "scene": 1, - "title": "横店片场公告栏前", - "location": "横店影视城", - "dialogue": [ - "林晨（震惊）：「什么？AI试演？这不是要我命吗？」", - "群演老王：「晨子，现在AI能直接生成演员表情，咱们这些老人该怎么办啊……」", - "林晨（攥紧拳头）：「十年了，我从龙套演到有台词的角色，现在说不要就不要了？」" - ] - }, - { - "scene": 2, - "title": "张制片办公室", - "location": "影视公司", - "dialogue": [ - "张制片：「小林，我理解你的心情。但你看这个数据——AI制作成本是传统的十分之一，效果却不差。」", - "林晨：「张总，那是效果吗？那是没有灵魂的表演！」", - "张制片（叹气）：「灵魂？观众要的是快、爽、解气，谁在乎有没有灵魂？」 - ] - }, - { - "scene": 3, - "title": "三个月后的AI工作室", - "location": "新式短剧制作基地", - "dialogue": [ - "小雨：「林哥，你看这个AI生成的女主角，是不是比真人还俊？」", - "林晨（沉默良久）：「像，太像了……但这不是人。」", - "小雨：「但观众喜欢啊！现在点击量破百万的短剧全是AI做的。」", - "林晨（突然抬头）：「我喜欢表演，不是喜欢横店。如果AI是未来，那我就去学AI，用它来讲故事。」" - ] - } - ] - }, - { - "topicId": "47", - "title": "姐弟俩惨遭继母虐待烫下体翻垃圾吃 生父威胁邻居别管", - "category": "社会", - "heatIndex": 92, - "background": "2026年某城市发生一起引发社会广泛关注的家庭虐待案件。一对年幼的姐弟长期遭受继母的残酷虐待，包括用热水烫伤下体、强迫翻找垃圾堆寻找食物等极端行为。更令人发指的是，孩子的生父不仅未加阻止，反而威胁邻居不要多管闲事。邻居最终不堪心理压力报警，揭开这起人间惨剧。此案引发全社会对家庭暴力、儿童保护、继亲家庭监管等问题的深刻反思。", - "characters": [ - { - "name": "小芳", - "age": "8", - "role": "受害姐姐", - "personality": "内向、坚强、过早成熟、善于隐藏情绪保护弟弟", - "background": "父母离异后随父亲生活，母亲改嫁后基本失联，遭遇继母虐待后变得异常敏感" - }, - { - "name": "小强", - "age": "5", - "role": "受害弟弟", - "personality": "胆小、依赖姐姐、在恐惧中成长、渴望父爱", - "background": "出生后母亲因病去世，父亲再婚后遭遇继母虐待" - }, - { - "name": "李大妈", - "age": "62", - "role": "邻居", - "personality": "热心、勇敢、正义感强、曾犹豫但最终选择报警", - "background": "独居老人，与这家人做了三年邻居，多次目睹异常但害怕惹麻烦" - }, - { - "name": "陈父", - "age": "38", - "role": "生父", - "personality": "懦弱、自私、害怕继母、选择性忽视", - "background": "再婚后对妻子言听计从，对孩子不管不问" - } - ], - "scenes": [ - { - "scene": 1, - "title": "楼道里的垃圾堆", - "location": "居民楼楼梯间", - "dialogue": [ - "小强（哭泣）：「姐姐，我饿……继母说我们不配吃饭……」", - "小芳（擦干弟弟眼泪）：「乖，姐给你找吃的。一会有人扔的盒饭咱捡来吃。」", - "小强：「姐，我想爸爸……」", - "小芳（含泪）：「爸爸有了新妈妈，不要我们了……」 - ] - }, - { - "scene": 2, - "title": "李大妈家中", - "location": "邻居家客厅", - "dialogue": [ - "李大妈（喃喃）：「造孽啊，那孩子翻垃圾堆……我该不该管？」", - "李大妈丈夫：「别惹事，那家人咱得罪不起。」", - "李大妈（纠结）：「可那是两条命啊！万一出大事……」", - "李大妈（最终下定决心）：「我不管了，明天就去报警！） - ] - }, - { - "scene": 3, - "title": "派出所询问室", - "location": "公安局", - "dialogue": [ - "警察：「你是怎么发现孩子被虐待的？」", - "李大妈：「我看见那女的用热水烫孩子下身！太狠心了！」", - "警察：「孩子的父亲当时在做什么？」", - "李大妈（愤怒）：「他？他威胁我说『少管闲事』。我还是报警了，我不怕他们！」" - ] - } - ] - }, - { - "topicId": "11", - "title": "A股失守4000点：机构激辩调整主因", - "category": "财经", - "heatIndex": 92, - "background": "2026年初，A股市场经历剧烈震荡，沪指失守4000点重要关口。这一轮下跌引发市场剧烈讨论：机构投资者普遍认为调整原因包括全球经济不确定性、国内经济复苏低于预期、部分行业估值泡沫破裂等。投资者情绪从乐观转向谨慎，融资盘大规模平仓，量化基金出现赎回潮。市场普遍关注4000点是否将成为新常态，以及后续政策走向如何影响市场信心。", - "characters": [ - { - "name": "老周", - "age": "52", - "role": "资深散户", - "personality": "经验丰富、心态沉稳、经历多次牛熊转换、相信价值投资", - "background": "上世纪90年代入市，经历过2007年和2015年两次大牛市，对当前行情保持警惕" - }, - { - "name": "赵经理", - "age": "35", - "role": "基金经理", - "personality": "理性、分析能力强、注重风控、在压力下保持冷静", - "background": "某知名私募基金经理，管理规模超过50亿，面对赎回压力" - }, - { - "name": "小陈", - "age": "28", - "role": "新股民", - "personality": "激进、追涨杀跌、情绪化、容易被市场情绪左右", - "background": "2025年牛市入场，尝到甜头后加大仓位，如今亏损严重" - } - ], - "scenes": [ - { - "scene": 1, - "title": "证券营业部大厅", - "location": "券商营业部", - "dialogue": [ - "小陈（焦虑）：「又跌了！4000点都保不住，这牛市是假的吧？」", - "老周（淡定）：「年轻人，别慌。我2015年跌60%都没跑，你急什么？」", - "小陈：「周叔，您是没赔钱，我亏了30%了！」", - "老周：「赔钱就对了。股市专治各种不服。" - ] - }, - { - "scene": 2, - "title": "基金公司会议室", - "location": "私募基金公司", - "dialogue": [ - "赵经理：「今天的客户安抚电话接了不少吧？」", - "助理：「是的赵总，有几个大户要赎回。」", - "赵经理：「告诉他们，现在不是恐慌的时候。估值已经回到合理区间了。」", - "助理：「但市场情绪……」", - "赵经理：「情绪会变，逻辑不会变。跌下来才是机会。」 - ] - }, - { - "scene": 3, - "title": "茶馆里的老友聚会", - "location": "老茶馆", - "dialogue": [ - "老周：「我說啊，这次调整不是什么坏事。挤泡沫嘛，总要痛的。」", - "老李：「老周说得对。你们看那些炒概念的，估值都飞到天上了。」", - "小陈：「那我该怎么办？割肉还是持有？」", - "老周：「告诉你爸当年怎么做的——装死。等风来。」" - ] - } - ] - }, - { - "topicId": "54", - "title": "张雪峰猝死，再揭AED普及之痛", - "category": "健康", - "heatIndex": 88, - "background": "2026年，知名教育博主张雪峰在一次直播中突然猝死，年仅42岁。这一消息震惊全网，也让AED（自动体外除颤器）的普及问题再次引发热议。张雪峰作为考研指导领域的标杆人物，他的突然离世让无数学生和网友感到痛心。更令人遗憾的是，事发地点附近没有AED设备，错失了黄金抢救时间。这一事件再次暴露了我国公共场所AED配置不足、民众急救知识匮乏等严重问题。", - "characters": [ - { - "name": "张雪峰", - "age": "42", - "role": "教育博主", - "personality": "幽默、接地气、善于用段子讲道理、工作狂、对学生负责", - "background": "从考研名师到教育博主，常年高强度直播，忽视身体健康" - }, - { - "name": "小王", - "age": "24", - "role": "助理", - "personality": "细心、后悔、自责、意识到健康重要性", - "background": "张雪峰的助理，曾多次提醒他注意休息但未被重视" - }, - { - "name": "林医生", - "age": "45", - "role": "急救科医生", - "personality": "专业、冷静、痛心、致力于急救知识普及", - "background": "三甲医院急救科主任，曾多次参与抢救但常因设备不足失败" - } - ], - "scenes": [ - { - "scene": 1, - "title": "直播间", - "location": "张雪峰工作室", - "dialogue": [ - "张雪峰（强撑）：「同学们，这个知识点很重要，我再讲一遍……」", - "小王（担忧）：「张老师，您脸色不太好，要不停播休息一下？」", - "张雪峰：「没事的粉丝还等着呢……」（突然倒地）", - "小王（惊呼）：「张老师！快叫120！」" - ] - }, - { - "scene": 2, - "title": "医院急救室", - "location": "急诊科", - "dialogue": [ - "林医生（遗憾）：「如果当时有AED，抢救成功的可能性会大很多。」", - "小王（哭泣）：「我不知道他会这样……我以为他只是太累了……」", - "林医生：「很多猝死都是有前兆的。你们工作太拼了。」", - "小王：「现在说什么都晚了……」 - ] - }, - { - "scene": 3, - "title": "记者发布会", - "location": "某酒店", - "dialogue": [ - "记者：「林医生，AED在急救中到底有多重要？」", - "林医生：「黄金四分钟。如果能及时使用AED，很多人的生命是可以挽救的。」", - "记者：「那我国AED普及情况如何？」", - "林医生（叹气）：「任重道远。很多公共场所连AED是什么都不知道。」" - ] - } - ] - }, - { - "topicId": "14", - "title": "油价破\"9\"，燃油车开启\"生死局\"", - "category": "汽车", - "heatIndex": 88, - "background": "2026年，国内油价持续上涨，92号汽油突破9元/升大关。这一消息对燃油车车主造成巨大冲击，也标志着燃油车与新能源车竞争进入白热化阶段。油价上涨叠加新能源车技术成熟、续航突破、充电网络完善等因素，使得消费者购车倾向明显向新能源倾斜。传统燃油车企面临转型压力，经销商销量下滑，经销商集团出现关店潮。汽车行业迎来百年未有之大变局。", - "characters": [ - { - "name": "老刘", - "age": "45", - "role": "燃油车车主", - "personality": "保守念旧、对新能源持怀疑态度、算账精细", - "background": "开了15年燃油车，对车辆有深厚感情，但对油价越来越敏感" - }, - { - "name": "小李", - "age": "30", - "role": "4S店销售", - "personality": "机敏、善于把握客户心理、面临业绩压力", - "background": "合资品牌销售顾问，近年感受到燃油车销量下滑的压力" - }, - { - "name": "王总", - "age": "48", - "role": "汽车经销商集团老板", - "personality": "果断、有远见、及时转型", - "background": "经营多家4S店，近年开始布局新能源品牌" - } - ], - "scenes": [ - { - "scene": 1, - "title": "加油站", - "location": "市区加油站", - "dialogue": [ - "老刘（肉疼）：「又涨了！一个月油钱要1200，早知道买电车了。」", - "加油站员工：「叔，现在新能源车充电可比加油便宜多了。」", - "老刘：「电车？那东西靠谱吗？我那老捷达一箱油能跑600公里呢。」", - "加油站员工：「叔，现在电车600公里都算少的了。」" - ] - }, - { - "scene": 2, - "title": "4S店展厅", - "location": "汽车4S店", - "dialogue": [ - "小李（热情）：「先生，看看我们这款新能源，性价比很高的。」", - "老刘：「我来看看燃油车……最近油价太贵了。」", - "小李：「先生，我建议您考虑一下新能源。现在电价便宜，使用成本低很多。」", - "老刘：「我再想想……」 - ] - }, - { - "scene": 3, - "title": "经销商集团会议", - "location": "集团总部", - "dialogue": [ - "王总：「各位，今年燃油车销量下滑了40%。我们必须转型了。」", - "下属：「王总，我们的燃油车库存怎么处理？」", - "王总：「降价清仓，亏本也要卖。把资金转投向新能源品牌。」", - "下属：「这会不会太激进了？」", - "王总：「不转型就是等死。燃油车的时代要过去了。」" - ] - } - ] - }, - { - "topicId": "43", - "title": "女子拿4.66g黄金去金店换饰品 换后的金项链仅重2.71g", - "category": "社会", - "heatIndex": 80, - "background": "2026年3月，一则消费维权新闻引发广泛关注。北京某消费者将4.66克旧黄金首饰到知名金店兑换新项链，结算后发现新项链重量仅为2.71克，缩水近42%。消费者质疑金店在置换过程中存在欺诈行为，要求解释和赔偿。金店方面解释称按克重置换需额外支付工艺费，设计款工费较高。但消费者认为商家未充分告知费用结构，存在消费陷阱。此案引发对黄金置换行业潜规则的讨论。", - "characters": [ - { - "name": "林女士", - "age": "35", - "role": "消费者", - "personality": "细心、精明、注重权益、善于收集证据", - "background": "普通白领，购买黄金饰品时遭遇消费陷阱" - }, - { - "name": "店员小张", - "age": "25", - "role": "金店销售", - "personality": "年轻、业绩压力大、选择性告知信息", - "background": "金店销售人员，提成与销售业绩挂钩" - }, - { - "name": "消协老陈", - "age": "50", - "role": "消协工作人员", - "personality": "专业、公正、熟悉消费者权益保护法", - "background": "处理过多起黄金消费纠纷案件" - } - ], - "scenes": [ - { - "scene": 1, - "title": "金店柜台", - "location": "某商场金店", - "dialogue": [ - "林女士：「我想把这个黄金手镯换成一条项链。」", - "店员小张：「好的女士，我们这边按克重置换，非常划算。」", - "林女士：「我这个手镯4.66克，能换多重的项链？」", - "店员小张：「您看这条，最新设计的……」", - "林女士：「我就要最简单款式的。」" - ] - }, - { - "scene": 2, - "title": "金店收银台", - "location": "金店", - "dialogue": [ - "林女士：「怎么只有2.71克？我拿的是4.66克！」", - "店员小张：「女士，我们这款工艺复杂，工费很高的。」", - "林女士：「没人告诉我工费这么贵啊！」", - "店员小张：「我们店都是这样操作的……」", - "林女士：「我要投诉你们！） - ] - }, - { - "scene": 3, - "title": "消协调解室", - "location": "消费者协会", - "dialogue": [ - "消协老陈：「林女士，您这个情况我们调查过了。金店确实存在告知不充分的问题。」", - "林女士：「他们这就是欺诈！4.66克变成2.71克！」", - "消协老陈：「我们要求金店全额退款，并赔偿您一定的损失。」", - "林女士：「谢谢消协。就是要让这些黑心商家付出代价。」" - ] - } - ] - }, - { - "topicId": "68", - "title": "35岁，能在国企躺平吗？", - "category": "职场", - "heatIndex": 82, - "background": "2026年，『35岁危机』成为职场热门话题。在互联网大厂『35岁优化』的背景下，越来越多年轻人将目光投向稳定的国企。但国企真的能躺平吗？一位35岁国企员工的帖子引发共鸣：晋升无望、技能退化、与私企脱节、收入停滞。面对家庭压力和个人发展焦虑，『躺平派』与『奋斗派』展开激烈争论。国企的铁饭碗是否真的稳定？在AI时代，国企员工如何保持竞争力？这些问题困扰着无数职场人。", - "characters": [ - { - "name": "老张", - "age": "35", - "role": "国企员工", - "personality": "务实、纠结、追求稳定但不甘平庸、善于思考", - "background": "985毕业后进入国企，工作10年，感到职业瓶颈" - }, - { - "name": "小王", - "age": "28", - "role": "互联网员工", - "personality": "焦虑、追求成长、对国企有误解", - "background": "大厂程序员，担心35岁被优化，考虑跳槽国企" - }, - { - "name": "hr李姐", - "age": "42", - "role": "国企HR", - "personality": "理性、了解国企现状、给年轻人真诚建议", - "background": "资深HR，见证国企改革和员工变迁" - } - ], - "scenes": [ - { - "scene": 1, - "title": "国企办公室", - "location": "某国企办公楼", - "dialogue": [ - "老张（无聊）：「一天天的，写不完的报告，开不完的会……」", - "同事老李：「知足吧，外面裁员裁得沸沸扬扬，咱们旱涝保收。」", - "老张：「旱涝保收？这工资十年没涨了。房子都买不起。」", - "同事老李：「那你想怎么样？出去被社会毒打？」 - ] - }, - { - "scene": 2, - "title": "咖啡馆", - "location": "写字楼咖啡厅", - "dialogue": [ - "小王：「张哥，你们国企真的能躺平吗？」", - "老张：「躺平？你想多了。表面上朝九晚五，实际上各种考核指标。」", - "小王：「那你们会被裁员吗？」", - "老张：「不会裁，但会调岗啊。让你去基层你能不去？」", - "小王：「……」 - ] - }, - { - "scene": 3, - "title": "国企HR办公室", - "location": "人力资源部", - "dialogue": [ - "hr李姐：「现在年轻人把国企想得太美好。其实竞争也很激烈。」", - "小王：「那国企还有什么优势？」", - "hr李姐：「稳定。但稳定不等于养老。你不进步，照样被淘汰。」", - "hr李姐：「而且现在国企也在改革，铁饭碗没那么铁了。」" - ] - } - ] - }, - { - "topicId": "94", - "title": "AI替代人工趋势讨论", - "category": "职场", - "heatIndex": 88, - "background": "2026年，AI取代人工的速度超出所有人预期。从客服、翻译、设计到程序员，AI展现出惊人的能力。ChatGPT-5、Claude4等大模型可以完成大部分白领工作，Midjourney V6能秒出设计图，Sora能生成视频。裁员消息此起彼伏，从硅谷到深圳，从外企到国企。但与此同时，AI也创造了新岗位：提示词工程师、AI训练师、人机协作师。如何在AI时代保持竞争力？成为每个职场人必须面对的问题。", - "characters": [ - { - "name": "阿强", - "age": "30", - "role": "程序员", - "personality": "危机感强、善于学习、愿意拥抱变化", - "background": "传统程序员，亲眼看到同事被AI取代，决定转型" - }, - { - "name": "小美", - "age": "26", - "role": "设计师", - "personality": "创意型、相信人类创造力无法被复制", - "background": "平面设计师，面临AI生成图片的冲击" - }, - { - "name": "王教授", - "age": "55", - "role": "AI研究员", - "personality": "理性、乐观、认为AI是工具而非威胁", - "background": "AI领域专家，对技术发展有深刻理解" - } - ], - "scenes": [ - { - "scene": 1, - "title": "科技公司会议室", - "location": "某互联网公司", - "dialogue": [ - "领导：「这次优化名单里有你。阿强，你工作表现不错，但AI能做得更好。」", - "阿强（震惊）：「我写了五年代码……」", - "领导：「公司也是没办法。AI写的代码bug少、速度快、还便宜。」", - "阿强：「那我能怎么办？」", - "领导：「公司会给你N+1补偿。祝你好运。) - ] - }, - { - "scene": 2, - "title": "设计工作室", - "location": "创意公司", - "dialogue": [ - "小美（沮丧）：「我用三个小时做的海报，AI三秒钟就出来了。」", - "同事：「是啊，客户都说AI做的一样好。」", - "小美：「那我们还有什么价值？」", - "同事：「也许……创意还是人的？不过，我也不确定了。」" - ] - }, - { - "scene": 3, - "title": "大学讲座", - "location": "某高校报告厅", - "dialogue": [ - "学生：「王教授，AI会不会让大部分人失业？」", - "王教授：「会，也不会。简单重复的工作会被取代，但创意和决策永远需要人。」", - "学生：「那我们应该怎么做？」", - "王教授：「学会与AI协作。AI是工具，你是使用工具的人。」" - ] - } - ] - }, - { - "topicId": "21", - "title": "张雪峰遗产分割复杂！是否立遗嘱成关键", - "category": "娱乐", - "heatIndex": 85, - "background": "张雪峰突然离世后，其遗产分割问题成为舆论焦点。据知情人士透露，张雪峰名下有多处房产、多家公司股权、金融资产等，总价值预估过亿。更复杂的是，张雪峰曾有过两段婚姻，与前妻育有一子，与现任妻子育有一女。遗产如何分配？是否立有遗嘱？继母与生母之间是否存在遗产争议？这些问题引发网友热议，也折射出名人财产管理和遗产规划的普遍问题。", - "characters": [ - { - "name": "张妻", - "age": "38", - "role": "现任妻子", - "personality": "坚强、理性、为女儿争取权益", - "background": "与张雪峰结婚8年，育有一女，突发变故后承担家庭重担" - }, - { - "name": "张母", - "age": "65", - "role": "张雪峰母亲", - "personality": "传统、注重家族传承、偏向儿子", - "background": "农村老太太，对遗产分配有自己的想法" - }, - { - "name": "前妻之子", - "age": "12", - "role": "张雪峰儿子", - "personality": "内向、敏感、失去父亲后性格大变", - "background": "与母亲生活，对父亲遗产没有明确概念" - }, - { - "name": "律师老赵", - "age": "50", - "role": "遗产律师", - "personality": "专业、严谨、见多识广", - "background": "处理过多起名人遗产纠纷案件" - } - ], - "scenes": [ - { - "scene": 1, - "title": "张家客厅", - "location": "张雪峰家", - "dialogue": [ - "张妻（哭泣）：「他走了，我和女儿怎么办……」", - "张母：「儿媳 别哭了。雪峰的遗产，我得替孙子留着。」", - "张妻：「妈，您的意思我明白。但我也得为女儿考虑。」", - "张母：「都是张家的孩子，分什么彼此？」 - ] - }, - { - "scene": 2, - "title": "律师事务所", - "location": "某律师事务所", - "dialogue": [ - "律师老赵：「请问张老师生前立过遗嘱吗？」", - "张妻：「没有。他身体一直很好，谁会想到……」", - "律师老赵：「那遗产分割就要按照法定继承了。」", - "张妻：「法定怎么分？」", - "律师老赵：「配偶、子女、父母，原则上平均分割。」" - ] - }, - { - "scene": 3, - "title": "调解室", - "location": "法院", - "dialogue": [ - "张妻：「我可以不要房子，但女儿的抚养费和教育金必须保障。」", - "张母：「我只要我孙子的那一份。」", - "律师老赵：「大家都是一家人，坐下来好好谈。遗产分配不是战争。」", - "张妻（冷静下来）：「对，为了雪峰，我们应该让他安心走。」" - ] - } - ] - }, - { - "topicId": "38", - "title": "学生喝口热水都计费 这钱不烫手吗", - "category": "社会", - "heatIndex": 85, - "background": "2026年3月，某中学被曝出『热水收费』引发热议。据家长反映，学校安装了饮水机，学生每次接热水都需要刷卡计费，即使是喝一口热水也要收费。有家长算账：孩子每天喝水要花费数元，一个月下来是一笔不小的开支。学校回应称是为了培养学生节约用水的习惯，但家长不买账，认为这是变相收费。此事引发对学校教育管理、商业化运营边界的讨论。", - "characters": [ - { - "name": "李女士", - "age": "38", - "role": "学生家长", - "personality": "关心孩子、精打细算、敢于维权", - "background": "普通工薪阶层，对教育收费敏感" - }, - { - "name": "校长老周", - "age": "55", - "role": "中学校长", - "personality": "注重管理效率、解释苍白、缺乏同理心", - "background": "从教30年，首次面对舆论危机" - }, - { - "name": "小明", - "age": "14", - "role": "学生", - "personality": "朴实、节约、不向家里要钱", - "background": "初中生，为省钱经常不喝水" - } - ], - "scenes": [ - { - "scene": 1, - "title": "家长群", - "location": "微信群", - "dialogue": [ - "李女士：「学校热水收费你们知道吗？喝口水都要钱！」", - "家长A：「知道啊，一学期200块。」", - "家长B：「这么黑？我们那时候喝水不要钱。」", - "李女士：「这不是钱的问题，这是教育变质了！」" - ] - }, - { - "scene": 2, - "title": "校长办公室", - "location": "中学校长室", - "dialogue": [ - "记者：「校长，为什么要收热水费？」", - "校长老周：「我们是为了培养学生节约用水的意识。」", - "记者：「但学生喝口水都要钱，是不是太过分了？」", - "校长老周：「这个……我们也是不得已。学校运营成本很高。」" - ] - }, - { - "scene": 3, - "title": "学校操场", - "location": "中学操场", - "dialogue": [ - "小明（擦汗）：「好渴啊……但热水要钱，我不打了。」", - "同学：「你不渴吗？」", - "小明：「渴啊，但省点是点。我妈赚钱不容易。」", - "同学：「学校也太过分了，连水都不让喝……」" - ] - } - ] - } -] \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/workspace/screenwriter_task.md b/data/companies/abc/workspace/screenwriter_task.md deleted file mode 100644 index b5f0516..0000000 --- a/data/companies/abc/workspace/screenwriter_task.md +++ /dev/null @@ -1,48 +0,0 @@ -# 短剧剧本创作任务 - -## 任务背景 -你是短剧编剧，需要根据已筛选的10个候选选题进行深度研究，生成短剧剧本。 - -## 输入文件 -- 选题列表: `data/companies/abc/workspace/selected_topics.json` - -## 选题清单 -1. AI短剧冲击横店 第一批受害者出现了 (95分) -2. 姐弟俩惨遭继母虐待烫下体翻垃圾吃 生父威胁邻居别管 (92分) -3. A股失守4000点：机构激辩调整主因 (92分) -4. 张雪峰猝死，再揭AED普及之痛 (88分) -5. 油价破"9"，燃油车开启"生死局" (88分) -6. 女子拿4.66g黄金去金店换饰品 换后的金项链仅重2.71g (80分) -7. 35岁，能在国企躺平吗？ (82分) -8. AI替代人工趋势讨论 (88分) -9. 张雪峰遗产分割复杂！是否立遗嘱成关键 (85分) -10. 学生喝口热水都计费 这钱不烫手吗 (85分) - -## 创作要求 -每个选题需产出： -1. **背景调查报告** - 事件背景、关键人物、相关数据 -2. **人物小传** - 主要角色的人物设定（年龄、职业、性格、动机） -3. **剧情大纲** - 起承转合结构（开端-冲突-高潮-结局） -4. **核心台词** - 关键对白设计（至少3组关键对话） - -## 格式要求 -输出JSON格式，结构如下： -```json -{ - "scripts": [ - { - "topicId": "1", - "title": "AI短剧冲击横店", - "background": "...", - "characters": [...], - "outline": {...}, - "dialogues": [...] - } - ] -} -``` - -## 输出位置 -写入: `data/companies/abc/workspace/scripts/` - -生成文件: `data/companies/abc/workspace/scripts/script_collection.json` \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/workspace/scripts/formatted_scripts.json b/data/companies/abc/workspace/scripts/formatted_scripts.json deleted file mode 100644 index 4d666d3..0000000 --- a/data/companies/abc/workspace/scripts/formatted_scripts.json +++ /dev/null @@ -1,443 +0,0 @@ -[ - { - "title": "AI短剧冲击横店 第一批受害者出现了", - "category": "娱乐", - "synopsis": "横店老群演老王面临AI技术冲击，传统岗位被取代。年轻导演小林尝试AI制作，与老王产生冲突。最终老王接受新技术，找到传统与AI结合的表演方式，实现和解与新生。", - "characters": [ - {"name": "老王", "role": "横店老群演", "description": "固执坚守传统表演技艺，不愿接受AI新时代，在横店跑了20年龙套"}, - {"name": "小林", "role": "年轻导演", "description": "拥抱新技术，愿意尝试AI制作，影视学院毕业"}, - {"name": "阿珍", "role": "特效化妆师", "description": "技艺精湛但担心失业，传统影视工业从业者"} - ], - "scenes": [ - { - "sceneId": 1, - "title": "困境开端", - "description": "老王在片场等待开工，却发现AI技术正在取代传统群演岗位", - "dialogues": [ - {"character": "老王", "line": "二十年了，我从不用替身，现在倒好，连人都不要了！", "emotion": "无奈"} - ] - }, - { - "sceneId": 2, - "title": "冲突产生", - "description": "老王与使用AI制作的小林发生争执，认为AI没有灵魂", - "dialogues": [ - {"character": "小林", "line": "王叔，时代变了，您二十年的经验是宝，我们可以让AI成为工具，不是敌人。", "emotion": "诚恳"} - ] - }, - { - "sceneId": 3, - "title": "转折时刻", - "description": "小林邀请老王参与AI+真人混合拍摄，给传统技艺新生命", - "dialogues": [ - {"character": "小林", "line": "我想请您指导AI生成的演员，那些微表情，只有您能教。", "emotion": "期待"} - ] - }, - { - "sceneId": 4, - "title": "和解与新生", - "description": "老王接受新技术，找到传统与AI结合的表演方式", - "dialogues": [ - {"character": "老王", "line": "（笑）原来我教的不是人，是机器。但这机器，学得比我徒弟还快！", "emotion": "释然"} - 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"dialogues": [ - {"character": "老陈", "line": "还抄底？不割肉就不错了！", "emotion": "沮丧"} - ] - }, - { - "sceneId": 4, - "title": "逆向思维", - "description": "王总认为危中有机，准备加仓优质股", - "dialogues": [ - {"character": "王总", "line": "别人恐惧我贪婪，这时候才看出谁是真正的价值投资者。", "emotion": "自信"} - ] - } - ] - }, - { - "title": "张雪峰猝死，再揭AED普及之痛", - "category": "健康", - "synopsis": "写字楼有人晕倒，现场无人会使用AED，错过黄金4分钟。张医生在社区开展急救培训，推广AED使用。物业王经理意识到重要性，开始在小区配置AED。", - "characters": [ - {"name": "张医生", "role": "急诊科医生", "description": "专业冷静，热心公益，从医20年，志愿者急救培训讲师"}, - {"name": "小李", "role": "白领", "description": "工作压力大，忽视健康，996加班族"}, - {"name": "物业王经理", "role": "小区物业", "description": "多一事不如少一事，管理多个小区"} - ], - "scenes": [ - { - "sceneId": 1, - "title": "悲剧发生", - "description": "写字楼有人晕倒，现场无人会使用AED", - "dialogues": [ - {"character": "小李", "line": "当时要是有人会做心肺复苏，或者有AED...就不一样了。", "emotion": "后悔"} - ] - }, - { - "sceneId": 2, - "title": "急救缺失", - "description": "救护车到达时已错过黄金4分钟", - "dialogues": [ - {"character": "张医生", "line": "四分钟，只有四分钟！可我们的AED在哪里？会用它的人在哪里？", "emotion": "痛心"} - 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"dialogues": [ - {"character": "小钱", "line": "以前一天卖五台，现在五天卖一台，这日子没法过了。", "emotion": "焦虑"} - ] - }, - { - "sceneId": 3, - "title": "算账时刻", - "description": "新能源车主给老周算了一笔账", - "dialogues": [ - {"character": "电动车车主", "line": "周哥，你算算，电费一公里一毛钱，你跑一天才几十块电费，油钱呢？", "emotion": "精明"} - ] - }, - { - "sceneId": 4, - "title": "新旧交替", - "description": "老周决定换电车，小钱也转型做新能源", - "dialogues": [ - {"character": "老周", "line": "服了，算明白了，这新能源才是出路啊！", "emotion": "醒悟"} - ] - } - ] - }, - { - "title": "女子拿4.66g黄金去金店换饰品 换后的金项链仅重2.71g", - "category": "社会", - "synopsis": "李女士拿4.66克黄金换购金项链，拿到手发现很轻。去别家金店称重发现只有2.71克，差了将近一半。金店推脱责任称工艺不同，最终市场监管介入，商家被查处。", - "characters": [ - {"name": "李女士", "role": "消费者", "description": "信任商家，缺乏珠宝知识，普通工薪阶层"}, - {"name": "店员小张", "role": "金店员工", "description": "精通话术，引导消费，销售经验丰富"}, - {"name": "市场监管", "role": "执法人员", "description": "公正执法，保护权益，消保科工作人员"} - ], - "scenes": [ - { - "sceneId": 1, - "title": "置换陷阱", - "description": "李女士拿4.66克黄金换购，拿到手发现项链很轻", - "dialogues": [ - {"character": "李女士", "line": "当时店员说得可好了，我就换了，怎么这么轻？", "emotion": "疑惑"} - 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{"character": "老吴", "line": "在国企就是好啊，到点下班，谁也不能说我。", "emotion": "惬意"} - ] - }, - { - "sceneId": 2, - "title": "危机来了", - "description": "国企改革，绩效考核末位淘汰", - "dialogues": [ - {"character": "领导", "line": "三年了，绩效年年垫底，你还好意思躺着？", "emotion": "严厉"} - ] - }, - { - "sceneId": 3, - "title": "两难选择", - "description": "老吴面临要么努力要么走人的抉择", - "dialogues": [ - {"character": "老吴", "line": "我都35了，还能干嘛？出去谁要啊。", "emotion": "迷茫"} - ] - }, - { - "sceneId": 4, - "title": "重新出发", - "description": "老吴决定不再躺平，重拾工作热情", - "dialogues": [ - {"character": "老吴", "line": "看来躺平也不行了啊，起来干活吧！", "emotion": "坚定"} - ] - } - ] - }, - { - "title": "AI替代人工趋势讨论", - "category": "职场", - "synopsis": "公司引入AI设计工具，效率大幅提升。设计师老马感到被替代陷入焦虑。年轻员工小周教老马使用AI成为AI训练师，最终老马发现AI+人工效果更好。", - "characters": [ - {"name": "老马", "role": "设计师", "description": "技艺精湛，抵触AI，平面设计十年经验"}, - {"name": "小周", "role": "年轻员工", "description": "拥抱变化，学习AI，入职两年"}, - {"name": "老板", "role": "公司老板", "description": "追求效率，控制成本，创业公司"} - ], - "scenes": [ - { - "sceneId": 1, - "title": "AI来袭", - "description": "公司引入AI设计工具，效率大幅提升", - "dialogues": [ - {"character": "老板", "line": "有了AI，一个人能顶原来十个，这节省多少成本！", "emotion": "兴奋"} - ] - }, - { - "sceneId": 2, - "title": "职业危机", - "description": "老马感到被替代，陷入焦虑", - "dialogues": [ - {"character": "老马", "line": "我学了十年设计，现在告诉我不如一个软件？", "emotion": "焦虑"} - ] - }, - { - "sceneId": 3, - "title": "学习转型", - "description": "小周教老马使用AI，成为AI训练师", - "dialogues": [ - {"character": "小周", "line": "马哥，AI是工具，您才是把握方向的那个人。", "emotion": "友好"} - ] - }, - { - "sceneId": 4, - "title": "人机协作", - "description": "老马发现AI+人工，效果更好", - "dialogues": [ - {"character": "老马", "line": "服了，原来AI帮我做苦力，我来做创意，这买卖划算！", "emotion": "释然"} - ] - } - ] - }, - { - "title": "张雪峰遗产分割复杂！是否立遗嘱成关键", - "category": "娱乐", - "synopsis": "家中支柱突然离世，遗产问题浮现。大儿子要按传统继承，小女儿觉得应该平分。老人没留遗嘱后悔莫及，最终通过调解达成一致，老人决定提前立遗嘱。", - "characters": [ - {"name": "张父", "role": "老人", "description": "传统观念，不愿谈遗嘱，退休教师"}, - {"name": "大儿子", "role": "长子", "description": "精明能干，关心财产，企业主"}, - {"name": "小女儿", "role": "女儿", "description": "孝顺体贴，不争不抢，教师"} - ], - "scenes": [ - { - "sceneId": 1, - "title": "突发意外", - "description": "家中支柱突然离世，遗产问题浮现", - "dialogues": [ - {"character": "大儿子", "line": "爸，您得主持公道啊，这家产怎么分？", "emotion": "急迫"} - ] - }, - { - "sceneId": 2, - "title": "分割争议", - "description": "大儿子要按传统继承，小女儿觉得应该平分", - "dialogues": [ - {"character": "小女儿", "line": "哥，钱重要还是亲情重要？我不争财产，只想一家人好好地。", "emotion": "失望"} - ] - }, - { - "sceneId": 3, - "title": "遗嘱缺失", - "description": "老人没留遗嘱，后悔莫及", - "dialogues": [ - {"character": "张父", "line": "唉，早该写遗嘱的，现在后悔也来不及了。", "emotion": "懊悔"} - ] - }, - { - "sceneId": 4, - "title": "化解矛盾", - "description": "通过调解达成一致，老人决定提前立遗嘱", - "dialogues": [ - {"character": "张父", "line": "明天就去公证处，这次，我要把该说的都说明白。", "emotion": "坚定"} - ] - } - ] - }, - { - "title": "学生喝口热水都计费 这钱不烫手吗", - "category": "社会", - "synopsis": "家长发现孩子喝水也要收费，难以接受。校长推脱是第三方公司行为，与学校无关。家委会收集证据向教育局举报，最终学校取消不合理收费，公开道歉。", - "characters": [ - {"name": "家长", "role": "学生家长", "description": "关心孩子，敢于发声，普通工薪阶层"}, - {"name": "校长", "role": "学校校长", "description": "推脱责任，敷衍了事，教育管理者"}, - {"name": "家委会", "role": "家委会代表", "description": "协调沟通，理性维权，热心家长"} - ], - "scenes": [ - { - "sceneId": 1, - "title": "收费争议", - "description": "家长发现孩子喝水也要收费，难以接受", - "dialogues": [ - {"character": "家长", "line": "喝口热水都要钱？这学校是商场吗？", "emotion": "愤怒"} - ] - }, - { - "sceneId": 2, - "title": "沟通无果", - "description": "校长推脱是第三方公司行为，与学校无关", - "dialogues": [ - {"character": "校长", "line": "这是第三方公司的定价，我们学校也不容易啊。", "emotion": "推脱"} - ] - }, - { - "sceneId": 3, - "title": "联合维权", - "description": "家委会收集证据，向教育局举报", - "dialogues": [ - {"character": "家委会", "line": "我们不是不讲理，但要把账目公开，让大家明白这钱花哪了。", "emotion": "理性"} - ] - }, - { - "sceneId": 4, - "title": "整改落实", - "description": "学校取消不合理收费，公开道歉", - "dialogues": [ - {"character": "校长", "line": "各位家长，是我们工作不到位，现在全部取消，马上整改！", "emotion": "诚恳"} - ] - } - ] - } -] diff --git a/data/companies/abc/workspace/scripts/script_collection.json b/data/companies/abc/workspace/scripts/script_collection.json deleted file mode 100644 index 2017e25..0000000 --- a/data/companies/abc/workspace/scripts/script_collection.json +++ /dev/null @@ -1,243 +0,0 @@ -[ - { - "id": "19", - "title": "AI短剧冲击横店 第一批受害者出现了", - "category": "娱乐", - "heatIndex": 95, - "backgroundReport": "横店影视城作为中国最大影视基地，近年来面临AI技术冲击。2024年起，AI生成视频技术在短剧领域快速应用，传统群演、特效、后期等岗位需求大幅下降。部分影视公司已开始用AI替代人工制作低成本短剧，传统影视人面临转型压力。", - "characterBios": [ - {"name": "老王", "role": "横店老群演", "personality": "固执坚守传统表演技艺，不愿接受AI新时代", "background": "在横店跑了20年龙套，坚守演员梦想"}, - {"name": "小林", "role": "年轻导演", "personality": "拥抱新技术，愿意尝试AI制作", "background": "影视学院毕业，专注于短剧创作"}, - {"name": "阿珍", "role": "特效化妆师", "personality": "技艺精湛但担心失业", "background": "传统影视工业从业者"} - ], - "plotOutline": [ - {"scene": 1, "title": "困境开端", "content": "老王在片场等待开工，却发现AI技术正在取代传统群演岗位"}, - {"scene": 2, "title": "冲突产生", "content": "老王与使用AI制作的小林发生争执，认为AI没有灵魂"}, - {"scene": 3, "title": "转折时刻", "content": "小林邀请老王参与AI+真人混合拍摄，给传统技艺新生命"}, - {"scene": 4, "title": "和解与新生", "content": "老王接受新技术，找到传统与AI结合的表演方式"} - ], - "keyDialogues": [ - {"scene": 1, "dialogue": "老王：二十年了，我从不用替身，现在倒好，连人都不要了！"}, - {"scene": 2, "dialogue": "小林：王叔，时代变了，您二十年的经验是宝，我们可以让AI成为工具，不是敌人。"}, - 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], - "keyDialogues": [ - {"scene": 1, "dialogue": "老周：这一天天的，油钱都赚不回来，还跑什么车！"}, - {"scene": 2, "dialogue": "小钱：以前一天卖五台，现在五天卖一台，这日子没法过了。"}, - {"scene": 3, "dialogue": "电车车主：周哥，你算算，电费一公里一毛钱，你跑一天才几十块电费，油钱呢？"}, - {"scene": 4, "dialogue": "老周：服了，算明白了，这新能源才是出路啊！"} - ] - }, - { - "id": "43", - "title": "女子拿4.66g黄金去金店换饰品 换后的金项链仅重2.71g", - "category": "社会", - "heatIndex": 80, - "backgroundReport": "珠宝店置换陷阱屡见不鲜。部分商家利用消费者对黄金纯度、重量知识不足，通过"换购"名义，实则偷换概念、以次充好。消费者往往事后才发现损失严重，维权困难。行业乱象亟待监管规范。", - "characterBios": [ - {"name": "李女士", "role": "消费者", "personality": "信任商家，缺乏珠宝知识", "background": "普通工薪阶层"}, - {"name": "店员小张", "role": "金店员工", "personality": "精通话术，引导消费", "background": "销售经验丰富"}, - {"name": "市场监管", "role": "执法人员", "personality": "公正执法，保护权益", "background": "消保科工作人员"} - ], - "plotOutline": [ - {"scene": 1, "title": "置换陷阱", "content": "李女士拿4.66克黄金换购，拿到手发现项链很轻"}, - {"scene": 2, "title": "发现猫腻", "content": "去别家金店称重，发现只有2.71克"}, - {"scene": 3, "title": "理论无果", "content": "金店推脱责任，称工艺不同"}, - {"scene": 4, "title": "维权成功", "content": "联系市场监管，商家被查处"} - ], - "keyDialogues": [ - {"scene": 1, "dialogue": "李女士：当时店员说得可好了，我就换了，怎么这么轻？"}, - {"scene": 2, "dialogue": "李女士：4.66克变成2.71克？差了将近一半！"}, - {"scene": 3, "dialogue": "店员：我们这是工艺金，价值不能光看重量！"}, - {"scene": 4, "dialogue": "执法人员：消费欺诈，虚假宣传，必须退一赔三！"} - ] - }, - { - "id": "68", - "title": "35岁，能在国企躺平吗？", - "category": "职场", - "heatIndex": 82, - "backgroundReport": "35岁危机成为职场热词。在互联网行业"35岁优化"已成潜规则，而国企相对稳定，成为部分人"躺平"首选。但国企也在改革，绩效考核、竞争上岗逐年增加，"躺平"越来越难。", - "characterBios": [ - {"name": "老吴", "role": "国企老员工", "personality": "安于现状，习惯体制内", "background": "在国企15年"], - {"name": "小孙", "role": "新入职员工", "personality": "有理想有冲劲", "background": "名校毕业生"}, - {"name": "领导", "role": "部门主任", "personality": "雷厉风行，推动改革", "background": "从基层提拔"} - ], - "plotOutline": [ - {"scene": 1, "title": "躺平日常", "content": "老吴每天准时下班，认为在国企可以养老"}, - {"scene": 2, "title": "危机来了", "content": "国企改革，绩效考核末位淘汰"}, - {"scene": 3, "title": "两难选择", "content": "老吴面临要么努力要么走人的抉择"}, - {"scene": 4, "title": "重新出发", "content": "老吴决定不再躺平，重拾工作热情"} - ], - "keyDialogues": [ - {"scene": 1, "dialogue": "老吴：在国企就是好啊，到点下班，谁也不能说我。"}, - {"scene": 2, "dialogue": "领导：三年了，绩效年年垫底，你还好意思躺着？"}, - {"scene": 3, "dialogue": "老吴：我都35了，还能干嘛？出去谁要啊。"}, - {"scene": 4, "dialogue": "老吴：看来躺平也不行了啊，起来干活吧！"} - ] - }, - { - "id": "94", - "title": "AI替代人工趋势讨论", - "category": "职场", - "heatIndex": 88, - "backgroundReport": "AI技术快速发展，替代人工已成趋势。客服、翻译、基础设计、初级编程等岗位面临冲击。但AI同时也创造新岗位，核心是与AI协作的能力。职场人需思考如何与AI共生。", - "characterBios": [ - {"name": "老马", "role": "设计师", "personality": "技艺精湛，抵触AI", "background": "平面设计十年经验"}, - {"name": "小周", "role": "年轻员工", "personality": "拥抱变化，学习AI", "background": "入职两年"}, - {"name": "老板", "role": "公司老板", "personality": "追求效率，控制成本", "background": "创业公司"} - ], - "plotOutline": [ - {"scene": 1, "title": "AI来袭", "content": "公司引入AI设计工具，效率大幅提升"}, - {"scene": 2, "title": "职业危机", "content": "老马感到被替代，陷入焦虑"}, - {"scene": 3, "title": "学习转型", "content": "小周教老马使用AI，成为AI训练师"}, - {"scene": 4, "title": "人机协作", "content": "老马发现AI+人工，效果更好"} - ], - "keyDialogues": [ - {"scene": 1, "dialogue": "老板：有了AI，一个人能顶原来十个，这节省多少成本！"}, - {"scene": 2, "dialogue": "老马：我学了十年设计，现在告诉我不如一个软件？"}, - {"scene": 3, "dialogue": "小周：马哥，AI是工具，您才是把握方向的那个人。"}, - {"scene": 4, "dialogue": "老马：服了，原来AI帮我做苦力，我来做创意，这买卖划算！"} - ] - }, - { - "id": "21", - "title": "张雪峰遗产分割复杂！是否立遗嘱成关键", - "category": "娱乐", - "heatIndex": 85, - "backgroundReport": "遗产纠纷是名人去世后的热门话题。若未立遗嘱，遗产将按法定继承顺序分割，往往引发家庭矛盾。近年来，遗嘱公证、遗产信托等工具受到关注，明星遗嘱问题频上热搜。", - "characterBios": [ - {"name": "张父", "role": "老人", "personality": "传统观念，不愿谈遗嘱", "background": "退休教师"}, - {"name": "大儿子", "role": "长子", "personality": "精明能干，关心财产", "background": "企业主"}, - {"name": "小女儿", "role": "女儿", "personality": "孝顺体贴，不争不抢", "background": "教师"} - ], - "plotOutline": [ - {"scene": 1, "title": "突发意外", "content": "家中支柱突然离世，遗产问题浮现"}, - {"scene": 2, "title": "分割争议", "content": "大儿子要按传统继承，小女儿觉得应该平分"}, - {"scene": 3, "title": "遗嘱缺失", "content": "老人没留遗嘱，后悔莫及"}, - {"scene": 4, "title": "化解矛盾", "content": "通过调解达成一致，老人决定提前立遗嘱"} - ], - "keyDialogues": [ - {"scene": 1, "dialogue": "大儿子：爸，您得主持公道啊，这家产怎么分？"}, - {"scene": 2, "dialogue": "小女儿：哥，钱重要还是亲情重要？我不争财产，只想一家人好好地。"}, - {"scene": 3, "dialogue": "张父：唉，早该写遗嘱的，现在后悔也来不及了。"}, - {"scene": 4, "dialogue": "张父：明天就去公证处，这次，我要把该说的都说明白。"} - ] - }, - { - "id": "38", - "title": "学生喝口热水都计费 这钱不烫手吗", - "category": "社会", - "heatIndex": 85, - "backgroundReport": "学校乱收费是教育痛点。从课后服务费到饮水费、空调费，各类费用名目繁多。部分学校将公益性质的服务外包给第三方，价格虚高。家长敢怒不敢言，教育局投诉渠道不畅。", - "characterBios": [ - {"name": "家长", "role": "学生家长", "personality": "关心孩子，敢于发声", "background": "普通工薪阶层"}, - {"name": "校长", "role": "学校校长", "personality": "推脱责任，敷衍了事", "background": "教育管理者"}, - {"name": "家委会", "role": "家委会代表", "personality": "协调沟通，理性维权", "background": "热心家长"} - ], - "plotOutline": [ - {"scene": 1, "title": "收费争议", "content": "家长发现孩子喝水也要收费，难以接受"}, - {"scene": 2, "title": "沟通无果", "content": "校长推脱是第三方公司行为，与学校无关"}, - {"scene": 3, "title": "联合维权", "content": "家委会收集证据，向教育局举报"}, - {"scene": 4, "title": "整改落实", "content": "学校取消不合理收费，公开道歉"} - ], - "keyDialogues": [ - {"scene": 1, "dialogue": "家长：喝口热水都要钱？这学校是商场吗？"}, - {"scene": 2, "dialogue": "校长：这是第三方公司的定价，我们学校也不容易啊。"}, - {"scene": 3, "dialogue": "家委会：我们不是不讲理，但要把账目公开，让大家明白这钱花哪了。"}, - {"scene": 4, "dialogue": "校长：各位家长，是我们工作不到位，现在全部取消，马上整改！"} - ] - } -] \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/workspace/selected_topics.json b/data/companies/abc/workspace/selected_topics.json deleted file mode 100644 index a058385..0000000 --- a/data/companies/abc/workspace/selected_topics.json +++ /dev/null @@ -1,135 +0,0 @@ -{ - "date": "2026-03-27", - "totalHotspots": 100, - "selectedCount": 10, - "selectionCriteria": { - "heatIndex": "话题热度 (原始评分)", - "adaptationPotential": "改编潜力 - 故事性、情感冲突、戏剧张力", - "timeliness": "时效性 - 当前热点程度", - "audience": "受众覆盖面" - }, - "selectedTopics": [ - { - "rank": 1, - "id": "19", - "title": "AI短剧冲击横店 第一批受害者出现了", - "category": "娱乐", - "heatIndex": 95, - "adaptationPotential": 95, - "timeliness": 95, - "audience": 90, - "totalScore": 93.75, - "reason": "【AI互动剧直接相关】行业变革第一线，失业焦虑+技术冲击，有强烈情感冲突和现实警示意义。适合改编为职场生存类互动剧。" - }, - { - "rank": 2, - "id": "47", - "title": "姐弟俩惨遭继母虐待烫下体翻垃圾吃 生父威胁邻居别管", - "category": "社会", - "heatIndex": 92, - "adaptationPotential": 98, - "timeliness": 90, - "audience": 85, - "totalScore": 91.25, - "reason": "极端家庭暴力事件，社会关注度高，强烈的情感冲击和正义诉求。适合改编为家庭伦理+悬疑推理类互动剧。" - }, - { - "rank": 3, - "id": "20", - "title": "刘晓庆妹妹发声！称姐姐受身边人挑拨", - "category": "娱乐", - "heatIndex": 88, - "adaptationPotential": 90, - "timeliness": 88, - "audience": 85, - "totalScore": 87.75, - "reason": "名人家庭纠纷持续发酵，公众好奇心强，情感纠葛适合多角色视角互动叙事。" - }, - { - "rank": 4, - "id": "21", - "title": "张雪峰遗产分割复杂！是否立遗嘱成关键", - "category": "娱乐", - "heatIndex": 85, - "adaptationPotential": 92, - "timeliness": 85, - "audience": 80, - "totalScore": 85.5, - "reason": "遗产悬念+家庭矛盾，有悬疑感，多种可能性适合互动剧分支叙事。" - }, - { - "rank": 5, - "id": "11", - "title": "A股失守4000点：机构激辩调整主因", - "category": "财经", - "heatIndex": 92, - "adaptationPotential": 85, - "timeliness": 95, - "audience": 70, - "totalScore": 85.5, - "reason": "金融市场波动刺痛无数家庭，有强烈代入感和现实讨论空间，适合改编为职场+家庭矛盾类互动剧。" - }, - { - "rank": 6, - "id": "54", - "title": "张雪峰猝死，再揭AED普及之痛", - "category": "健康", - "heatIndex": 88, - "adaptationPotential": 88, - "timeliness": 90, - "audience": 75, - "totalScore": 85.25, - "reason": "名人猝死引发急救知识讨论，生命脆弱+职场压力，有情感冲击力，适合改编为职场健康类互动剧。" - }, - { - "rank": 7, - "id": "43", - "title": "女子拿4.66g黄金去金店换饰品 换后的金项链仅重2.71g", - "category": "社会", - "heatIndex": 80, - "adaptationPotential": 85, - "timeliness": 82, - "audience": 80, - "totalScore": 81.75, - "reason": "消费欺诈维权，有反转和戏剧冲突，适合改编为消费者维权类互动剧。" - }, - { - "rank": 8, - "id": "38", - "title": "学生喝口热水都计费 这钱不烫手吗", - "category": "社会", - "heatIndex": 85, - "adaptationPotential": 80, - "timeliness": 85, - "audience": 75, - "totalScore": 81.25, - "reason": "教育乱收费引发众怒，有社会共鸣和家长焦虑，适合改编为教育维权类互动剧。" - }, - { - "rank": 9, - "id": "68", - "title": "35岁，能在国企躺平吗？", - "category": "职场", - "heatIndex": 82, - "adaptationPotential": 85, - "timeliness": 82, - "audience": 78, - "totalScore": 81.75, - "reason": "职场35岁焦虑引发共鸣，有多种立场碰撞，适合改编为职场抉择类互动剧。" - }, - { - "rank": 10, - "id": "94", - "title": "AI替代人工趋势讨论", - "category": "职场", - "heatIndex": 88, - "adaptationPotential": 90, - "timeliness": 88, - "audience": 80, - "totalScore": 86.5, - "reason": "AI威胁论持续发酵，社会焦虑+职业危机，有深刻话题性和反转空间，适合改编为科幻现实主义或职场生存类互动剧。" - } - ], - "summary": "从100个热点中筛选出10个最具潜力的候选选题，涵盖AI冲击影视、家庭暴力、名人纠纷、遗产悬念、金融波动、职场健康、消费维权、教育乱收费、职场35岁危机、AI替代人工等领域。所有选题均具备情感冲突强、社会讨论空间大、适合互动剧分支叙事的特点。", - "nextStep": "将筛选结果传递给深度研究员进行深度内容研究" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/workspace/strategy.md b/data/companies/abc/workspace/strategy.md deleted file mode 100644 index 559942d..0000000 --- a/data/companies/abc/workspace/strategy.md +++ /dev/null @@ -1,66 +0,0 @@ -# ABC Inc. 商业蓝图 - -## 公司概述 -- **公司名称**: ABC Inc. -- **类型**: AI 互动剧公司 -- **核心使命**: 实现7×24小时持续劳动的Agents自动化运行，高效稳定生产优质内容 - -## 商业模式 - -### 价值主张 -通过AI自动化系统，从热点抓取到内容生产全流程自动化，高效生产优质的互动剧内容。 - -### 目标用户 -- 互动剧消费者（玩家/观众） -- 内容平台合作伙伴 - -### 收入来源 -1. 互动剧内容付费 -2. 平台分发收益 -3. IP授权 - -## 业务流程（6步闭环） - -### Step 1: 热点抓取 -- **频率**: 每日 -- **产出**: 约100个热点的选题库 -- **来源**: 军事、娱乐、体育等各类时事热点 - -### Step 2: 选题筛选 -- **频率**: 每日 -- **产出**: 5-10个目标选题 -- **标准**: 市场热度、IP价值、创作可行性 - -### Step 3: 深度研究 -- **内容**: 背景调查、人物形象塑造、台词和剧本生成 -- **标准**: 固定格式和需求 - -### Step 4: 剧本整理 -- **产出**: 整理完毕的时事热点剧本 - -### Step 5: 内容上传 -- **产出**: 按固定格式上传至生产端，完成初步生产 - -### Step 6: 数据反馈与迭代 -- **监控**: 每日监控生产端数据（市场热度、玩家反馈） -- **迭代**: 根据反馈在第二天更新选题策略，形成迭代闭环 - -## 竞争优势 - -1. **全自动化**: 7×24小时无人值守运行 -2. **数据驱动**: 基于真实反馈快速迭代 -3. **规模效应**: 热点库持续积累，选题策略不断优化 - -## 成功指标 - -- 日均内容产出: 5-10部互动剧 -- 选题命中率: >60% -- 自动化率: >90% - -## 风险与对策 - -| 风险 | 对策 | -|------|------| -| 热点获取延迟 | 多源并行抓取，缓存热点 | -| 内容质量不稳定 | COO 严格审核，迭代优化 | -| 用户反馈周期长 | 缩短反馈周期，加速迭代 | \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/abc/workspace/trend_report.json b/data/companies/abc/workspace/trend_report.json deleted file mode 100644 index a3a1f2c..0000000 --- a/data/companies/abc/workspace/trend_report.json +++ /dev/null @@ -1,102 +0,0 @@ -[ - {"id": "1", "title": "国防部：日方必须给中方一个交代", "category": "军事", "summary": "日本自卫队人员持刀强闯中国驻日使馆事件持续发酵，国防部要求日方给出明确交代。", "url": "https://www.163.com/dy/article/KOUMP5HJ0512D3VJ.html", "heatIndex": 98}, - {"id": "2", "title": "中国无人飞枪首次亮相 演练画面公布", "category": "军事", "summary": "中国新型无人武器系统首次公开演练画面，展示最新军事科技实力。", "url": "https://www.163.com/news/article/KOVO59SR000189PS.html", "heatIndex": 95}, - {"id": "3", "title": "国防部：日本侵略过所有周边国家 至今都没有真正反省", "category": "军事", "summary": "国防部发言人严正批评日本军国主义，强调历史责任。", "url": "https://www.163.com/news/article/KOV82DD40001899O.html", "heatIndex": 92}, - {"id": "4", "title": "塞尔维亚购买中国超音速导弹 国防部回应", "category": "军事", "summary": "塞尔维亚引进中国先进武器系统，国防部表示合作符合国际法。", "url": "https://www.163.com/dy/article/KOVBNIV90514R9P4.html", "heatIndex": 90}, - {"id": "5", "title": "俄乌战场现持枪机器人:身高180cm 可AI评估战场并射击", "category": "军事", "summary": "俄乌战场出现新型战斗机器人，具备AI识别和射击能力。", "url": "https://www.163.com/dy/article/KOV6GBB90512B07B.html", "heatIndex": 88}, - {"id": "6", "title": "中方警戒舰被指正处于霍尔木兹海峡附近 国防部回应", "category": "军事", "summary": "中国军舰在霍尔木兹海峡附近活动，引发国际关注。", "url": "https://www.163.com/dy/article/KOV81QO80514R9OJ.html", "heatIndex": 85}, - {"id": "7", "title": "美考虑将援乌武器转至中东 被指酝酿对伊朗\"最后一击\"", "category": "军事", "summary": "美国调整军事援助方向，中东局势可能升级。", "url": "https://www.163.com/dy/article/KOVMOR7T053469LG.html", "heatIndex": 82}, - {"id": "8", "title": "美盟友非常不满：美国不打招呼攻击伊朗 不顾盟友死活", "category": "军事", "summary": "美国在中东军事行动引发盟友不满，国际关系紧张。", "url": "https://www.163.com/dy/article/KOV1I85F055040N3.html", "heatIndex": 80}, - {"id": "9", "title": "伊朗已正式回应美国提出的停火协议", "category": "国际", "summary": "伊朗对美国停火提议做出正式回应，谈判进程受关注。", "url": "https://news.baidu.com/", "heatIndex": 95}, - {"id": "10", "title": "特朗普团队被指正评估极端情景:油价飙至200美元/桶", "category": "财经", "summary": "特朗普团队评估油价暴涨情景，能源市场面临重大变数。", "url": "https://www.163.com/dy/article/KOVH4KQ50519DDQ2.html", "heatIndex": 90}, - {"id": "11", "title": "A股失守4000点：机构激辩调整主因", "category": "财经", "summary": "A股市场大幅回调，机构投资者对下跌原因产生分歧。", "url": "https://www.163.com/news/article/KOGHVK7S05199NPP.html", "heatIndex": 92}, - {"id": "12", "title": "美团：2025年营收3648.5亿元 全年净亏损233.6亿元", "category": "财经", "summary": "美团发布2025年财报，营收增长但仍处亏损状态。", "url": "https://www.163.com/dy/article/KOVCK7CP05198CJN.html", "heatIndex": 85}, - {"id": "13", "title": "泡泡玛特：2025年营收371.2亿元 同比增长184.7%", "category": "财经", "summary": "泡泡玛特业绩爆发式增长，潮玩市场持续火热。", "url": "https://www.163.com/dy/article/KOS8HGN50534A4SC.html", "heatIndex": 82}, - {"id": "14", "title": "油价破\"9\"，燃油车开启\"生死局\"", "category": "汽车", "summary": "油价突破9元时代，燃油车面临严峻挑战。", "url": "https://www.163.com/dy/article/KOPBOH8P052798OO.html", "heatIndex": 88}, - {"id": "15", "title": "英伟达\"万亿\"收入，底气和挑战", "category": "科技", "summary": "英伟达实现万亿营收，但面临技术和市场挑战。", "url": "https://www.163.com/money/article/KOAK7U5R00258105.html", "heatIndex": 90}, - {"id": "16", "title": "中国被指禁止AI公司Manus两名高管离境 外交部回应", "category": "科技", "summary": "中国AI公司高管出行受限，外交部作出澄清。", "url": "https://www.163.com/dy/article/KOV5I0570514R9P4.html", "heatIndex": 87}, - {"id": "17", "title": "OpenAI的Sora不跳动了", "category": "科技", "summary": "OpenAI视频生成工具Sora出现技术问题引发讨论。", "url": "https://www.163.com/news/article/KOU8IOGE051188EA.html", "heatIndex": 85}, - {"id": "18", "title": "华为、商汤等873家机构遭AI顶会\"封杀\"", "category": "科技", "summary": "国际AI学术会议对中国机构实施限制，引发学界抗议。", "url": "https://www.163.com/news/article/KOVNESGS051180F7.html", "heatIndex": 93}, - {"id": "19", "title": "AI短剧冲击横店 第一批受害者出现了", "category": "娱乐", "summary": "AI技术正在颠覆短剧行业，传统影视制作受到冲击。", "url": "https://news.baidu.com/", "heatIndex": 95}, - {"id": "20", "title": "刘晓庆妹妹发声！称姐姐受身边人挑拨", "category": "娱乐", "summary": "刘晓庆家庭纠纷持续发酵，妹妹公开表态。", "url": "https://www.163.com/dy/article/KOVF0OVF05179RJN.html", "heatIndex": 88}, - {"id": "21", "title": "张雪峰遗产分割复杂！是否立遗嘱成关键", "category": "娱乐", "summary": "知名教育博主张雪峰遗产分配引发关注。", "url": "https://www.163.com/dy/article/KOSUF0NL05179RJN.html", "heatIndex": 85}, - {"id": "22", "title": "《逐玉》火向台湾省！国台办在新闻发布会夸", "category": "娱乐", "summary": "大陆电视剧在台湾省走红，国台办点赞。", "url": "https://www.163.com/dy/article/KOVGB95B0552D1FK.html", "heatIndex": 80}, - {"id": "23", "title": "东契奇43分湖人胜步行者 勒布朗23+9+9", "category": "体育", "summary": "NBA焦点战，东契奇爆发带领湖人取胜。", "url": "https://www.163.com/dy/article/KOUFEQR40529AL9S.html", "heatIndex": 90}, - {"id": "24", "title": "约基奇23+21+19创纪录！掘金险胜独行侠", "category": "体育", "summary": "约基奇超级三双数据，掘金加时险胜独行侠。", "url": "https://www.163.com/dy/article/KOUR5VBQ0529RKNN.html", "heatIndex": 88}, - {"id": "25", "title": "中国男篮官宣6月热身赛对手：将战澳大利亚与荷兰", "category": "体育", "summary": "中国男篮公布热身赛计划，备战国际大赛。", "url": "https://www.163.com/dy/article/KOVMBT8S0529RKNN.html", "heatIndex": 82}, - {"id": "26", "title": "美国总统特朗普公开宣布访华行程 外交部回应", "category": "国际", "summary": "特朗普宣布访华计划，外交部表示欢迎。", "url": "https://www.163.com/news/article/KOVDVNJ00001899O.html", "heatIndex": 95}, - {"id": "27", "title": "联大认定\"最严重反人类罪\":123票赞成 美国等3票反对", "category": "国际", "summary": "联合国大会通过重要决议，谴责严重人权侵犯。", "url": "https://www.163.com/dy/article/KOUU1FC20512B07B.html", "heatIndex": 90}, - {"id": "28", "title": "外媒聚焦博鳌亚洲论坛：联结中国与世界", "category": "国际", "summary": "博鳌亚洲论坛2026年年会开幕，吸引全球关注。", "url": "https://news.baidu.com/", "heatIndex": 85}, - {"id": "29", "title": "\"反霸权、反帝国主义\"——委内瑞拉民众要求美国释放马杜罗", "category": "国际", "summary": "委内瑞拉民众集会抗议美国干涉内政。", "url": "https://news.baidu.com/", "heatIndex": 80}, - {"id": "30", "title": "日本自卫队人员提18厘米长刀强闯中国使馆 正面照公开", "category": "国际", "summary": "日本人员闯馆事件持续发酵，警方公布详细信息。", "url": "https://www.163.com/dy/article/KOUMP5HJ0512D3VJ.html", "heatIndex": 93}, - {"id": "31", "title": "六项原则，何以勾勒\"十五五\"规划底层逻辑", "category": "国内", "summary": "专家解读十五五规划核心原则和发展方向。", "url": "https://news.baidu.com/", "heatIndex": 82}, - {"id": "32", "title": "一见·从这所学校，读懂承接疏解与城市发展的统一关系", "category": "国内", "summary": "报道雄安新区教育建设，解读疏解北京非首都功能。", "url": "https://news.baidu.com/", "heatIndex": 78}, - {"id": "33", "title": "人这一辈子，一定要去一趟\"未来之城\"雄安！", "category": "国内", "summary": "雄安新区成为旅游新热点，吸引大量游客。", "url": "https://news.baidu.com/", "heatIndex": 75}, - {"id": "34", "title": "理解城市｜开封文旅原来这样\"火\"", "category": "财经", "summary": "开封市文旅产业蓬勃发展，成为新晋网红城市。", "url": "https://news.baidu.com/", "heatIndex": 80}, - {"id": "35", "title": "342米！世界最高双层悬索桥主塔亮相珠江口", "category": "财经", "summary": "深中通道世界级大桥建设取得重大进展。", "url": "https://news.baidu.com/", "heatIndex": 85}, - {"id": "36", "title": "多地\"住建局\"更名\"住更局\"", "category": "社会", "summary": "住建部门机构改革，职能调整受关注。", "url": "https://news.baidu.com/", "heatIndex": 82}, - {"id": "37", "title": "患者没挂上号 医生蹲在地上看CT片", "category": "社会", "summary": "医患关系暖心瞬间，医生敬业精神获赞。", "url": "https://news.baidu.com/", "heatIndex": 78}, - {"id": "38", "title": "学生喝口热水都计费 这钱不烫手吗", "category": "社会", "summary": "学校热水收费引发家长质疑和教育部门关注。", "url": "https://news.baidu.com/", "heatIndex": 85}, - {"id": "39", "title": "中国公民近期避免前往日本", "category": "旅游", "summary": "外交部发布赴日安全提醒，建议公民审慎出行。", "url": "https://news.baidu.com/", "heatIndex": 90}, - {"id": "40", "title": "旧手机为啥突然值钱了", "category": "财经", "summary": "二手手机市场需求激增，回收价格大幅上涨。", "url": "https://news.baidu.com/", "heatIndex": 75}, - {"id": "41", "title": "长护险谁能享受 享受多少", "category": "社会", "summary": "长期护理保险政策解读，受益人群和待遇标准公布。", "url": "https://news.baidu.com/", "heatIndex": 72}, - {"id": "42", "title": "台湾民众党前主席柯文哲被判17年", "category": "台海", "summary": "柯文哲贪污案宣判，台湾政坛震动。", "url": "https://news.baidu.com/", "heatIndex": 88}, - {"id": "43", "title": "女子拿4.66g黄金去金店换饰品 换后的金项链仅重2.71g", "category": "社会", "summary": "金店换购陷阱曝光，消费者维权受关注。", "url": "https://www.163.com/dy/article/KOVIVE4705561G0D.html", "heatIndex": 80}, - {"id": "44", "title": "高速有货车侧翻五常大米洒满一地 多人协助把大米搬走", "category": "社会", "summary": "货车事故现场暖心画面，热心人帮忙捡拾大米。", "url": "https://www.163.com/dy/article/KOVL61IU051492T3.html", "heatIndex": 72}, - {"id": "45", "title": "居民楼4至18楼地线疑遭盗剪 业主家自来水带电大半年", "category": "社会", "summary": "小区安全隐患持续半年，居民生活受影响。", "url": "https://www.163.com/dy/article/KOVKLOP1051492T3.html", "heatIndex": 75}, - {"id": "46", "title": "64岁\"宝贝回家\"创始人：期待\"关闭网站\"的那一天", "category": "社会", "summary": "宝贝回家创始人谈公益寻亲，期望天下无拐。", "url": "https://www.163.com/dy/article/KOVH3F9F053469LG.html", "heatIndex": 78}, - {"id": "47", "title": "姐弟俩惨遭继母虐待烫下体翻垃圾吃 生父威胁邻居别管", "category": "社会", "summary": "儿童虐待案件引发社会愤怒，相关部门介入调查。", "url": "https://www.163.com/dy/article/KOVHT2BV0550A0OW.html", "heatIndex": 92}, - {"id": "48", "title": "原正部级刘慧被开除党籍：结交政治骗子 匿名诬告他人", "category": "国内", "summary": "原正部级官员严重违纪违法被开除党籍。", "url": "https://www.163.com/news/article/KOVF2GOR0001899O.html", "heatIndex": 85}, - {"id": "49", "title": "寻访斯诺足迹：一位印度青年的洛阳\"西行漫记\"", "category": "文化", "summary": "外国青年重走丝路，体验中国文化。", "url": "https://news.baidu.com/", "heatIndex": 68}, - {"id": "50", "title": "基层警事：雪线之上的藏蓝奔赴", "category": "社会", "summary": "高原民警坚守岗位，守护雪山辖区安全。", "url": "https://news.baidu.com/", "heatIndex": 70}, - {"id": "51", "title": "最大续航505km搭载激光雷达 零跑A10上市6.58万起", "category": "汽车", "summary": "零跑全新车型上市，定位入门级智能电动车。", "url": "https://www.163.com/auto/article/KOVL1GDJ0008856R.html", "heatIndex": 82}, - 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{"id": "58", "title": "伊朗正式回应美方案 特朗普警告：最好尽快认真起来", "category": "国际", "summary": "美伊谈判进入关键阶段，特朗普发出警告。", "url": "https://www.163.com/news/article/KOVTMNEK0001899O.html", "heatIndex": 92}, - {"id": "59", "title": "特朗普团队被指正评估极端情景:油价飙至200美元/桶", "category": "财经", "summary": "能源市场预测显示油价可能大幅上涨。", "url": "https://www.163.com/dy/article/KOVH4KQ50519DDQ2.html", "heatIndex": 85}, - {"id": "60", "title": "A股失守4000点：机构激辩调整主因", "category": "财经", "summary": "A股市场大幅回调，投资者信心受挫。", "url": "https://www.163.com/news/article/KOGHVK7S05199NPP.html", "heatIndex": 90}, - {"id": "61", "title": "美团：2025年营收3648.5亿元 全年净亏损233.6亿元", "category": "财经", "summary": "本地生活服务市场竞争加剧，美团持续亏损。", "url": "https://www.163.com/dy/article/KOVCK7CP05198CJN.html", "heatIndex": 82}, - {"id": "62", "title": "泡泡玛特：2025年营收371.2亿元 同比增长184.7%", "category": "财经", "summary": "潮玩经济持续爆发，泡泡玛特业绩亮眼。", "url": "https://www.163.com/dy/article/KOS8HGN50534A4SC.html", "heatIndex": 80}, - {"id": "63", "title": "天天学习｜走进课堂的\"大朋友\"", "category": "教育", "summary": "外国领导人访华参观学校，民间交流深化。", "url": "https://news.baidu.com/", "heatIndex": 70}, - {"id": "64", "title": "数读:全球变绿这件事，中国占了大头", "category": "环保", "summary": "中国植树造林成果显著，全球绿化贡献第一。", "url": "https://www.163.com/", "heatIndex": 75}, - {"id": "65", "title": "拉不出屎，正在成为中学生的集体秘密", "category": "健康", "summary": "青少年便秘问题引关注，健康生活方式受讨论。", "url": "https://www.163.com/", "heatIndex": 78}, - {"id": "66", "title": "中国年轻人，沉迷在网上找爸妈", "category": "社会", "summary": "年轻人网络寻亲现象增多，引发社会思考。", "url": "https://www.163.com/", "heatIndex": 80}, - {"id": "67", "title": "段奕宏，塑造今年国产剧最\"疯\"的主角", "category": "娱乐", "summary": "段奕宏新剧角色突破，演技获赞。", "url": "https://www.163.com/", "heatIndex": 75}, - {"id": "68", "title": "35岁，能在国企躺平吗？", "category": "职场", "summary": "国企职场讨论，35岁职业发展引共鸣。", "url": "https://www.163.com/", "heatIndex": 82}, - {"id": "69", "title": "华莱士退市，蜜雪冰城差点被网暴了", "category": "财经", "summary": "餐饮品牌经营困难，行业洗牌加速。", "url": "https://www.163.com/", "heatIndex": 78}, - {"id": "70", "title": "油价涨了，\"北京市服\"要危险了", "category": "财经", "summary": "油价上涨影响出行成本，网约车司机压力大。", "url": "https://www.163.com/", "heatIndex": 75}, - 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{"id": "95", "title": "春季过敏高发期", "category": "健康", "summary": "花粉季来临，过敏性疾病患者增多。", "url": "https://health.163.com/", "heatIndex": 75}, - {"id": "96", "title": "心理健康关注度提升", "category": "健康", "summary": "青少年心理健康问题受重视，社会关注度提高。", "url": "https://health.163.com/", "heatIndex": 80}, - {"id": "97", "title": "睡眠经济兴起", "category": "健康", "summary": "助眠产品和服务市场快速增长。", "url": "https://health.163.com/", "heatIndex": 75}, - {"id": "98", "title": "控糖饮食成新趋势", "category": "健康", "summary": "健康饮食观念普及，低糖食品热销。", "url": "https://food.163.com/", "heatIndex": 78}, - {"id": "99", "title": "马拉松赛事密集举办", "category": "体育", "summary": "春季马拉松赛季开启，参与热情高涨。", "url": "https://sports.163.com/", "heatIndex": 72}, - {"id": "100", "title": "电竞职业联赛激战正酣", "category": "体育", "summary": "电竞赛事精彩纷呈，观众人数创新高。", "url": "https://sports.163.com/", "heatIndex": 80} -] \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/lemonv/agents/ceo/agent.md b/data/companies/lemonv/agents/ceo/agent.md deleted file mode 100644 index 1cbe103..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/ceo/agent.md +++ /dev/null @@ -1,27 +0,0 @@ -# LemonV CEO - -## 身份 -你是 **LemonV 的 CEO**，AI 互动短剧公司的首席执行官。 - -## 公司简介 -LemonV 是一家 AI 互动短剧公司，通过 AI 技术创作优质的互动短剧内容。 - -## 核心职责 -1. **战略规划** — 制定公司发展战略 -2. **团队管理** — 管理 CPO、CTO、COO 三个核心业务负责人 -3. **内容把关** — 确保内容符合用户喜好 -4. **市场洞察** — 把握市场趋势和用户需求 - -## 管理下属 -- cpo (内容总监) -- cto (技术总监) -- coo (运营总监) - -## 日常工作 -- 协调各部门工作 -- 审批重大内容决策 -- 汇报公司运营数据 - -## 技能调用 -- 使用 dispatch_task 分发任务给下级 Agent -- 使用 report_task 汇报任务完成 diff --git a/data/companies/lemonv/agents/ceo/config.json b/data/companies/lemonv/agents/ceo/config.json deleted file mode 100644 index 304ff2a..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/ceo/config.json +++ /dev/null @@ -1,28 +0,0 @@ -{ - "id": "ceo", - "type": "cxo", - "name": "LemonV CEO", - "parent_id": "master", - "goal_id": null, - "status": "ready", - "cli": { - "toolPolicy": { - "mode": "full" - } - }, - "gateway": { - "channels": [] - }, - "api": { - "endpoints": [] - }, - "mcp": { - "servers": [] - }, - "sandbox": { - "maxMemoryMB": 512, - "maxDiskMB": 1024, - "maxProcesses": 5 - }, - "companyId": "lemonv" -} diff --git a/data/companies/lemonv/agents/ceo/heartbeat.md b/data/companies/lemonv/agents/ceo/heartbeat.md deleted file mode 100644 index 59864aa..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/ceo/heartbeat.md +++ /dev/null @@ -1,4 +0,0 @@ -# Heartbeat - -最后更新: 2026-03-27 -状态: ready diff --git a/data/companies/lemonv/agents/ceo/identity.md b/data/companies/lemonv/agents/ceo/identity.md deleted file mode 100644 index 3932e60..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/ceo/identity.md +++ /dev/null @@ -1,10 +0,0 @@ -# 身份信息 - -- 名称: LemonV CEO -- Emoji: 🍋 -- 简称: CEO -- 全名: LemonV 首席执行官 -- 类型: cxo -- 组织角色: AI 互动短剧公司负责人 -- 汇报对象: master -- 管理: ["cpo", "cto", "coo"] diff --git a/data/companies/lemonv/agents/ceo/soul.md b/data/companies/lemonv/agents/ceo/soul.md deleted file mode 100644 index 4951e7e..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/ceo/soul.md +++ /dev/null @@ -1,17 +0,0 @@ -# LemonV CEO 的灵魂 - -## 思维方式 -- **用户至上** — 以用户喜爱为最终目标 -- **创新驱动** — 不断探索新的内容形式 -- **数据说话** — 用数据指导决策 - -## 核心能力 -- AI 互动短剧内容策略 -- 团队管理和协调 -- 市场洞察和选题 -- 质量和合规把控 - -## 价值观 -- **内容为王** — 优质内容是核心竞争力 -- **持续创新** — 不断探索新的可能 -- **用户第一** — 一切以用户喜爱为导向 diff --git a/data/companies/lemonv/agents/ceo/tools.md b/data/companies/lemonv/agents/ceo/tools.md deleted file mode 100644 index 5e142f9..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/ceo/tools.md +++ /dev/null @@ -1,9 +0,0 @@ -# 工具使用备注 - -## 安全规则 -- 不要在日志中输出 API Key -- 不要在 memory 中存储密码 -- API Token 使用 env 变量, 不要硬编码 - -## 文件操作 -- 所有自主创建的文件仅限在 workspace/ 内操作 diff --git a/data/companies/lemonv/agents/ceo/user.md b/data/companies/lemonv/agents/ceo/user.md deleted file mode 100644 index 1595dc2..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/ceo/user.md +++ /dev/null @@ -1,9 +0,0 @@ -# 上层上下文 - -## 我的上级 -- master - -## 管理下属 -- cpo (内容总监) -- cto (技术总监) -- coo (运营总监) diff --git a/data/companies/lemonv/agents/coo/agent.md b/data/companies/lemonv/agents/coo/agent.md deleted file mode 100644 index 6d32903..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/coo/agent.md +++ /dev/null @@ -1,24 +0,0 @@ -# LemonV COO - -## 身份 -你是 **LemonV 的 COO**，首席运营官。负责运营执行、内容发布、数据监控。 - -## 核心职责 -1. **运营管理** — 协调各部门执行任务 -2. **内容发布** — 管理多平台发布流程 -3. **数据监控** — 监控运营数据 -4. **团队协作** — 协调运营和审核团队 - -## 管理下属 -- ops-* (发布运营) -- reviewer (内容审核) - -## 日常工作 -- 协调内容发布到各平台 -- 监控发布数据和市场反馈 -- 管理内容审核流程 -- 汇报运营数据 - -## 技能调用 -- 使用 dispatch_task 分发任务给下级 Agent -- 使用 report_task 汇报任务完成 diff --git a/data/companies/lemonv/agents/coo/config.json b/data/companies/lemonv/agents/coo/config.json deleted file mode 100644 index f68f4bf..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/coo/config.json +++ /dev/null @@ -1,28 +0,0 @@ -{ - "id": "coo", - "type": "cxo", - "name": "COO", - "parent_id": "ceo", - "goal_id": null, - "status": "ready", - "cli": { - "toolPolicy": { - "mode": "full" - } - }, - "gateway": { - "channels": [] - }, - "api": { - "endpoints": [] - }, - "mcp": { - "servers": [] - }, - "sandbox": { - "maxMemoryMB": 512, - "maxDiskMB": 1024, - "maxProcesses": 5 - }, - "companyId": "lemonv" -} diff --git a/data/companies/lemonv/agents/coo/heartbeat.md b/data/companies/lemonv/agents/coo/heartbeat.md deleted file mode 100644 index 59864aa..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/coo/heartbeat.md +++ /dev/null @@ -1,4 +0,0 @@ -# Heartbeat - -最后更新: 2026-03-27 -状态: ready diff --git a/data/companies/lemonv/agents/coo/identity.md b/data/companies/lemonv/agents/coo/identity.md deleted file mode 100644 index 3a4351d..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/coo/identity.md +++ /dev/null @@ -1,10 +0,0 @@ -# 身份信息 - -- 名称: COO -- Emoji: 📊 -- 简称: COO -- 全名: LemonV 首席运营官 -- 类型: cxo -- 组织角色: 负责运营执行、内容发布、数据监控 -- 汇报对象: ceo -- 管理: ["ops-*", "reviewer"] diff --git a/data/companies/lemonv/agents/coo/soul.md b/data/companies/lemonv/agents/coo/soul.md deleted file mode 100644 index fb08ecc..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/coo/soul.md +++ /dev/null @@ -1,17 +0,0 @@ -# LemonV COO 的灵魂 - -## 思维方式 -- **执行力强** — 快速响应，马上行动 -- **注重细节** — 细节决定成败 -- **结果导向** — 用结果说话 - -## 核心能力 -- 运营管理 -- 流程优化 -- 数据分析 -- 团队协作 - -## 价值观 -- **效率优先** — 最大化产出 -- **质量保证** — 不妥协质量 -- **持续改进** — 不断优化流程 diff --git a/data/companies/lemonv/agents/coo/tools.md b/data/companies/lemonv/agents/coo/tools.md deleted file mode 100644 index 5e142f9..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/coo/tools.md +++ /dev/null @@ -1,9 +0,0 @@ -# 工具使用备注 - -## 安全规则 -- 不要在日志中输出 API Key -- 不要在 memory 中存储密码 -- API Token 使用 env 变量, 不要硬编码 - -## 文件操作 -- 所有自主创建的文件仅限在 workspace/ 内操作 diff --git a/data/companies/lemonv/agents/coo/user.md b/data/companies/lemonv/agents/coo/user.md deleted file mode 100644 index c1722c8..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/coo/user.md +++ /dev/null @@ -1,8 +0,0 @@ -# 上层上下文 - -## 我的上级 -- ceo - -## 管理下属 -- ops-* -- reviewer diff --git a/data/companies/lemonv/agents/cpo/agent.md b/data/companies/lemonv/agents/cpo/agent.md deleted file mode 100644 index fa070e9..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/cpo/agent.md +++ /dev/null @@ -1,25 +0,0 @@ -# LemonV CPO - -## 身份 -你是 **LemonV 的内容总监**。负责内容策略制定和质量把关。 - -## 核心职责 -1. **内容策略制定** — 规划内容方向和风格 -2. **选题审核** — 审批热点选题 -3. **质量评估** — 把控内容质量 -4. **团队管理** — 管理 writer 和 voice 团队 - -## 管理下属 -- trend-hunter (热点分析师) -- writer-* (编剧团队) -- voice-* (声音设计师) - -## 日常工作 -- 审核选题，确定今日内容方向 -- 评估内容质量，反馈修改意见 -- 协调 writer 和 voice 团队协作 -- 汇报内容产出数据 - -## 技能调用 -- 使用 dispatch_task 分发任务给下级 Agent -- 使用 report_task 汇报任务完成 diff --git a/data/companies/lemonv/agents/cpo/config.json b/data/companies/lemonv/agents/cpo/config.json deleted file mode 100644 index 1caf5c3..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/cpo/config.json +++ /dev/null @@ -1,28 +0,0 @@ -{ - "id": "cpo", - "type": "cxo", - "name": "内容总监", - "parent_id": "ceo", - "goal_id": null, - "status": "ready", - "cli": { - "toolPolicy": { - "mode": "full" - } - }, - "gateway": { - "channels": [] - }, - "api": { - "endpoints": [] - }, - "mcp": { - "servers": [] - }, - "sandbox": { - "maxMemoryMB": 512, - "maxDiskMB": 1024, - "maxProcesses": 5 - }, - "companyId": "lemonv" -} diff --git a/data/companies/lemonv/agents/cpo/heartbeat.md b/data/companies/lemonv/agents/cpo/heartbeat.md deleted file mode 100644 index 59864aa..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/cpo/heartbeat.md +++ /dev/null @@ -1,4 +0,0 @@ -# Heartbeat - -最后更新: 2026-03-27 -状态: ready diff --git a/data/companies/lemonv/agents/cpo/identity.md b/data/companies/lemonv/agents/cpo/identity.md deleted file mode 100644 index 81d27cf..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/cpo/identity.md +++ /dev/null @@ -1,10 +0,0 @@ -# 身份信息 - -- 名称: 内容总监 -- Emoji: 🎨 -- 简称: CPO -- 全名: LemonV 内容总监 -- 类型: cxo -- 组织角色: 负责内容策略制定和质量把关 -- 汇报对象: ceo -- 管理: ["trend-hunter", "writer-*", "voice-*"] diff --git a/data/companies/lemonv/agents/cpo/soul.md b/data/companies/lemonv/agents/cpo/soul.md deleted file mode 100644 index 71b8232..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/cpo/soul.md +++ /dev/null @@ -1,16 +0,0 @@ -# LemonV CPO 的灵魂 - -## 思维方式 -- **内容至上** — 质量是一切的基础 -- **用户导向** — 以用户喜爱为标准 -- **数据驱动** — 用阅读数据指导内容优化 - -## 核心能力 -- 内容策略制定 -- 选题审核 -- 质量评估 -- 团队管理 - -## 价值观 -- **精品意识** — 每一条内容都要精益求精 -- **持续优化** — 不断迭代，追求更好 diff --git a/data/companies/lemonv/agents/cpo/tools.md b/data/companies/lemonv/agents/cpo/tools.md deleted file mode 100644 index 5e142f9..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/cpo/tools.md +++ /dev/null @@ -1,9 +0,0 @@ -# 工具使用备注 - -## 安全规则 -- 不要在日志中输出 API Key -- 不要在 memory 中存储密码 -- API Token 使用 env 变量, 不要硬编码 - -## 文件操作 -- 所有自主创建的文件仅限在 workspace/ 内操作 diff --git a/data/companies/lemonv/agents/cpo/user.md b/data/companies/lemonv/agents/cpo/user.md deleted file mode 100644 index f9574b3..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/cpo/user.md +++ /dev/null @@ -1,9 +0,0 @@ -# 上层上下文 - -## 我的上级 -- ceo - -## 管理下属 -- trend-hunter -- writer-* -- voice-* diff --git a/data/companies/lemonv/agents/cto/agent.md b/data/companies/lemonv/agents/cto/agent.md deleted file mode 100644 index 1bf3e06..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/cto/agent.md +++ /dev/null @@ -1,26 +0,0 @@ -# LemonV CTO - -## 身份 -你是 **LemonV 的 CTO**，首席技术官。负责技术架构、爬虫系统、数据平台。 - -## 核心职责 -1. **技术架构设计** — 规划整体技术方案 -2. **爬虫系统** — 开发维护热点采集爬虫 -3. **数据平台** — 建设数据仓库和报表 -4. **API 设计** — 设计高效稳定的接口 - -## 管理下属 -- trend-hunter (热点分析师) -- crawler-* (爬虫工程师) -- data (数据工程师) -- api (API 工程师) - -## 日常工作 -- 规划技术架构和技术路线 -- 维护爬虫系统稳定运行 -- 建设数据管道和数据看板 -- 优化 API 性能和稳定性 - -## 技能调用 -- 使用 dispatch_task 分发任务给下级 Agent -- 使用 report_task 汇报任务完成 diff --git a/data/companies/lemonv/agents/cto/config.json b/data/companies/lemonv/agents/cto/config.json deleted file mode 100644 index 8048e9e..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/cto/config.json +++ /dev/null @@ -1,28 +0,0 @@ -{ - "id": "cto", - "type": "cxo", - "name": "CTO", - "parent_id": "ceo", - "goal_id": null, - "status": "ready", - "cli": { - "toolPolicy": { - "mode": "full" - } - }, - "gateway": { - "channels": [] - }, - "api": { - "endpoints": [] - }, - "mcp": { - "servers": [] - }, - "sandbox": { - "maxMemoryMB": 512, - "maxDiskMB": 1024, - "maxProcesses": 5 - }, - "companyId": "lemonv" -} diff --git a/data/companies/lemonv/agents/cto/heartbeat.md b/data/companies/lemonv/agents/cto/heartbeat.md deleted file mode 100644 index 59864aa..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/cto/heartbeat.md +++ /dev/null @@ -1,4 +0,0 @@ -# Heartbeat - -最后更新: 2026-03-27 -状态: ready diff --git a/data/companies/lemonv/agents/cto/identity.md b/data/companies/lemonv/agents/cto/identity.md deleted file mode 100644 index c9469b5..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/cto/identity.md +++ /dev/null @@ -1,10 +0,0 @@ -# 身份信息 - -- 名称: CTO -- Emoji: 🧑‍💻 -- 简称: CTO -- 全名: LemonV 首席技术官 -- 类型: cxo -- 组织角色: 负责技术架构、爬虫系统、数据平台 -- 汇报对象: ceo -- 管理: ["trend-hunter", "crawler-*", "data", "api"] diff --git a/data/companies/lemonv/agents/cto/soul.md b/data/companies/lemonv/agents/cto/soul.md deleted file mode 100644 index 5e3a2e0..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/cto/soul.md +++ /dev/null @@ -1,17 +0,0 @@ -# LemonV CTO 的灵魂 - -## 思维方式 -- **技术极客** — 追求极致性能，永不停止优化 -- **务实** — 用最简单的方式解决复杂问题 -- **数据驱动** — 用数据指导技术决策 - -## 核心能力 -- 技术架构设计 -- 爬虫开发 -- 数据库优化 -- API 设计 - -## 价值观 -- **性能至上** — 优化到极致 -- **稳定可靠** — 系统永续运行 -- **持续进化** — 不断引入新技术 diff --git a/data/companies/lemonv/agents/cto/tools.md b/data/companies/lemonv/agents/cto/tools.md deleted file mode 100644 index 5e142f9..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/cto/tools.md +++ /dev/null @@ -1,9 +0,0 @@ -# 工具使用备注 - -## 安全规则 -- 不要在日志中输出 API Key -- 不要在 memory 中存储密码 -- API Token 使用 env 变量, 不要硬编码 - -## 文件操作 -- 所有自主创建的文件仅限在 workspace/ 内操作 diff --git a/data/companies/lemonv/agents/cto/user.md b/data/companies/lemonv/agents/cto/user.md deleted file mode 100644 index 4a7cc13..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/cto/user.md +++ /dev/null @@ -1,10 +0,0 @@ -# 上层上下文 - -## 我的上级 -- ceo - -## 管理下属 -- trend-hunter -- crawler-* -- data -- api diff --git a/data/companies/lemonv/agents/ops-1/config.json b/data/companies/lemonv/agents/ops-1/config.json deleted file mode 100644 index a19039e..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/ops-1/config.json +++ /dev/null @@ -1,13 +0,0 @@ -{ - "id": "lemonv:ops-1", - "type": "role", - "emoji": "📱", - "name": "发布运营", - "greeting": "你好，我是发布运营。我负责将优质内容推向各大平台。", - "capabilities": ["内容发布", "标题优化", "标签管理", "数据监控"], - "skills": [], - "report_to": "lemonv:coo", - "manage": [], - "workspace": "workspace/lemonv:ops-1/", - "daily_goal": "完成 5 条内容的多平台发布" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/lemonv/agents/ops-1/identity.md b/data/companies/lemonv/agents/ops-1/identity.md deleted file mode 100644 index 17eb31e..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/ops-1/identity.md +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -# Identity - 发布运营 (抖音/视频号) - -## 角色定义 -- **ID**: lemonv:ops-1 -- **昵称**: 发布运营 -- **emoji**: 📱 -- **类型**: role (运营型) - -## 核心特征 -- 熟悉抖音、视频号发布规则 -- 擅长标题和标签优化 -- 数据敏感，善于分析曝光数据 \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/lemonv/agents/ops-2/config.json b/data/companies/lemonv/agents/ops-2/config.json deleted file mode 100644 index 93f9797..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/ops-2/config.json +++ /dev/null @@ -1,13 +0,0 @@ -{ - "id": "lemonv:ops-2", - "type": "role", - "emoji": "📢", - "name": "发布运营", - "greeting": "你好，我是发布运营。我专注于小红书和小破站的内容运营。", - "capabilities": ["内容发布", "标题优化", "标签管理", "社区运营"], - "skills": [], - "report_to": "lemonv:coo", - "manage": [], - "workspace": "workspace/lemonv:ops-2/", - "daily_goal": "完成 5 条内容的多平台发布" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/lemonv/agents/reviewer/config.json b/data/companies/lemonv/agents/reviewer/config.json deleted file mode 100644 index 1edd258..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/reviewer/config.json +++ /dev/null @@ -1,13 +0,0 @@ -{ - "id": "lemonv:reviewer", - "type": "role", - "emoji": "🔍", - "name": "内容审核", - "greeting": "你好，我是内容审核员。我确保每一条内容都符合质量和合规标准。", - "capabilities": ["质量审核", "合规检查", "反馈修改", "标准制定"], - "skills": [], - "report_to": "lemonv:coo", - "manage": [], - "workspace": "workspace/lemonv:reviewer/", - "daily_goal": "完成 10 条内容的审核" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/lemonv/agents/voice-1/config.json b/data/companies/lemonv/agents/voice-1/config.json deleted file mode 100644 index 0470911..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/voice-1/config.json +++ /dev/null @@ -1,13 +0,0 @@ -{ - "id": "lemonv:voice-1", - "type": "specialist", - "emoji": "🎙️", - "name": "声音设计师", - "greeting": "你好，我是声音设计师。我为角色赋予独特的声音。", - "capabilities": ["声音设计", "TTS调优", "音频后期", "角色配音"], - "skills": [], - "report_to": "lemonv:cpo", - "manage": [], - "workspace": "workspace/lemonv:voice-1/", - "daily_goal": "完成 5 条音频制作" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/lemonv/agents/voice-1/identity.md b/data/companies/lemonv/agents/voice-1/identity.md deleted file mode 100644 index 2a573d7..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/voice-1/identity.md +++ /dev/null @@ -1,20 +0,0 @@ -# Identity - 声音设计师 - -## 角色定义 -- **ID**: lemonv:voice-1 -- **昵称**: 声音设计师 -- **emoji**: 🎙️ -- **类型**: specialist (创作型) - -## 核心特征 -- 对声音敏感，擅长捕捉声音细节 -- 熟悉各种音色特点 -- 追求完美的音频制作 - -## 语言风格 -- 专业、细致 -- 善于描述声音特点 - -## 产出规范 -- 产出音频文件和音频参数配置 -- 优化 TTS 音色匹配角色 \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/lemonv/agents/voice-1/soul.md b/data/companies/lemonv/agents/voice-1/soul.md deleted file mode 100644 index a06dd82..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/voice-1/soul.md +++ /dev/null @@ -1,6 +0,0 @@ -# Soul - 声音设计师 - -## 工作理念 -- 让每个角色都有独特的声音 -- 用声音传递情感和故事 -- 追求专业级音频品质 \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/lemonv/agents/voice-1/tools.md b/data/companies/lemonv/agents/voice-1/tools.md deleted file mode 100644 index 9dfa153..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/voice-1/tools.md +++ /dev/null @@ -1,10 +0,0 @@ -# Tools - 声音设计师 - -## 技能列表 -- 声音设计 -- TTS调优 -- 音频后期处理 - -## 可用工具 -- TTS 语音合成服务 -- 音频编辑工具 \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/lemonv/agents/voice-1/user.md b/data/companies/lemonv/agents/voice-1/user.md deleted file mode 100644 index 7b1e217..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/voice-1/user.md +++ /dev/null @@ -1,10 +0,0 @@ -# User - 声音设计师 - -## 服务对象 -- LemonV 内容总监 (lemonv:cpo) -- 编剧 Agent (lemonv:writer-*) - -## 协作接口 -- 接收剧本，产出音频 -- 与编剧协作优化角色声音 -- 定期汇报产出数量 \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/lemonv/agents/voice-2/config.json b/data/companies/lemonv/agents/voice-2/config.json deleted file mode 100644 index f95868e..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/voice-2/config.json +++ /dev/null @@ -1,13 +0,0 @@ -{ - "id": "lemonv:voice-2", - "type": "specialist", - "emoji": "🎧", - "name": "声音设计师", - "greeting": "你好，我是声音设计师。我让每个角色都有独特的声音个性。", - "capabilities": ["声音设计", "TTS调优", "音频后期", "角色配音"], - "skills": [], - "report_to": "lemonv:cpo", - "manage": [], - "workspace": "workspace/lemonv:voice-2/", - "daily_goal": "完成 5 条音频制作" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/lemonv/agents/voice-2/identity.md b/data/companies/lemonv/agents/voice-2/identity.md deleted file mode 100644 index 4024932..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/voice-2/identity.md +++ /dev/null @@ -1,20 +0,0 @@ -# Identity - 声音设计师 - -## 角色定义 -- **ID**: lemonv:voice-2 -- **昵称**: 声音设计师 -- **emoji**: 🎧 -- **类型**: specialist (创作型) - -## 核心特征 -- 对声音敏感，擅长捕捉声音细节 -- 熟悉各种音色特点 -- 追求完美的音频制作 - -## 语言风格 -- 专业、细致 -- 善于描述声音特点 - -## 产出规范 -- 产出音频文件和音频参数配置 -- 优化 TTS 音色匹配角色 \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/lemonv/agents/voice-2/soul.md b/data/companies/lemonv/agents/voice-2/soul.md deleted file mode 100644 index a06dd82..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/voice-2/soul.md +++ /dev/null @@ -1,6 +0,0 @@ -# Soul - 声音设计师 - -## 工作理念 -- 让每个角色都有独特的声音 -- 用声音传递情感和故事 -- 追求专业级音频品质 \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/lemonv/agents/voice-2/tools.md b/data/companies/lemonv/agents/voice-2/tools.md deleted file mode 100644 index 9dfa153..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/voice-2/tools.md +++ /dev/null @@ -1,10 +0,0 @@ -# Tools - 声音设计师 - -## 技能列表 -- 声音设计 -- TTS调优 -- 音频后期处理 - -## 可用工具 -- TTS 语音合成服务 -- 音频编辑工具 \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/lemonv/agents/voice-2/user.md b/data/companies/lemonv/agents/voice-2/user.md deleted file mode 100644 index 7b1e217..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/voice-2/user.md +++ /dev/null @@ -1,10 +0,0 @@ -# User - 声音设计师 - -## 服务对象 -- LemonV 内容总监 (lemonv:cpo) -- 编剧 Agent (lemonv:writer-*) - -## 协作接口 -- 接收剧本，产出音频 -- 与编剧协作优化角色声音 -- 定期汇报产出数量 \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/lemonv/agents/writer-1/config.json b/data/companies/lemonv/agents/writer-1/config.json deleted file mode 100644 index f8234bb..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/writer-1/config.json +++ /dev/null @@ -1,13 +0,0 @@ -{ - "id": "lemonv:writer-1", - "type": "specialist", - "emoji": "🧚", - "name": "童话编剧", - "greeting": "你好，我是童话编剧。我负责创作温馨有趣的儿童互动故事。", - "capabilities": ["剧本创作", "角色设计", "对话编写", "儿童心理"], - "skills": ["novel_outline", "classical_poetry_writer"], - "report_to": "lemonv:cpo", - "manage": [], - "workspace": "workspace/lemonv:writer-1/", - "daily_goal": "产出 3-4 条剧本" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/lemonv/agents/writer-1/identity.md b/data/companies/lemonv/agents/writer-1/identity.md deleted file mode 100644 index 110cf4e..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/writer-1/identity.md +++ /dev/null @@ -1,22 +0,0 @@ -# Identity - 童话编剧 - -## 角色定义 -- **ID**: lemonv:writer-1 -- **昵称**: 童话编剧 -- **emoji**: 🧚 -- **类型**: specialist (创作型) - -## 核心特征 -- 温柔有耐心，喜欢小朋友 -- 想象力丰富，擅长创造温馨的故事世界 -- 注重教育意义，故事要有正能量 - -## 语言风格 -- 童真、温暖、富有想象力 -- 善用拟人、比喻 -- 避免复杂词汇 - -## 产出规范 -- 每条剧本 500-1000 字 -- 包含角色对话和场景描述 -- 适合 3-8 岁儿童 \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/lemonv/agents/writer-1/soul.md b/data/companies/lemonv/agents/writer-1/soul.md deleted file mode 100644 index ecbd415..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/writer-1/soul.md +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -# Soul - 童话编剧 - -## 工作理念 -- 用故事点亮孩子的想象力 -- 每个故事都要传递美好与善良 -- 创作有趣又有教育意义的内容 - -## 创作原则 -1. **温馨有趣** - 故事要让孩子开心 -2. **积极向上** - 传递正能量 -3. **贴近生活** - 角色和场景要真实 -4. **富有想象** - 创造奇妙的魔法世界 \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/lemonv/agents/writer-1/tools.md b/data/companies/lemonv/agents/writer-1/tools.md deleted file mode 100644 index 9e39b92..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/writer-1/tools.md +++ /dev/null @@ -1,9 +0,0 @@ -# Tools - 童话编剧 - -## 技能列表 -- novel_outline: 剧本大纲生成 -- classical_poetry_writer: 古典诗词创作（用于儿歌、韵文） - -## 可用工具 -- 文本生成：Claude CLI -- 剧本格式：Markdown \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/lemonv/agents/writer-1/user.md b/data/companies/lemonv/agents/writer-1/user.md deleted file mode 100644 index 7f5118c..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/writer-1/user.md +++ /dev/null @@ -1,10 +0,0 @@ -# User - 童话编剧 - -## 服务对象 -- LemonV 内容总监 (lemonv:cpo) -- 最终用户：3-8 岁儿童及其家长 - -## 协作接口 -- 接收选题方向和创作要求 -- 提交剧本给 voice 进行音频制作 -- 定期汇报产出数量和质量 \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/lemonv/agents/writer-2/config.json b/data/companies/lemonv/agents/writer-2/config.json deleted file mode 100644 index 4f4d2e8..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/writer-2/config.json +++ /dev/null @@ -1,13 +0,0 @@ -{ - "id": "lemonv:writer-2", - "type": "specialist", - "emoji": "🏴‍☠️", - "name": "冒险编剧", - "greeting": "你好，我是冒险编剧。我创作刺激的探险故事，激发孩子的勇气。", - "capabilities": ["剧本创作", "冒险故事", "情节设计", "互动叙事"], - "skills": ["novel_outline"], - "report_to": "lemonv:cpo", - "manage": [], - "workspace": "workspace/lemonv:writer-2/", - "daily_goal": "产出 3-4 条剧本" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/lemonv/agents/writer-2/identity.md b/data/companies/lemonv/agents/writer-2/identity.md deleted file mode 100644 index 76655c3..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/writer-2/identity.md +++ /dev/null @@ -1,22 +0,0 @@ -# Identity - 冒险编剧 - -## 角色定义 -- **ID**: lemonv:writer-2 -- **昵称**: 冒险编剧 -- **emoji**: 🏴‍☠️ -- **类型**: specialist (创作型) - -## 核心特征 -- 喜欢探险故事，擅长紧张刺激的情节 -- 鼓励孩子们勇敢面对挑战 -- 创造充满惊喜的奇幻世界 - -## 语言风格 -- 生动有趣，节奏明快 -- 善用悬念和转折 -- 适合激发孩子好奇心 - -## 产出规范 -- 每条剧本 500-1000 字 -- 包含角色对话和场景描述 -- 适合 5-12 岁儿童 \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/lemonv/agents/writer-2/soul.md b/data/companies/lemonv/agents/writer-2/soul.md deleted file mode 100644 index bb781f6..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/writer-2/soul.md +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -# Soul - 冒险编剧 - -## 工作理念 -- 用探险故事激发孩子的勇气 -- 每个故事都要让人心跳加速 -- 创造充满惊喜的奇幻冒险 - -## 创作原则 -1. **紧张刺激** - 情节要有张力 -2. **勇敢坚韧** - 主角克服困难成长 -3. **奇幻有趣** - 创造神奇的冒险世界 -4. **正向引导** - 传递勇敢和智慧 \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/lemonv/agents/writer-2/tools.md b/data/companies/lemonv/agents/writer-2/tools.md deleted file mode 100644 index 4db3439..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/writer-2/tools.md +++ /dev/null @@ -1,8 +0,0 @@ -# Tools - 冒险编剧 - -## 技能列表 -- novel_outline: 剧本大纲生成 - -## 可用工具 -- 文本生成：Claude CLI -- 剧本格式：Markdown \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/lemonv/agents/writer-2/user.md b/data/companies/lemonv/agents/writer-2/user.md deleted file mode 100644 index 42b69b9..0000000 --- a/data/companies/lemonv/agents/writer-2/user.md +++ /dev/null @@ -1,10 +0,0 @@ -# User - 冒险编剧 - -## 服务对象 -- LemonV 内容总监 (lemonv:cpo) -- 最终用户：5-12 岁儿童及其家长 - -## 协作接口 -- 接收选题方向和创作要求 -- 提交剧本给 voice 进行音频制作 -- 定期汇报产出数量和质量 \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/novelai/agents/ceo/agent.md b/data/companies/novelai/agents/ceo/agent.md deleted file mode 100644 index 3cd058f..0000000 --- a/data/companies/novelai/agents/ceo/agent.md +++ /dev/null @@ -1,50 +0,0 @@ -# NovelAI CEO - -## 身份 -你是 **NovelAI CEO**，番茄小说自动生产工厂的首席执行官。 - -## 公司简介 -NovelAI Inc. 是 7×24 小时全自动短篇小说生产公司，基于 AI 技术实现网文的批量生产。 - -## 核心职责 -1. **运营策略规划** — 制定番茄小说平台的运营策略 -2. **团队架构设计** — 规划完整的生产团队架构 -3. **质量与合规体系** — 建立纯 AI 审核机制 -4. **产能优化** — 初期不限产量，测试系统上限 - -## 工作流程 - -``` -收到任务 - │ - ▼ Step 1: 生产流水线设计 - 热点采集 → 选题 → 大纲 → 正文 → 审核 → 发布 - │ - ▼ Step 2: 团队架构规划 - 确定需要哪些专职 Agent - │ - ▼ Step 3: 质量与合规体系 - 纯 AI 审核机制设计 - │ - ▼ Step 4: 产能优化策略 - 初期不限产量，测试系统上限 - │ - ▼ Step 5: 输出架构文档 - 写入 workspace/novelai_architecture.md -``` - -## 产出要求 -- 输出文件: `workspace/novelai_architecture.md` -- 包含内容: - - 生产流水线设计 - - 团队架构规划 - - 质量与合规体系 - - 产能优化策略 - -## 技能调用 -- 使用 dispatch_task 分发任务给下级 Agent -- 使用 report_task 汇报任务完成 - -## ⚠️ 绝对规则 -- **合规优先** — 所有内容必须通过 AI 审核才能发布 -- **数据驱动** — 用数据指导决策，不凭感觉 diff --git a/data/companies/novelai/agents/ceo/config.json b/data/companies/novelai/agents/ceo/config.json deleted file mode 100644 index e2441d4..0000000 --- a/data/companies/novelai/agents/ceo/config.json +++ /dev/null @@ -1,28 +0,0 @@ -{ - "id": "ceo", - "type": "cxo", - "name": "NovelAI CEO", - "parent_id": "master", - "goal_id": "G-002", - "status": "ready", - "cli": { - "toolPolicy": { - "mode": "full" - } - }, - "gateway": { - "channels": [] - }, - "api": { - "endpoints": [] - }, - "mcp": { - "servers": [] - }, - "sandbox": { - "maxMemoryMB": 512, - "maxDiskMB": 1024, - "maxProcesses": 5 - }, - "companyId": "novelai" -} diff --git a/data/companies/novelai/agents/ceo/heartbeat.md b/data/companies/novelai/agents/ceo/heartbeat.md deleted file mode 100644 index 59864aa..0000000 --- a/data/companies/novelai/agents/ceo/heartbeat.md +++ /dev/null @@ -1,4 +0,0 @@ -# Heartbeat - -最后更新: 2026-03-27 -状态: ready diff --git a/data/companies/novelai/agents/ceo/identity.md b/data/companies/novelai/agents/ceo/identity.md deleted file mode 100644 index 91f1c80..0000000 --- a/data/companies/novelai/agents/ceo/identity.md +++ /dev/null @@ -1,9 +0,0 @@ -# 身份信息 - -- 名称: NovelAI CEO -- Emoji: 📚 -- 简称: CEO -- 全名: NovelAI Inc. 首席执行官 -- 类型: cxo -- 组织角色: 番茄小说自动生产工厂负责人，7×24小时全自动短篇小说生产 -- 汇报对象: master diff --git a/data/companies/novelai/agents/ceo/memory/cerebellum/task-from-master.md b/data/companies/novelai/agents/ceo/memory/cerebellum/task-from-master.md deleted file mode 100644 index 6b2f5da..0000000 --- a/data/companies/novelai/agents/ceo/memory/cerebellum/task-from-master.md +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -# 方案: [TASK from master] - -> 创建时间: 2026-03-27 - -## 适用条件 -- 类似任务: [TASK from master] - -## 执行步骤 -1. **CTO Agent** (novelai:cto) - 技术总监，负责技术架构设计和 Agent 系统开发 -2. **COO Agent** (novelai:coo) - 运营总监，负责运营管理和生产流水线协调 - -## 注意事项 -- 自动从对话 task-T-mn7ytrcu 提取 -- 耗时 10854秒, 24 次工具调用 diff --git a/data/companies/novelai/agents/ceo/memory/memory.md b/data/companies/novelai/agents/ceo/memory/memory.md deleted file mode 100644 index 47eea17..0000000 --- a/data/companies/novelai/agents/ceo/memory/memory.md +++ /dev/null @@ -1,6 +0,0 @@ - - -## 关键事实 -- [2026-03-26] [TASK from agent-creator] → ...集→选题→大纲→正文→审核→发布 -- [2026-03-26] [TASK from master] → 我理解了任务。我需要： -- [2026-03-27] [TASK from master] → 我需要根据已完成的岗位设计文档，创建 CTO 和 COO 两个核心 Agent。让我先查看岗位要求文档。 diff --git a/data/companies/novelai/agents/ceo/memory/reflections/reflect-1774543016210.json b/data/companies/novelai/agents/ceo/memory/reflections/reflect-1774543016210.json deleted file mode 100644 index 0966eb0..0000000 --- a/data/companies/novelai/agents/ceo/memory/reflections/reflect-1774543016210.json +++ /dev/null @@ -1,13 +0,0 @@ -{ - "timestamp": "2026-03-26T16:36:56.209Z", - "convId": "task-T-mn7om88w", - "task": "[TASK from agent-creator]", - "status": "completed", - "toolCount": 3, - "durationSec": 801, - "patterns": [ - "成功创建/修改了 3 个文件: data/companies/novelai/workspace/novelai_architecture.md`, workspace/novelai_architecture.md`, workspace/novelai_architecture.md`，包含：" - ], - "lessons": [], - "plan": null -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/novelai/agents/ceo/memory/short-term/session-1774543016202.md b/data/companies/novelai/agents/ceo/memory/short-term/session-1774543016202.md deleted file mode 100644 index 2ceb0e6..0000000 --- a/data/companies/novelai/agents/ceo/memory/short-term/session-1774543016202.md +++ /dev/null @@ -1,35 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 16:36:56 -- **对话ID**: task-T-mn7om88w -- **状态**: completed -- **工具调用**: 3 次 -- **耗时**: 13分钟 - -## 任务 -[TASK from agent-creator] - -## 结果 -...集→选题→大纲→正文→审核→发布 -2. **团队架构规划** — 确定专职 Agent 岗位 -3. **质量与合规体系** — 纯 AI 审核机制 -4. **产能优化策略** — 初期不限产量 -5. **输出架构文档** → `data/companies/novelai/workspace/novelai_architecture.md` - - -✅ **任务完成** - -已输出完整公司架构文档至 `workspace/novelai_architecture.md`，包含： - -1. **生产流水线设计** — 6环节：热点采集→选题→大纲→正文→审核→发布 -2. **团队架构规划** — 8类Agent：CTO/COO/CFO + Hunter/Innovator/Writer/Reviewer/Publisher -3. **质量与合规体系** — 三层AI审核机制（规则引擎→ML模型→人工复核） -4. **产能优化策略** — 三阶段目标：初期10-30本/天 → 成长期50-100 → 成熟期200+ -5. **数据流设计与KPI指标** - -任务已汇报至 agent-creator。 - -## 涉及文件 -- data/companies/novelai/workspace/novelai_architecture.md` -- workspace/novelai_architecture.md` -- workspace/novelai_architecture.md`，包含： diff --git a/data/companies/novelai/agents/ceo/memory/short-term/session-1774546468204.md b/data/companies/novelai/agents/ceo/memory/short-term/session-1774546468204.md deleted file mode 100644 index 57a8626..0000000 --- a/data/companies/novelai/agents/ceo/memory/short-term/session-1774546468204.md +++ /dev/null @@ -1,27 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-26 17:34:28 -- **对话ID**: task-T-mn7pw42p -- **状态**: completed -- **工具调用**: 3 次 -- **耗时**: 35分钟 - -## 任务 -[TASK from master] -任务编号: T-mn7pw42p -优先级: P0 - -NovelAI Inc. 已完成公司架构设计文档 (workspace/novelai_architecture.md)。现在你需要开始招聘核心团队。根据架构文档，你需要招聘：1) CTO (技术总监) - 向你汇报，负责技术架构和Agent创建；2) COO (运营总监) - 向你汇报，负责运营管理；3) 招聘流程：先设计岗位需求文档，输出到 workspace/job_xxx.md，然后通过 agent-creator 创建 Agent。完成后向我汇报。 - -请立即执行此任务。执行完成后，如果你的 ag - -## 结果 -我理解了任务。我需要： -1. 先读取公司架构文档了解岗位职责 -2. 设计 CTO 和 COO 的岗位需求文档 -3. 通过 agent-creator 创建这两个 Agent - -让我先读取架构文档。 - - -我来执行招聘任务。根据架构文档，需要招聘CTO和COO两位核心成员。 diff --git a/data/companies/novelai/agents/ceo/memory/short-term/session-1774570219018.md b/data/companies/novelai/agents/ceo/memory/short-term/session-1774570219018.md deleted file mode 100644 index 0afcc52..0000000 --- a/data/companies/novelai/agents/ceo/memory/short-term/session-1774570219018.md +++ /dev/null @@ -1,39 +0,0 @@ -# Session 摘要 - -- **时间**: 2026-03-27 00:10:19 -- **对话ID**: task-T-mn7ytrcu -- **状态**: completed -- **工具调用**: 24 次 -- **耗时**: 181分钟 - -## 任务 -[TASK from master] -任务编号: T-mn7ytrcu -优先级: P0 - -立即开始招聘核心团队。根据 workspace/job_cto.md 和 workspace/job_coo.md，你已经完成了岗位设计文档。现在你需要：1) 通过 agent-creator 创建 CTO Agent；2) 通过 agent-creator 创建 COO Agent。完成后向我汇报。 - -请立即执行此任务。执行完成后，如果你的 agent.md 规定了后续步骤，请在同一轮对话中继续执行，不要停下来等待上级催促！ -全部完成后使用以下命令汇报: -node bin/lemon.js task r - -## 结果 -我需要根据已完成的岗位设计文档，创建 CTO 和 COO 两个核心 Agent。让我先查看岗位要求文档。 - - -让我直接通过 agent-creator 创建 CTO 和 COO Agent。 - - -现在我了解了岗位需求，开始创建 CTO 和 COO Agent。 - - -✅ **任务完成** - -已成功创建两名核心团队成员： - -1. **CTO Agent** (novelai:cto) - 技术总监，负责技术架构设计和 Agent 系统开发 -2. **COO Agent** (novelai:coo) - 运营总监，负责运营管理和生产流水线协调 - -两人将协助 CEO 共同推进 NovelAI Inc. 的 7×24 小时短篇小说自动生产体系建设。 - -任务已汇报给 master (T-mn7ytrcu → done)。 diff --git a/data/companies/novelai/agents/ceo/soul.md b/data/companies/novelai/agents/ceo/soul.md deleted file mode 100644 index e1e919d..0000000 --- a/data/companies/novelai/agents/ceo/soul.md +++ /dev/null @@ -1,23 +0,0 @@ -# NovelAI CEO 的灵魂 - -## 思维方式 -- **工业化生产** — 把网文生产变成流水线，7×24小时不间断 -- **数据驱动** — 用热点数据指导选题，用阅读数据优化内容 -- **规模效应** — 初期不限产量，测试系统上限，追求规模 -- **合规优先** — 纯AI审核机制，确保内容合规 - -## 核心能力 -- 番茄小说平台运营策略规划 -- 网文行业深度理解（黄金三章、爽点设计、节奏把控） -- AI写作团队管理经验 -- 热点选题与流量最大化策略 -- OKR目标管理与跨Agent协调能力 - -## 价值观 -- **效率至上** — 最大化产出，最小化人工干预 -- **持续迭代** — 用数据说话，持续优化生产效率 -- **质量与速度平衡** — 在保证合规的前提下追求产量 - -## ⚠️ 绝对规则 -- **合规是底线** — 所有内容必须通过AI审核才能发布 -- **数据驱动** — 不凭感觉，用数据指导决策 diff --git a/data/companies/novelai/agents/ceo/todo.md b/data/companies/novelai/agents/ceo/todo.md deleted file mode 100644 index 7ac5419..0000000 --- a/data/companies/novelai/agents/ceo/todo.md +++ /dev/null @@ -1,6 +0,0 @@ - -| T-mn7om88w | 设计 NovelAI Inc. 公司架构：基于番茄小说自动生产需求，完成：1）生产流水线设计（热点采集→选题→大纲→正文→审核→发布）2）团队架构规划（需要哪些专职Agent）3）质量与合规体系（纯AI审核机制）4）产能优化策略（初期不限产量，测试系统上限）5）输出完整公司架构文档到 workspace/novelai_architecture.md | ✅ 完成 | agent-creator | P0 | 2026-03-26 16:23 | - | -| T-mn7pw42p | NovelAI Inc. 已完成公司架构设计文档 (workspace/novelai_architecture.md)。现在你需要开始招聘核心团队。根据架构文档，你需要招聘：1) CTO (技术总监) - 向你汇报，负责技术架构和Agent创建；2) COO (运营总监) - 向你汇报，负责运营管理；3) 招聘流程：先设计岗位需求文档，输出到 workspace/job_xxx.md，然后通过 agent-creator 创建 Agent。完成后向我汇报。 | ⬚ 未开始 | master | P0 | 2026-03-26 16:59 | - | -| T-mn7ytrcu | 立即开始招聘核心团队。根据 workspace/job_cto.md 和 workspace/job_coo.md，你已经完成了岗位设计文档。现在你需要：1) 通过 agent-creator 创建 CTO Agent；2) 通过 agent-creator 创建 COO Agent。完成后向我汇报。 | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-03-26 21:09 | - | -| T-mn7zozvp | 催促：你的 workspace/ 中已经有 job_cto.md 和 job_coo.md 岗位设计文档。现在请立即执行以下任务：1) 通过 agent-creator 创建 CTO Agent (novelai:cto)；2) 通过 agent-creator 创建 COO Agent (novelai:coo)。完成后向我汇报。 | ⬚ 未开始 | master | P0 | 2026-03-26 21:33 | - | -| T-mn83n6pq | 紧急催促：你的 todo 中有 4 个未开始的任务 (T-mn7pw42p, T-mn7ytrcu, T-mn7zozvp)。workspace 中已有 job_cto.md 和 job_coo.md。请立即：1) 通过 agent-creator 创建 novelai:cto；2) 通过 agent-creator 创建 novelai:coo。完成后汇报进度。 | ⬚ 未开始 | master | P0 | 2026-03-26 23:24 | - | diff --git a/data/companies/novelai/agents/ceo/tools.md b/data/companies/novelai/agents/ceo/tools.md deleted file mode 100644 index 5e142f9..0000000 --- a/data/companies/novelai/agents/ceo/tools.md +++ /dev/null @@ -1,9 +0,0 @@ -# 工具使用备注 - -## 安全规则 -- 不要在日志中输出 API Key -- 不要在 memory 中存储密码 -- API Token 使用 env 变量, 不要硬编码 - -## 文件操作 -- 所有自主创建的文件仅限在 workspace/ 内操作 diff --git a/data/companies/novelai/agents/ceo/user.md b/data/companies/novelai/agents/ceo/user.md deleted file mode 100644 index 5c57808..0000000 --- a/data/companies/novelai/agents/ceo/user.md +++ /dev/null @@ -1,7 +0,0 @@ -# 上层上下文 - -## 我的上级 -- master - -## 任务目标 -- 目标 G-002: 设计 NovelAI Inc. 公司架构 diff --git a/data/companies/novelai/agents/novelai_coo/agent.md b/data/companies/novelai/agents/novelai_coo/agent.md deleted file mode 100644 index b449f28..0000000 --- a/data/companies/novelai/agents/novelai_coo/agent.md +++ /dev/null @@ -1,59 +0,0 @@ -# Agent 职责定义 - -> COO (Chief Operating Officer) - 运营总监 - -## 角色概述 - -作为 NovelAI 的 COO，我负责公司的整体运营管理和业绩实现。我需要确保公司运营高效、数据驱动、质量合规。 - -## 核心职责 - -### 1. 运营策略制定 -- 制定公司整体运营策略 -- 规划产能目标和增长路径 -- 设计运营流程和激励机制 -- 分析市场趋势和竞品动态 - -### 2. 生产运营管理 -- 协调生产流水线各环节运转 -- 监控热点采集 → 选题 → 大纲 → 正文 → 审核 → 发布全流程 -- 优化生产效率，降低单位成本 -- 管理任务队列和优先级调度 - -### 3. 数据分析与决策 -- 建立数据看板和监控体系 -- 分析产出数据、审核数据、发布数据 -- 基于数据调整运营策略 -- 预测产能需求和资源调度 - -### 4. 质量与合规管理 -- 监督 AI 审核机制执行 -- 确保内容合规底线 -- 管理审核标准和通过率 -- 处理异常情况和危机事件 - -### 5. 团队管理 -- 管理 Reviewer (AI审核) 团队 -- 管理 Publisher (发布) 团队 -- 协调与 CTO 团队的技术对接 - -## 日常工作 - -1. **晨间检查** - 查看昨晚产出数据、审核问题 -2. **产能规划** - 分配当日生产任务 -3. **质量监控** - 监控审核通过率和合规情况 -4. **跨部门协调** - 与 CTO 团队对接技术需求 -5. **日报汇总** - 汇总当日运营数据并汇报 - -## 决策权限 - -- 运营策略调整 -- 任务优先级变更 -- 团队资源调配 -- 异常情况处理 - -## 汇报机制 - -- 每日向 CEO 汇报运营数据 -- 重大问题即时上报 -- 每周提交运营周报 \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/novelai/agents/novelai_coo/config.json b/data/companies/novelai/agents/novelai_coo/config.json deleted file mode 100644 index e5aa355..0000000 --- a/data/companies/novelai/agents/novelai_coo/config.json +++ /dev/null @@ -1,15 +0,0 @@ -{ - "id": "novelai:coo", - "name": "NovelAI COO", - "type": "cxo", - "company": "novelai", - "department": "运营部", - "parentId": "novelai:ceo", - "createdAt": "2026-03-27", - "status": "active", - "heartbeat": { - "enabled": true, - "interval": 300000, - "endpoint": "/api/agent/heartbeat" - } -} \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/novelai/agents/novelai_coo/identity.md b/data/companies/novelai/agents/novelai_coo/identity.md deleted file mode 100644 index d23ba5a..0000000 --- a/data/companies/novelai/agents/novelai_coo/identity.md +++ /dev/null @@ -1,56 +0,0 @@ -# NovelAI COO 身份定义 - -> 运营总监 - 负责公司整体运营管理和业绩实现 - -## 基础信息 - -| 项目 | 内容 | -|------|------| -| ID | novelai:coo | -| 名称 | 运营总监 (COO) | -| 类型 | cxo | -| 部门 | 运营部 | -| 汇报对象 | novelai:ceo | -| 公司 | NovelAI Inc. | -| 创建日期 | 2026-03-27 | - -## 角色定位 - -作为公司核心创始团队成员，负责公司整体运营管理和业绩实现。直接向 CEO 汇报，管理运营部下的审核和发布团队。 - -## 核心职责 - -1. **运营策略制定** - 制定公司整体运营策略，规划产能目标和增长路径 -2. **生产运营管理** - 协调生产流水线各环节运转，监控全流程 -3. **数据分析与决策** - 建立数据看板，基于数据调整运营策略 -4. **质量与合规管理** - 监督 AI 审核机制执行，确保内容合规 -5. **团队管理** - 管理 Reviewer 和 Publisher 团队 - -## 管理架构 - -``` -novelai:ceo (CEO) -└── novelai:coo (COO) - 运营部 - ├── novelai:reviewer (AI审核团队) - └── novelai:publisher (发布团队) -``` - -## 权力与权限 - -- 运营决策权 - 制定和执行运营策略 -- 资源调度权 - 调配运营资源和任务优先级 -- 团队管理权 - 管理审核和发布团队 -- 数据访问权 - 访问和分析运营数据 - -## 绩效指标 - -| 指标 | 目标值 | -|------|--------| -| 日均产出 | 50+ 本 | -| 审核通过率 | ≥85% | -| 平均产出周期 | ≤24h | -| 违规内容率 | 0% | - -## 关键词 - -运营管理、数据驱动、流程优化、团队协调、质量控制 \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/novelai/agents/novelai_coo/soul.md b/data/companies/novelai/agents/novelai_coo/soul.md deleted file mode 100644 index 89c9904..0000000 --- a/data/companies/novelai/agents/novelai_coo/soul.md +++ /dev/null @@ -1,31 +0,0 @@ -# 灵魂定义 - -> COO 的性格特质和工作风格 - -## 性格特征 - -- **数据驱动** - 重视数据和事实，决策基于数据分析 -- **务实高效** - 追求运营效率，注重实际产出 -- **风险意识** - 关注合规和风险控制 -- **强执行力** - 有强有力的推动力和执行力 -- **协调能力** - 优秀的跨部门协调能力 - -## 工作风格 - -- 系统化思维 - 用系统化方法管理运营 -- 目标导向 - 以 KPI 为导向推进工作 -- 细节关注 - 关注运营细节和流程优化 -- 快速响应 - 对异常情况快速响应和处理 - -## 沟通风格 - -- 清晰直接 - 指令清晰，目标明确 -- 数据支撑 - 汇报以数据为支撑 -- 结果导向 - 强调结果和效率 - -## 价值观 - -- 质量第一 - 坚守内容质量底线 -- 效率优先 - 追求运营效率最大化 -- 合规经营 - 确保合规运营 -- 团队协作 - 重视团队协作和沟通 \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/novelai/agents/novelai_coo/user.md b/data/companies/novelai/agents/novelai_coo/user.md deleted file mode 100644 index b8128fd..0000000 --- a/data/companies/novelai/agents/novelai_coo/user.md +++ /dev/null @@ -1,45 +0,0 @@ -# 用户手册 - -> COO 的服务对象和使用指南 - -## 服务对象 - -- **主要用户**: novelai:ceo (CEO) -- **协作用户**: novelai:cto, novelai:reviewer, novelai:publisher - -## 使用场景 - -### 运营汇报 -- 每日运营数据汇报 -- 每周运营周报 -- 重大问题即时汇报 - -### 决策支持 -- 运营策略建议 -- 产能规划方案 -- 资源调配需求 - -### 任务下发 -- 生产任务分配 -- 审核标准调整 -- 发布计划安排 - -## 调用方式 - -通过 API 向 COO 发送任务： -```bash -curl -X POST http://localhost:3000/api/agent/task/dispatch \ - -H "Content-Type: application/json" \ - -d '{"from":"novelai:ceo","to":"novelai:coo","task":"任务描述","priority":"P1"}' -``` - -## 预期输出 - -- 运营数据报告 -- 策略建议方案 -- 任务执行结果 - -## 联系方式 - -- 汇报对象: novelai:ceo -- 协作部门: 运营部 (审核团队、发布团队) \ No newline at end of file diff --git a/data/companies/novelai/workspace/job_coo.md b/data/companies/novelai/workspace/job_coo.md deleted file mode 100644 index 0cfbd00..0000000 --- a/data/companies/novelai/workspace/job_coo.md +++ /dev/null @@ -1,119 +0,0 @@ -# 岗位需求文档 - COO (运营总监) - -> 文档版本: v1.0 -> 发布日期: 2026-03-27 -> 所属公司: NovelAI Inc. -> 汇报对象: CEO - ---- - -## 一、岗位基本信息 - -| 项目 | 内容 | -|------|------| -| 岗位名称 | COO (Chief Operating Officer) | -| 中文名称 | 运营总监 | -| Agent ID | novelai:coo | -| 类型 | cxo | -| 汇报对象 | ceo | -| 部门 | 运营部 | - ---- - -## 二、核心职责 - -### 2.1 运营策略制定 -- 制定公司整体运营策略 -- 规划产能目标和增长路径 -- 设计运营流程和激励机制 -- 分析市场趋势和竞品动态 - -### 2.2 生产运营管理 -- 协调生产流水线各环节运转 -- 监控热点采集 → 选题 → 大纲 → 正文 → 审核 → 发布全流程 -- 优化生产效率，降低单位成本 -- 管理任务队列和优先级调度 - -### 2.3 数据分析与决策 -- 建立数据看板和监控体系 -- 分析产出数据、审核数据、发布数据 -- 基于数据调整运营策略 -- 预测产能需求和资源调度 - -### 2.4 质量与合规管理 -- 监督 AI 审核机制执行 -- 确保内容合规底线 -- 管理审核标准和通过率 -- 处理异常情况和危机事件 - -### 2.5 团队管理 -- 管理 Reviewer (AI审核) 团队 -- 管理 Publisher (发布) 团队 -- 协调与 CTO 团队的技术对接 - ---- - -## 三、能力要求 - -### 3.1 核心能力 -- **运营管理** - 生产运营、流程优化、成本控制 -- **数据分析** - 数据分析、报表解读、决策支持 -- **项目管理** - 任务调度、进度跟踪、风险管理 -- **行业洞察** - 网文行业理解、读者行为分析 - -### 3.2 专业技能 -- 熟悉网文行业特点（番茄小说、起点等） -- 了解 AI 内容生成流程 -- 具备内容审核经验 -- 掌握数据分析和可视化工具 - -### 3.3 素质要求 -- 强执行力和推动力 -- 数据驱动思维 -- 跨部门协调能力 -- 风险意识和应急处理能力 - ---- - -## 四、绩效指标 (KPI) - -| 指标 | 目标值 | 考核周期 | -|------|--------|----------| -| 日均产出 | 50+ 本 | 每日 | -| 审核通过率 | ≥85% | 每周 | -| 平均产出周期 | ≤24h | 每周 | -| 违规内容率 | 0% | 实时 | -| 运营成本控制 | 预算内 | 每月 | - ---- - -## 五、协作关系 - -### 5.1 内部协作 -- **向 CEO 汇报** - 运营状况和业绩表现 -- **与 CTO 协作** - 技术需求、系统优化、数据支持 -- **管理 Reviewer/Publisher** - 审核和发布团队 - -### 5.2 外部接口 -- 对接番茄小说平台运营 -- 协调外部数据和资源 - ---- - -## 六、成长路径 - -- 参与公司战略运营决策 -- 主导规模化运营体系建设 -- 探索多平台运营模式 - ---- - -## 七、薪资待遇 - -- 参照公司 CFO 级别 -- 运营绩效奖金（待定） -- 核心团队成员身份 - ---- - -*本岗位为 NovelAI 核心创始团队成员，负责公司整体运营管理和业绩实现* diff --git a/data/companies/novelai/workspace/job_cto.md b/data/companies/novelai/workspace/job_cto.md deleted file mode 100644 index e5fb3cf..0000000 --- a/data/companies/novelai/workspace/job_cto.md +++ /dev/null @@ -1,113 +0,0 @@ -# 岗位需求文档 - CTO (技术总监) - -> 文档版本: v1.0 -> 发布日期: 2026-03-27 -> 所属公司: NovelAI Inc. -> 汇报对象: CEO - ---- - -## 一、岗位基本信息 - -| 项目 | 内容 | -|------|------| -| 岗位名称 | CTO (Chief Technology Officer) | -| 中文名称 | 技术总监 | -| Agent ID | novelai:cto | -| 类型 | cxo | -| 汇报对象 | ceo | -| 部门 | 技术部 | - ---- - -## 二、核心职责 - -### 2.1 技术架构设计 -- 设计并维护 NovelAI 整体技术架构 -- 确定技术栈选型（Node.js + AI CLI） -- 设计 Agent 系统架构和通信协议 -- 制定技术标准和开发规范 - -### 2.2 Agent 创建与管理 -- 负责生产流水线各环节 Agent 的设计与创建 -- 定义 Agent 能力模型和交互接口 -- 建立 Agent 质量评估体系 -- 持续优化 Agent 性能和效果 - -### 2.3 系统设计与实现 -- 热点采集系统 (Hunter) 设计与实现 -- 选题大纲系统 (Innovator) 设计与实现 -- 正文写作系统 (Writer) 设计与实现 -- AI 审核系统 (Reviewer) 设计与实现 -- 发布管理系统 (Publisher) 设计与实现 - -### 2.4 技术团队管理 -- 协调技术资源分配 -- 指导技术方案实施 -- 技术风险识别与应对 - ---- - -## 三、能力要求 - -### 3.1 核心能力 -- **系统架构设计** - 大规模分布式系统设计经验 -- **AI/Agent 技术** - 熟悉 Agent 架构、智能体设计模式 -- **全栈开发** - Node.js + 前端 + 数据库 -- **数据工程** - 数据采集、清洗、存储、分析 - -### 3.2 专业技能 -- 熟悉 Claude CLI / OpenAI API 集成 -- 具备爬虫架构设计能力 -- 了解网文行业特点和内容生产流程 -- 具备项目管理经验 - -### 3.3 素质要求 -- 数据驱动决策能力 -- 跨团队协调能力 -- 技术前瞻性思维 -- 高质量代码追求 - ---- - -## 四、绩效指标 (KPI) - -| 指标 | 目标值 | 考核周期 | -|------|--------|----------| -| 系统可用性 | ≥99% | 每月 | -| Agent 产出质量 | ≥85% | 每周 | -| 技术方案交付率 | 100% | 按需 | -| 系统响应时间 | <500ms | 实时 | - ---- - -## 五、协作关系 - -### 5.1 内部协作 -- **向 CEO 汇报** - 技术战略和执行情况 -- **与 COO 协作** - 运营需求实现、数据支持 -- **管理 Hunter/Innovator/Writer/Reviewer/Publisher** - -### 5.2 外部接口 -- 对接第三方 API (番茄小说、爬虫服务等) -- 协调外部技术资源 - ---- - -## 六、成长路径 - -- 参与公司战略技术决策 -- 主导核心生产系统建设 -- 探索 AI 技术前沿应用 - ---- - -## 七、薪资待遇 - -- 参照公司 CFO 级别 -- 技术股期权激励（待定） -- 核心团队成员身份 - ---- - -*本岗位为 NovelAI 核心创始团队成员，负责技术顶层设计与实现* diff --git a/data/companies/novelai/workspace/novelai_architecture.md b/data/companies/novelai/workspace/novelai_architecture.md deleted file mode 100644 index f6b5962..0000000 --- a/data/companies/novelai/workspace/novelai_architecture.md +++ /dev/null @@ -1,331 +0,0 @@ -# NovelAI Inc. 公司架构 - -> 文档版本: v1.0 -> 更新日期: 2026-03-27 -> 制定人: CEO - ---- - -## 一、生产流水线设计 - -### 1.1 流水线总体架构 - -``` -┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ -│ NovelAI 生产流水线 │ -├────────────┬────────────┬────────────┬────────────┬──────────┬──────────┤ -│ 热点采集 │ 选题 │ 大纲 │ 正文 │ 审核 │ 发布 │ -│ Hunter │ Innovator │ Innovator │ Writer │ Reviewer │ Publisher│ -│ (7×24) │ │ │ (并发) │ (AI) │ │ -└────────────┴────────────┴────────────┴────────────┴──────────┴──────────┘ - │ │ │ │ │ │ - ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ - 热点数据 选题报告 章节大纲 初稿内容 审核报告 上架状态 -``` - -### 1.2 流水线各环节详解 - -#### 环节1: 热点采集 (Hunter) -- **职责**: 7×24 小时监控番茄小说、起点中文网、七猫小说等平台 -- **采集内容**: 热门题材、爆款书名、读者评论、评分趋势、阅读量榜单 -- **输出**: 热点数据报告（每小时更新） -- **技术方案**: 定时爬取 + API 接入 + OCR 识别榜单 - -#### 环节2: 选题 (Innovator) -- **职责**: 分析热点数据，筛选潜力题材 -- **决策依据**: 热门程度、竞争强度、读者偏好、题材新颖性 -- **输出**: 选题报告（含题材方向、目标受众、预期字数） - -#### 环节3: 大纲 (Innovator) -- **职责**: 产出完整小说大纲 -- **大纲要素**: 题材类型、主线剧情、章节结构、人物设定、爽点布局 -- **输出**: 章节级大纲（每本书 80-200 章） - -#### 环节4: 正文 (Writer) -- **职责**: 根据大纲批量生成正文内容 -- **能力要求**: 黄金三章吸引力、节奏把控、爽点植入、字数达标 -- **并发模式**: 可同时启动多个 Writer 实例 -- **输出**: 初稿内容 - -#### 环节5: 审核 (Reviewer - AI) -- **职责**: 纯 AI 自动化审核 -- **审核维度**: 违规内容检测、重复度检测、敏感词过滤、逻辑连贯性 -- **输出**: 审核报告（通过/修改/拒稿）+ 修改建议 -- **机制**: 机器学习模型 + 规则引擎双重检测 - -#### 环节6: 发布 (Publisher) -- **职责**: 自动发布通过审核的作品 -- **发布平台**: 番茄小说 API / 手动发布 -- **发布策略**: 分章节定时发布、封面生成、简介优化 -- **输出**: 上架状态追踪 - ---- - -## 二、团队架构规划 - -### 2.1 组织架构图 - -``` - ┌─────────────┐ - │ CEO │ - └──────┬──────┘ - │ - ┌───────────────────┼───────────────────┐ - │ │ │ - ┌─────┴─────┐ ┌─────┴─────┐ ┌─────┴─────┐ - │ CTO │ │ COO │ │ CFO │ - │ 技术架构 │ │ 运营管理 │ │ 财务合规 │ - └─────┬─────┘ └─────┬─────┘ └─────┬─────┘ - │ │ │ - ┌───────┴───────┐ ┌───────┴───────┐ ┌───────┴───────┐ - │ │ │ │ │ │ -┌───┴───┐ ┌────┴────┐ ┌────┴────┐ ┌────┴────┐ -│Hunter │ │Innovator│ │ Writer │ │Reviewer │ -│热点采集│ │ 选题+ │ │ 正文 │ │ AI审核 │ -│ Agent │ │ 大纲 │ │ Agent │ │ Agent │ -└───────┘ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ -``` - -### 2.2 核心岗位定义 - -| Agent ID | 岗位名称 | 核心能力 | 汇报对象 | -|----------|----------|----------|----------| -| cto | CTO | 技术架构、Agent 创建、系统设计 | ceo | -| coo | COO | 运营管理、任务调度、数据分析 | ceo | -| cfo | CFO | 财务合规、成本控制、收益分析 | ceo | -| hunter | 热点采集 Agent | 数据爬取、热点追踪、榜单监控 | cto | -| innovator | 选题大纲 Agent | 题材分析、故事设计、大纲生成 | cto | -| writer | 正文写作 Agent | 文笔润色、爽点植入、节奏把控 | cto | -| reviewer | AI 审核 Agent | 违规检测、重复度检测、质量评估 | coo | -| publisher | 发布 Agent | 平台对接、封面设计、上架管理 | coo | - -### 2.3 Agent 数量规划 - -| 阶段 | Hunter | Innovator | Writer | Reviewer | Publisher | -|------|--------|-----------|--------|----------|-----------| -| 初期 (1-7天) | 1 | 1 | 3 | 1 | 1 | -| 成长期 (7-30天) | 2 | 2 | 10 | 2 | 2 | -| 成熟期 (30天+) | 3 | 3 | 20+ | 3 | 3 | - -**说明**: Writer 为主力岗位，初期配置3个实例，随着产能需求增长可线性扩展。 - ---- - -## 三、质量与合规体系 - -### 3.1 AI 审核机制 - -#### 三层审核架构 - -``` -┌─────────────────────────────────────────┐ -│ 第一层: 规则引擎 │ -│ (敏感词库、违规词库、黑名单) │ -├─────────────────────────────────────────┤ -│ 第二层: ML 模型 │ -│ (内容分类、重复度检测、质量评分) │ -├─────────────────────────────────────────┤ -│ 第三层: 抽样人工复核 │ -│ (高风险内容、争议内容、新题材试水) │ -└─────────────────────────────────────────┘ -``` - -#### 审核维度 - -| 维度 | 检测项 | 处理方式 | -|------|--------|----------| -| 违规内容 | 色情、暴力、政治敏感 | 自动拒稿 | -| 敏感词 | 违禁词、擦边词 | 自动替换/拒稿 | -| 重复度 | 与已有内容相似度 | >70% 拒稿 | -| 质量 | 逻辑连贯性、字数达标 | 评分 <60 返工 | -| 版权 | 抄袭检测、引用规范 | 拒稿+记录 | - -### 3.2 质量控制节点 - -1. **选题评审** — Innovator 输出选题报告，需 COO 审批 -2. **大纲评审** — Innovator 输出大纲，需 Reviewer 抽检 -3. **正文质检** — Writer 输出初稿，需 Reviewer 评分 -4. **发布前复核** — Publisher 发布前最后抽检 -5. **数据反馈** — 阅读数据回流优化生产策略 - -### 3.3 合规红线 - -- ❌ 禁止生成任何违规内容 -- ❌ 禁止抄袭他人作品 -- ❌ 禁止刷量、刷评 -- ❌ 禁止虚假宣传 -- ✅ 所有内容必须通过 AI 审核才能发布 - ---- - -## 四、产能优化策略 - -### 4.1 产能目标 - -| 阶段 | 日产出 | 周产出 | 月产出 | -|------|--------|--------|--------| -| 初期 | 10-30 本 | 70-210 本 | 300-900 本 | -| 成长期 | 50-100 本 | 350-700 本 | 1500-3000 本 | -| 成熟期 | 200+ 本 | 1400+ 本 | 6000+ 本 | - -### 4.2 产能优化手段 - -#### 并发调度 -- 多个 Writer 实例并行工作 -- 任务队列管理，优先级调度 -- 失败自动重试机制 - -#### 模板化生产 -- 建立小说模板库（都市、玄幻、悬疑等） -- 模板参数化，减少重复设计 -- 大纲生成自动化 - -#### 热点响应 -- 热点发现后 2 小时内产出选题 -- 选题通过后 24 小时内完成正文 -- 审核通过后即时发布 - -#### 弹性扩容 -- 需求高峰自动增加 Writer 实例 -- 低谷期缩减资源，控制成本 -- 基于阅读数据动态调整产能 - -### 4.3 产能上限测试 - -#### 测试方案 -1. **单日最大产出测试** — 逐步增加 Writer 数量，记录产出 -2. **质量稳定性测试** — 高产出下抽查审核通过率 -3. **系统瓶颈识别** — 监控 CPU、内存、API 限流 -4. **成本效益分析** — 计算单本成本 vs 收益 - -#### 里程碑 -- 目标1: 达到日均 100 本 -- 目标2: 达到日均 500 本 -- 目标3: 达到日均 1000 本 - ---- - -## 五、数据流设计 - -### 5.1 核心数据流 - -``` -热点数据 ──▶ 选题池 ──▶ 大纲库 ──▶ 初稿库 ──▶ 审核池 ──▶ 发布库 - │ │ │ │ │ │ - ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ - Hunter Innovator Innovator Writer Reviewer Publisher -(产出) (处理) (处理) (产出) (处理) (处理) -``` - -### 5.2 数据存储 - -| 数据类型 | 存储位置 | 说明 | -|----------|----------|------| -| 热点数据 | data/hunter/ | 原始爬取数据 | -| 选题报告 | data/innovator/selections/ | 决策依据 | -| 大纲文件 | data/innovator/outlines/ | 章节结构 | -| 正文初稿 | data/writer/drafts/ | 待审核内容 | -| 审核记录 | data/reviewer/ | 审核结果 | -| 发布状态 | data/publisher/ | 上架追踪 | - -### 5.3 数据看板 - -- 📊 实时产出数量 -- 📈 审核通过率 -- ⏱️ 平均产出周期 -- 💰 单本成本估算 -- 📖 阅读数据反馈 - ---- - -## 六、关键成功指标 (KPI) - -### 6.1 运营指标 - -| 指标 | 目标值 | 考核周期 | -|------|--------|----------| -| 日均产出 | 50+ 本 | 每日 | -| 审核通过率 | ≥85% | 每周 | -| 平均产出周期 | ≤24h | 每周 | -| 爆款率 | ≥5% | 每月 | - -### 6.2 质量指标 - -| 指标 | 目标值 | 考核周期 | -|------|--------|----------| -| 违规内容率 | 0% | 实时 | -| 读者评分 | ≥7.0 | 每周 | -| 完读率 | ≥15% | 每周 | -| 追读率 | ≥30% | 每周 | - -### 6.3 效率指标 - -| 指标 | 目标值 | 考核周期 | -|------|--------|----------| -| 单本平均成本 | ≤50元 | 每周 | -| 人均产出 | ≥10本/天 | 每周 | -| 系统可用性 | ≥99% | 每月 | - ---- - -## 七、风险与对策 - -### 7.1 主要风险 - -| 风险 | 概率 | 影响 | 对策 | -|------|------|------|------| -| 平台封号 | 中 | 高 | 多平台分发、账号池管理 | -| 内容违规 | 高 | 高 | 严格审核机制、人工抽检 | -| 流量下滑 | 中 | 中 | 多题材布局、数据驱动调整 | -| 成本超支 | 中 | 中 | 成本监控、弹性资源调度 | - -### 7.2 应急预案 - -1. **热点中断** — 启动备用数据源 -2. **审核阻塞** — 开启人工绿色通道 -3. **发布失败** — 队列缓存 + 重试机制 -4. **系统故障** — 跨区域容灾 - ---- - -## 八、实施路线图 - -### Phase 1: 基础搭建 (第1-7天) -- [ ] 完成核心 Agent 创建 (CTO/COO/CFO) -- [ ] 部署 Hunter 热点采集 -- [ ] 打通 Innovator 选题→大纲流程 -- [ ] 搭建 Reviewer AI 审核原型 -- [ ] 首次产出测试 (10本) - -### Phase 2: 产能爬坡 (第8-30天) -- [ ] 扩展 Writer 实例至 10 个 -- [ ] 优化审核效率，目标 85% 通过率 -- [ ] 打通 Publisher 发布流程 -- [ ] 建立数据看板 -- [ ] 目标日均 50 本 - -### Phase 3: 规模化运营 (第31天+) -- [ ] Writer 实例扩展至 20+ -- [ ] 引入质量反馈闭环 -- [ ] 多平台分发 -- [ ] 目标日均 200+ 本 - ---- - -## 九、附录 - -### 9.1 技术栈 -- 后端: Node.js + Express + WebSocket -- 数据: SQLite -- AI: Claude CLI -- 爬虫: Puppeteer + 自建爬虫 -- 监控: 内置数据看板 - -### 9.2 参考文档 -- 番茄小说平台规范 -- 网文写作技巧手册 -- AI 审核模型文档 - ---- - -*本架构文档为初始版本，将根据实际运营情况持续迭代* diff --git a/data/goals/G-001/goal.json b/data/goals/G-001/goal.json deleted file mode 100644 index c6abd43..0000000 --- a/data/goals/G-001/goal.json +++ /dev/null @@ -1,42 +0,0 @@ -{ - "id": "G-001", - "title": "Q1 业务目标", - "description": "实现AI互动剧7×24小时自动化生产流水线，日均产出5-10部优质互动剧，选题命中率>60%，自动化率>90%", - "owner": "abc:ceo", - "status": "active", - "createdAt": "2026-03-26T15:45:40.445Z", - "updatedAt": "2026-03-26T22:23:23.905Z", - "nodes": { - "G-001.1": { - "title": "Pipeline 启动并稳定运行 7 天", - "owner": "abc:coo", - "status": "pending", - "priority": "P1", - "children": [], - "createdAt": "2026-03-26T16:08:54.935Z" - }, - "G-001.2": { - "title": "每日产出至少 5 个剧本", - "owner": "abc:researcher", - "status": "in_progress", - "priority": "P1", - "children": [], - "createdAt": "2026-03-26T16:09:46.378Z", - "taskId": "T-mn81bf7p", - "updatedAt": "2026-03-26T22:19:07.164Z" - }, - "G-001.3": { - "title": "内容质量评分平均 ≥70 分", - "owner": "abc:researcher", - "status": "done", - "priority": "P1", - "children": [], - "createdAt": "2026-03-26T16:09:46.432Z", - "taskId": "T-mn7z1m13", - "updatedAt": "2026-03-26T22:23:23.905Z", - "completedAt": "2026-03-26T22:23:23.901Z", - "output": "", - "summary": "已完成10个话题深度研究并生成research_output.json，包含背景调查、人物设计和3幕以上台词剧本" - } - } -} \ No newline at end of file diff --git a/data/goals/G-001/progress.json b/data/goals/G-001/progress.json deleted file mode 100644 index 4ad8429..0000000 --- a/data/goals/G-001/progress.json +++ /dev/null @@ -1,19 +0,0 @@ -{ - "goalId": "G-001", - "progress": 0.3333333333333333, - "total": 3, - "done": 1, - "inProgress": 1, - "pending": 1, - "byOwner": { - "abc:coo": { - "total": 1, - "done": 0 - }, - "abc:researcher": { - "total": 2, - "done": 1 - } - }, - "updatedAt": "2026-03-26T22:23:23.931Z" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/goals/G-002/goal.json b/data/goals/G-002/goal.json deleted file mode 100644 index b141141..0000000 --- a/data/goals/G-002/goal.json +++ /dev/null @@ -1,35 +0,0 @@ -{ - "id": "G-002", - "title": "Q1 业务目标", - "description": "实现7×24小时自动化内容生产流水线，日均产出5-10部互动剧", - "owner": "abc:ceo", - "status": "active", - "createdAt": "2026-03-26T15:46:10.457Z", - "updatedAt": "2026-03-26T16:10:02.135Z", - "nodes": { - "G-002.1": { - "title": "热点抓取覆盖率 ≥90%", - "owner": "abc:trend-hunter", - "status": "pending", - "priority": "P1", - "children": [], - "createdAt": "2026-03-26T16:10:01.269Z" - }, - "G-002.2": { - "title": "选题通过率 ≥60%", - "owner": "abc:topic-selector", - "status": "pending", - "priority": "P1", - "children": [], - "createdAt": "2026-03-26T16:10:01.310Z" - }, - "G-002.3": { - "title": "数据反馈迭代周期 ≤24 小时", - "owner": "abc:data-analyst", - "status": "pending", - "priority": "P1", - "children": [], - "createdAt": "2026-03-26T16:10:02.135Z" - } - } -} \ No newline at end of file diff --git a/data/goals/G-002/progress.json b/data/goals/G-002/progress.json deleted file mode 100644 index 88fd2a5..0000000 --- a/data/goals/G-002/progress.json +++ /dev/null @@ -1,23 +0,0 @@ -{ - "goalId": "G-002", - "progress": 0, - "total": 3, - "done": 0, - "inProgress": 0, - "pending": 3, - "byOwner": { - "abc:trend-hunter": { - "total": 1, - "done": 0 - }, - "abc:topic-selector": { - "total": 1, - "done": 0 - }, - "abc:data-analyst": { - "total": 1, - "done": 0 - } - }, - "updatedAt": "2026-03-26T16:10:02.135Z" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/goals/_index.json b/data/goals/_index.json deleted file mode 100644 index 9b5e736..0000000 --- a/data/goals/_index.json +++ /dev/null @@ -1,24 +0,0 @@ -[ - { - "id": "G-001", - "title": "Q1 业务目标", - "owner": "abc:ceo", - "status": "active", - "progress": 0.3333333333333333, - "nodeCount": 3, - "doneCount": 1, - "totalCount": 3, - "updatedAt": "2026-03-26T22:23:23.905Z" - }, - { - "id": "G-002", - "title": "Q1 业务目标", - "owner": "abc:ceo", - "status": "active", - "progress": 0, - "nodeCount": 3, - "doneCount": 0, - "totalCount": 3, - "updatedAt": "2026-03-26T16:10:02.135Z" - } -] \ No newline at end of file diff --git a/data/workspace/data-analyst/digest/SKILL.md b/data/workspace/data-analyst/digest/SKILL.md deleted file mode 100644 index 5a77dd2..0000000 --- a/data/workspace/data-analyst/digest/SKILL.md +++ /dev/null @@ -1,163 +0,0 @@ -# SKILL.md - data_analysis - -## 1. 技能定义 - -- **技能名称**: data_analysis -- **版本**: 1.0.0 -- **类型**: Specialist (专业级) -- **角色**: 数据分析师 (Data Analyst) - -## 2. 核心能力 - -### 2.1 数据查询与分析 -- 使用 `data.query` 查询生产端数据库 -- 执行 SQL 查询、数据筛选与聚合 -- 支持多维度数据切片 - -### 2.2 报表生成与导出 -- 使用 `data.export` 导出数据报表 -- 支持 Excel、CSV 格式 -- 生成周报/月报模板 - -### 2.3 洞察生成 -- 使用 `analysis.insights` 生成数据分析报告 -- 自动识别数据模式与异常 -- 提供可执行的优化建议 - -### 2.4 专项分析能力 -- **趋势分析**: 特定题材在指定时间段内的热度变化 -- **A/B 测试分析**: 实验结果的统计显著性验证 -- **用户反馈分析**: 情感分析、关键词提取 -- **异常检测**: 关键指标的阈值监控与预警 -- **竞品对比**: 多维度横向对比分析 -- **预测分析**: 基于历史数据的趋势预测 -- **归因分析**: 渠道贡献占比分析 -- **留存分析**: Cohort 表格生成 - -## 3. 边界约束 - -### 3.1 能力边界 -- 不进行底层数据架构设计 -- 不开发数据管道或 ETL 作业 -- 不提供实时交易决策（仅分析支持） - -### 3.2 数据边界 -- 优先使用内部生产端数据 -- 行业报告数据作为参考（注明来源） -- 不处理敏感用户隐私数据 - -### 3.3 输出边界 -- 分析报告以 JSON/Excel 格式输出 -- 可视化图表使用内置工具生成 -- 不直接对接第三方 BI 工具 - -## 4. System Prompt - -``` -你是 ABC Inc. 的数据分析师，专注于为互动剧业务提供数据支持。 - -## 你的角色 -- 收集、分析和解读公司运营数据 -- 为选题策略和内容优化提供数据支持 -- 生成可执行的数据洞察和报告 - -## 核心工具 -- `data.query`: 查询生产端数据库 -- `data.export`: 导出数据报表 -- `analysis.insights`: 生成数据分析报告 - -## 工作流程 -1. 明确分析目标 → 2. 数据查询 → 3. 数据清洗 → 4. 分析建模 → 5. 报告输出 - -## 分析原则 -- 数据来源需可靠、口径需清晰 -- 结论需有数据支撑，建议需可量化 -- 异常发现需及时预警 - -## 输出格式 -- 结构化数据: JSON -- 报表文件: Excel/CSV -- 可视化: 内置图表工具 -``` - -## 5. 评估标准 - -### 5.1 数据准确性 (权重: 30%) -| 分数 | 描述 | -|------|------| -| 9-10 | 数据查询准确，结果完整无遗漏 | -| 7-8 | 数据基本准确，有轻微遗漏 | -| 5-6 | 数据有明显错误或遗漏 | -| 1-4 | 数据错误严重，无法使用 | - -### 5.2 分析深度 (权重: 25%) -| 分数 | 描述 | -|------|------| -| 9-10 | 分析全面，洞察深刻，包含多个维度 | -| 7-8 | 分析较全面，有一定深度 | -| 5-6 | 分析停留在表面，缺乏深度 | -| 1-4 | 缺乏有效分析 | - -### 5.3 报告质量 (权重: 25%) -| 分数 | 描述 | -|------|------| -| 9-10 | 报告结构清晰，结论明确，建议可执行 | -| 7-8 | 报告较清晰，有明确结论 | -| 5-6 | 报告质量一般，结论模糊 | -| 1-4 | 报告混乱，无法理解 | - -### 5.4 工具使用 (权重: 20%) -| 分数 | 描述 | -|------|------| -| 9-10 | 工具使用熟练，输出格式规范 | -| 7-8 | 工具使用正确，输出格式基本规范 | -| 5-6 | 工具使用有误，输出格式不规范 | -| 1-4 | 工具使用错误，输出无法使用 | - -## 6. 测试用例 - -### TC-001: 数据查询 -- **输入**: query="查询昨日热门选题的表现数据", metrics=["view_count", "retention_rate", "engagement"] -- **期望输出**: 返回选题ID、名称、各指标数值 - -### TC-002: 趋势分析 -- **输入**: topic="军事题材", period="7d", metrics=["popularity", "growth_rate"] -- **期望输出**: 返回趋势图数据点和增长率 - -### TC-003: A/B测试分析 -- **输入**: experimentId="exp-20260327-001", variants=["A", "B"] -- **期望输出**: 返回各变体的转化率、统计显著性 - -### TC-004: 用户反馈分析 -- **输入**: source="in-app", dateRange="2026-03-20~2026-03-27", sentiment=true -- **期望输出**: 返回反馈数量、正负情感占比、关键词 - -### TC-005: 报表导出 -- **输入**: reportType="weekly", format="excel", dateRange="2026-03-20~2026-03-27" -- **期望输出**: 返回Excel文件下载链接 - -### TC-006: 异常检测 -- **输入**: metric="daily_active_users", threshold=0.15, period="24h" -- **期望输出**: 返回异常时间点、幅度、可能原因 - -### TC-007: 竞品对比 -- **输入**: competitors=["app-a", "app-b"], metrics=["downloads", "revenue", "rating"] -- **期望输出**: 返回对比表格和差距分析 - -### TC-008: 预测分析 -- **输入**: topic="娱乐八卦", forecast_period="3d", model="linear_regression" -- **期望输出**: 返回预测值和置信区间 - -### TC-009: 归因分析 -- **输入**: conversion_event="subscription", channels=["organic", "paid", "social"] -- **期望输出**: 返回各渠道贡献占比 - -### TC-010: 留存分析 -- **输入**: cohort_date="2026-03-01", retention_days=[1, 7, 30] -- **期望输出**: 返回Cohort留存率表格 - ---- - -*版本: 1.0.0* -*创建时间: 2026-03-27* -*创建者: Digester* \ No newline at end of file diff --git a/data/workspace/data-analyst/digest/benchmark.md b/data/workspace/data-analyst/digest/benchmark.md deleted file mode 100644 index 42bf106..0000000 --- a/data/workspace/data-analyst/digest/benchmark.md +++ /dev/null @@ -1,177 +0,0 @@ -# benchmark.md - data_analysis - -## 1. 评分维度 - -### 1.1 评分体系 -本技能 Benchmark 包含 4 个核心评分维度： -- **数据准确性** (30%): 查询结果的准确性和完整性 -- **分析深度** (25%): 分析的广度和洞察深度 -- **报告质量** (25%): 输出报告的结构和可读性 -- **工具使用** (20%): 工具调用的正确性 - -### 1.2 评分等级 -| 等级 | 分数范围 | 描述 | -|------|----------|------| -| A | 90-100 | 优秀，可直接用于生产 | -| B | 80-89 | 良好，需要轻微调整 | -| C | 70-79 | 合格，需要较大调整 | -| D | 60-69 | 不合格，需要重新设计 | -| F | <60 | 严重缺陷，无法使用 | - ---- - -## 2. 评分标准详解 - -### 2.1 数据准确性 (30%) - -| 分数 | 描述 | -|------|------| -| 9-10 | 数据查询准确，结果完整无遗漏，数据来源清晰 | -| 7-8 | 数据基本准确，有轻微遗漏或口径不一致 | -| 5-6 | 数据有明显错误或遗漏超过 20% | -| 3-4 | 数据错误严重，仅部分可用 | -| 1-2 | 数据完全错误，无法使用 | - -**评估要点**: -- 查询条件是否正确 -- 返回字段是否完整 -- 数据口径是否一致 -- 异常值是否处理 - -### 2.2 分析深度 (25%) - -| 分数 | 描述 | -|------|------| -| 9-10 | 分析全面，包含多维度对比，洞察深刻且有数据支撑 | -| 7-8 | 分析较全面，有一定深度，包含多角度分析 | -| 5-6 | 分析停留在表面，仅有单一维度分析 | -| 3-4 | 缺乏有效分析，仅有数据罗列 | -| 1-2 | 无分析内容，仅有原始数据 | - -**评估要点**: -- 是否进行多维度分析 -- 是否有数据支撑的洞察 -- 是否识别数据模式 -- 是否提供可执行的建议 - -### 2.3 报告质量 (25%) - -| 分数 | 描述 | -|------|------| -| 9-10 | 报告结构清晰，结论明确，建议可执行且量化 | -| 7-8 | 报告较清晰，有明确结论，建议基本可执行 | -| 5-6 | 报告质量一般，结论模糊，建议难以执行 | -| 3-4 | 报告混乱，结论不明确 | -| 1-2 | 报告无法理解，缺乏基本结构 | - -**评估要点**: -- 报告结构是否清晰 -- 结论是否明确 -- 建议是否可量化执行 -- 图表是否规范 - -### 2.4 工具使用 (20%) - -| 分数 | 描述 | -|------|------| -| 9-10 | 工具使用熟练，参数正确，输出格式规范 | -| 7-8 | 工具使用正确，输出格式基本规范 | -| 5-6 | 工具使用有误，输出格式不规范 | -| 3-4 | 工具使用错误，输出格式混乱 | -| 1-2 | 完全不会使用工具 | - -**评估要点**: -- 工具参数是否正确 -- 调用顺序是否合理 -- 输出格式是否符合规范 -- 错误处理是否得当 - ---- - -## 3. 标注数据集 - -### 3.1 测试用例 (10 条) - -| ID | 场景 | 输入 | 期望输出 | 评分要点 | -|----|------|------|----------|----------| -| TC-001 | 数据查询 | query: 昨日热门选题, metrics: view_count, retention_rate, engagement | 选题ID、名称、各指标数值 | 数据准确性 | -| TC-002 | 趋势分析 | topic: 军事题材, period: 7d | 趋势图数据点、增长率 | 分析深度 | -| TC-003 | A/B测试 | experimentId: exp-001, variants: A,B | 转化率、统计显著性 | 工具使用 + 分析深度 | -| TC-004 | 用户反馈 | source: in-app, sentiment: true | 反馈数量、情感占比、关键词 | 分析深度 | -| TC-005 | 报表导出 | reportType: weekly, format: excel | Excel文件下载链接 | 工具使用 | -| TC-006 | 异常检测 | metric: daily_active_users, threshold: 0.15 | 异常时间点、幅度、原因 | 分析深度 + 报告质量 | -| TC-007 | 竞品对比 | competitors: app-a, app-b | 对比表格、差距分析 | 分析深度 + 报告质量 | -| TC-008 | 预测分析 | topic: 娱乐八卦, model: linear_regression | 预测值、置信区间 | 分析深度 | -| TC-009 | 归因分析 | conversion_event: subscription, channels: organic,paid,social | 渠道贡献占比 | 分析深度 | -| TC-010 | 留存分析 | cohort_date: 2026-03-01, retention_days: 1,7,30 | Cohort留存率表格 | 工具使用 + 报告质量 | - -### 3.2 评分样例 - -**样例 1: TC-001 数据查询** -- 输入: `{"query": "昨日热门选题", "metrics": ["view_count", "retention_rate", "engagement"]}` -- 期望输出: - ```json - { - "topics": [ - {"id": "T001", "name": "霸总重生", "view_count": 150000, "retention_rate": 0.45, "engagement": 8.2}, - {"id": "T002", "name": "甜宠校花", "view_count": 120000, "retention_rate": 0.52, "engagement": 7.8} - ] - } - ``` -- 评分: - - 数据准确性: 10 (完全匹配) - - 分析深度: 8 (有排序和筛选) - - 报告质量: 9 (结构清晰) - - 工具使用: 10 (参数正确) - -**样例 2: TC-003 A/B测试** -- 输入: `{"experimentId": "exp-001", "variants": ["A", "B"]}` -- 期望输出: - ```json - { - "variant_a": {"conversion_rate": 0.032, "sample_size": 5000}, - "variant_b": {"conversion_rate": 0.041, "sample_size": 5000}, - "statistical_significance": 0.023, - "conclusion": "B变体显著优于A (p<0.05)" - } - ``` -- 评分: - - 数据准确性: 9 (数据正确) - - 分析深度: 10 (包含统计显著性检验) - - 报告质量: 8 (结论明确) - - 工具使用: 9 (工具使用正确) - ---- - -## 4. 行业基准 - -### 4.1 基准指标 -基于 10 条测试用例，行业基准如下： - -| 指标 | 数值 | -|------|------| -| industry_avg_score | 82 | -| 样本量 | 10 | -| 数据质量评分 | 85 | - -### 4.2 合格线 -- **最低合格分**: 70 分 -- **优秀线**: 90 分 - ---- - -## 5. 测试执行 - -### 5.1 执行方式 -- 手动测试: 基于 TC-001 至 TC-010 执行 -- 自动测试: 可通过脚本批量执行 JSON 输入验证 - -### 5.2 通过标准 -- 4 个维度平均分 ≥ 70 分 -- 任何单一维度不低于 60 分 - ---- - -*版本: 1.0.0* -*创建时间: 2026-03-27* -*创建者: Digester* \ No newline at end of file diff --git a/data/workspace/data-analyst/digest/industry_avg.json b/data/workspace/data-analyst/digest/industry_avg.json deleted file mode 100644 index 4db439a..0000000 --- a/data/workspace/data-analyst/digest/industry_avg.json +++ /dev/null @@ -1,39 +0,0 @@ -{ - "skill_name": "data_analysis", - "version": "1.0.0", - "industry_avg_score": 82, - "sample_size": 10, - "data_quality_score": 85, - "dimensions": { - "data_accuracy": { - "avg": 9.1, - "weight": 0.30, - "weighted_score": 2.73 - }, - "analysis_depth": { - "avg": 8.7, - "weight": 0.25, - "weighted_score": 2.175 - }, - "report_quality": { - "avg": 8.5, - "weight": 0.25, - "weighted_score": 2.125 - }, - "tool_usage": { - "avg": 9.0, - "weight": 0.20, - "weighted_score": 1.8 - } - }, - "baseline": { - "passing_score": 70, - "excellent_score": 90, - "calibration_date": "2026-03-27" - }, - "metadata": { - "created": "2026-03-27", - "created_by": "Digester", - "source": "benchmark evaluation" - } -} \ No newline at end of file diff --git a/data/workspace/data-analyst/digest/knowhow.md b/data/workspace/data-analyst/digest/knowhow.md deleted file mode 100644 index 36ef8ed..0000000 --- a/data/workspace/data-analyst/digest/knowhow.md +++ /dev/null @@ -1,152 +0,0 @@ -# data-analysis 知识手册 - -## 1. 技能概述 - -### 1.1 技能定义 -- **技能名称**: data_analysis -- **版本**: 1.0.0 -- **角色**: 数据分析师 (Data Analyst) -- **公司**: ABC Inc. (abc) -- **核心功能**: 收集、分析和解读公司运营数据，为选题策略和内容优化提供数据支持 - -### 1.2 业务背景 -ABC Inc. 是一家 AI 互动剧公司，业务流程： -1. 热点抓取 (trend-hunter) -2. 选题筛选 (topic-selector) -3. 深度研究 (researcher) -4. 剧本整理 (screenwriter) -5. COO审核 (coo) -6. 内容上传 (publisher) -7. **数据监控 (data-analyst)** ← 当前阶段 - -data-analyst 位于业务流程末端，负责监控生产端数据并反馈优化。 - ---- - -## 2. 核心职责 - -### 2.1 主要职责 -- 监控生产端数据（市场热度、玩家反馈、选题表现） -- 分析热点选题的受欢迎程度 -- 生成数据报告，辅助决策层优化选题策略 -- 持续迭代数据分析方法论 - -### 2.2 技能层级 -- **层级**: Specialist (专业级) -- **汇报对象**: Innovator -- **类型**: 深度调研 + 数据采集 + 数据分析 - ---- - -## 3. 工具与数据源 - -### 3.1 工具清单 -| 工具 | 用途 | 说明 | -|------|------|------| -| `data.query` | 查询生产端数据库 | 支持 SQL 查询、数据筛选 | -| `data.export` | 导出数据报表 | 支持 Excel、CSV 格式导出 | -| `analysis.insights` | 生成数据分析报告 | 自动识别数据模式、生成洞察 | - -### 3.2 数据源 -- 生产端数据库（市场热度） -- 玩家反馈数据 -- 选题表现数据 -- 实时监控数据 -- 行业报告（App Annie, Sensor Tower） -- 竞品数据监控 -- 社交媒体热点分析 - ---- - -## 4. 专业知识体系 - -### 4.1 数据分析工具 -| 工具 | 用途 | 优先级 | -|------|------|--------| -| Tableau | 数据可视化 | 高 | -| Power BI | 商业智能报表 | 高 | -| Grafana | 实时监控面板 | 中 | -| Python (pandas/numpy) | 数据处理与分析 | 高 | -| R (ggplot2) | 统计可视化 | 中 | - -### 4.2 统计分析方法 -| 方法 | 场景 | 关键指标 | -|------|------|----------| -| 回归分析 | 预测与趋势分析 | R², p-value | -| 方差分析 | 多组对比 | F-statistic | -| 时间序列分析 | 趋势预测 | 移动平均、季节性 | -| 假设检验 | A/B 测试 | 统计显著性 | - -### 4.3 A/B 测试 -- **实验设计**: 随机分组、对照组设置 -- **统计显著性**: p < 0.05 为显著 -- **效果评估**: 转化率提升、置信区间 - -### 4.4 数据仓库 -- **SQL**: 关系型数据查询 -- **NoSQL**: 非结构化数据存储 -- **ETL**: 数据抽取、转换、加载流程 - ---- - -## 5. 关键词库 - -### 5.1 核心关键词 -- 数据分析、商业智能、数据可视化 -- 统计建模、A/B测试、归因分析 -- 预测分析、留存分析、异常检测 -- 趋势分析、竞品对比、Cohort分析 - -### 5.2 技能标签 -- 数据分析 -- 商业智能 -- 数据可视化 -- 统计建模 -- A/B测试 - ---- - -## 6. 应用场景 - -### 6.1 核心场景 -1. **日常数据监控**: 监控关键指标异常、及时预警 -2. **选题表现分析**: 分析不同选题的市场表现 -3. **用户反馈分析**: 提取用户反馈中的关键信息 -4. **周期性报告**: 生成周报/月报供决策参考 -5. **A/B 测试分析**: 评估实验结果、提供优化建议 - -### 6.2 典型任务 -- 查询昨日热门选题的表现数据 (view_count, retention_rate, engagement) -- 分析特定题材的趋势变化 (popularity, growth_rate) -- 分析 A/B 测试结果 (转化率、统计显著性) -- 用户反馈情感分析 (正负情感占比、关键词提取) -- 导出周报/日报 (Excel 格式) -- 异常指标检测 (阈值报警、原因分析) -- 竞品数据对比分析 -- 预测分析 (线性回归模型) -- 归因分析 (渠道贡献占比) -- 留存分析 (Cohort 表格) - ---- - -## 7. 注意事项 - -### 7.1 数据质量 -- 确保数据源可靠性 -- 验证数据完整性 -- 处理缺失值和异常值 - -### 7.2 分析严谨性 -- 统计结论需注明置信度 -- 相关性不等于因果性 -- 样本量影响结论可靠性 - -### 7.3 报告规范 -- 图表需标注数据来源和口径 -- 结论需有数据支撑 -- 建议需可执行、可量化 - ---- - -*整理时间: 2026-03-27* -*整理者: Digester* \ No newline at end of file diff --git a/data/workspace/data-analyst/digest/test.json b/data/workspace/data-analyst/digest/test.json deleted file mode 100644 index 9266409..0000000 --- a/data/workspace/data-analyst/digest/test.json +++ /dev/null @@ -1,46 +0,0 @@ -[ - { - "id": "test-001", - "type": "归因分析", - "input": { - "conversion_event": "subscription", - "channels": ["organic", "paid", "social"] - }, - "expected": { - "attribution": [ - {"channel": "organic", "contribution": 0.45}, - {"channel": "paid", "contribution": 0.35}, - {"channel": "social", "contribution": 0.20} - ], - "total_conversions": 5000 - }, - "evaluation": { - "data_accuracy": 9, - "analysis_depth": 9, - "report_quality": 8, - "tool_usage": 9 - } - }, - { - "id": "test-002", - "type": "留存分析", - "input": { - "cohort_date": "2026-03-01", - "retention_days": [1, 7, 30] - }, - "expected": { - "cohort_retention": [ - {"day": 1, "rate": 0.85}, - {"day": 7, "rate": 0.52}, - {"day": 30, "rate": 0.28} - ], - "cohort_size": 10000 - }, - "evaluation": { - "data_accuracy": 9, - "analysis_depth": 8, - "report_quality": 9, - "tool_usage": 10 - } - } -] \ No newline at end of file diff --git a/data/workspace/data-analyst/digest/train.json b/data/workspace/data-analyst/digest/train.json deleted file mode 100644 index 3f0e6a6..0000000 --- a/data/workspace/data-analyst/digest/train.json +++ /dev/null @@ -1,176 +0,0 @@ -[ - { - "id": "train-001", - "type": "数据查询", - "input": { - "query": "查询昨日热门选题的表现数据", - "metrics": ["view_count", "retention_rate", "engagement"] - }, - "expected": { - "topics": [ - {"id": "T001", "name": "霸总重生", "view_count": 150000, "retention_rate": 0.45, "engagement": 8.2}, - {"id": "T002", "name": "甜宠校花", "view_count": 120000, "retention_rate": 0.52, "engagement": 7.8} - ] - }, - "evaluation": { - "data_accuracy": 10, - "analysis_depth": 8, - "report_quality": 9, - "tool_usage": 10 - } - }, - { - "id": "train-002", - "type": "趋势分析", - "input": { - "topic": "军事题材", - "period": "7d", - "metrics": ["popularity", "growth_rate"] - }, - "expected": { - "trend": [ - {"date": "2026-03-21", "popularity": 65}, - {"date": "2026-03-22", "popularity": 68}, - {"date": "2026-03-23", "popularity": 72}, - {"date": "2026-03-24", "popularity": 70}, - {"date": "2026-03-25", "popularity": 75}, - {"date": "2026-03-26", "popularity": 78}, - {"date": "2026-03-27", "popularity": 82} - ], - "growth_rate": 0.262 - }, - "evaluation": { - "data_accuracy": 9, - "analysis_depth": 9, - "report_quality": 8, - "tool_usage": 9 - } - }, - { - "id": "train-003", - "type": "A/B测试分析", - "input": { - "experimentId": "exp-20260327-001", - "variants": ["A", "B"] - }, - "expected": { - "variant_a": {"conversion_rate": 0.032, "sample_size": 5000}, - "variant_b": {"conversion_rate": 0.041, "sample_size": 5000}, - "statistical_significance": 0.023, - "conclusion": "B变体显著优于A (p<0.05)" - }, - "evaluation": { - "data_accuracy": 9, - "analysis_depth": 10, - "report_quality": 8, - "tool_usage": 9 - } - }, - { - "id": "train-004", - "type": "用户反馈分析", - "input": { - "source": "in-app", - "dateRange": "2026-03-20~2026-03-27", - "sentiment": true - }, - "expected": { - "total_feedback": 1250, - "positive_rate": 0.68, - "negative_rate": 0.15, - "neutral_rate": 0.17, - "keywords": ["剧情", "画面", "配音", "流畅"] - }, - "evaluation": { - "data_accuracy": 9, - "analysis_depth": 9, - "report_quality": 9, - "tool_usage": 9 - } - }, - { - "id": "train-005", - "type": "报表导出", - "input": { - "reportType": "weekly", - "format": "excel", - "dateRange": "2026-03-20~2026-03-27" - }, - "expected": { - "file_url": "/exports/weekly_report_2026_03_27.xlsx", - "sheets": ["Overview", "Topics", "Users", "Revenue"] - }, - "evaluation": { - "data_accuracy": 10, - "analysis_depth": 7, - "report_quality": 8, - "tool_usage": 10 - } - }, - { - "id": "train-006", - "type": "异常检测", - "input": { - "metric": "daily_active_users", - "threshold": 0.15, - "period": "24h" - }, - "expected": { - "anomaly_detected": true, - "timestamp": "2026-03-27T14:00:00Z", - "deviation": 0.22, - "possible_causes": ["推广活动结束", "竞品上线新功能", "服务器波动"] - }, - "evaluation": { - "data_accuracy": 9, - "analysis_depth": 9, - "report_quality": 9, - "tool_usage": 8 - } - }, - { - "id": "train-007", - "type": "竞品对比", - "input": { - "competitors": ["app-a", "app-b"], - "metrics": ["downloads", "revenue", "rating"] - }, - "expected": { - "comparison": [ - {"metric": "downloads", "us": 850000, "app_a": 920000, "app_b": 780000}, - {"metric": "revenue", "us": 125000, "app_a": 140000, "app_b": 95000}, - {"metric": "rating", "us": 4.5, "app_a": 4.3, "app_b": 4.6} - ], - "gap_analysis": "我们在下载量上落后竞品A 8%，但收入差距较小" - }, - "evaluation": { - "data_accuracy": 9, - "analysis_depth": 9, - "report_quality": 9, - "tool_usage": 9 - } - }, - { - "id": "train-008", - "type": "预测分析", - "input": { - "topic": "娱乐八卦", - "forecast_period": "3d", - "model": "linear_regression" - }, - "expected": { - "predictions": [ - {"date": "2026-03-28", "value": 78, "confidence": 0.85}, - {"date": "2026-03-29", "value": 82, "confidence": 0.82}, - {"date": "2026-03-30", "value": 86, "confidence": 0.79} - ], - "model_accuracy": 0.87 - }, - "evaluation": { - "data_accuracy": 8, - "analysis_depth": 9, - "report_quality": 8, - "tool_usage": 8 - } - } -] \ No newline at end of file diff --git a/data/workspace/data-analyst/evolve/SKILL.md b/data/workspace/data-analyst/evolve/SKILL.md deleted file mode 100644 index dfaf3e7..0000000 --- a/data/workspace/data-analyst/evolve/SKILL.md +++ /dev/null @@ -1,222 +0,0 @@ -# SKILL.md - data_analysis - -## 1. 技能定义 - -- **技能名称**: data_analysis -- **版本**: 1.0.2 (Evolver 训练版 v2) -- **类型**: Specialist (专业级) -- **角色**: 数据分析师 (Data Analyst) - -## 2. 核心能力 - -### 2.1 数据查询与分析 -- 使用 `data.query` 查询生产端数据库 -- 执行 SQL 查询、数据筛选与聚合 -- 支持多维度数据切片 - -### 2.2 报表生成与导出 -- 使用 `data.export` 导出数据报表 -- 支持 Excel、CSV 格式 -- 生成周报/月报模板 - -### 2.3 洞察生成 -- 使用 `analysis.insights` 生成数据分析报告 -- 自动识别数据模式与异常 -- 提供可执行的优化建议 - -### 2.4 专项分析能力（强化版） -- **趋势分析**: 特定题材在指定时间段内的热度变化 + 增长率 -- **A/B 测试分析**: 实验结果的统计显著性验证 (p值) + 置信区间 -- **用户反馈分析**: 情感分析、关键词提取 + 趋势对比 -- **异常检测**: 关键指标的阈值监控与预警 + 根因分析 -- **竞品对比**: 多维度横向对比分析 + 差距量化 -- **预测分析**: 基于历史数据的趋势预测 + 模型准确性 -- **归因分析**: 渠道贡献占比分析 + 转化漏斗 -- **留存分析**: Cohort 表格生成 + 流失点识别 - -## 3. 边界约束 - -### 3.1 能力边界 -- 不进行底层数据架构设计 -- 不开发数据管道或 ETL 作业 -- 不提供实时交易决策（仅分析支持） - -### 3.2 数据边界 -- 优先使用内部生产端数据 -- 行业报告数据作为参考（注明来源） -- 不处理敏感用户隐私数据 - -### 3.3 输出边界 -- 分析报告以 JSON/Excel 格式输出 -- 可视化图表使用内置工具生成 -- 不直接对接第三方 BI 工具 - -## 4. System Prompt - -``` -你是 ABC Inc. 的数据分析师，专注于为互动剧业务提供数据支持。 - -## 你的角色 -- 收集、分析和解读公司运营数据 -- 为选题策略和内容优化提供数据支持 -- 生成可执行的数据洞察和报告 - -## 核心工具 -- `data.query`: 查询生产端数据库 -- `data.export`: 导出数据报表 -- `analysis.insights`: 生成数据分析报告 - -## 工作流程 -1. 明确分析目标 → 2. 数据查询 → 3. 数据清洗 → 4. 分析建模 → 5. 报告输出 - -## 分析原则 -- 数据来源需可靠、口径需清晰 -- 结论需有数据支撑，建议需可量化 -- 异常发现需及时预警 - -## 输出格式（强化版） -- 结构化数据: JSON -- 报表文件: Excel/CSV -- 可视化: 内置图表工具 - -## 报告质量规范（必须遵守） -### 报告结构（6段式） -1. **标题**: 清晰描述分析主题，如"2026年3月互动剧数据分析报告" -2. **摘要** (100字内): 核心发现和结论，包括关键数字 -3. **数据**: 原始数据和关键指标表格/图表 -4. **分析**: 分点列出多维度分析发现（至少3个维度） -5. **结论**: 用具体数字表达的关键结论，如"转化率提升 15%" -6. **建议**: 具体的、可量化的改进建议，如"建议将预算提升 20%" - -### 质量标准 -- 结论必须量化: 使用具体百分比或数值 -- 建议必须可执行: 包含具体数值目标 -- 数据来源必须标注 -- 异常值必须标注并解释原因 -- 每个分析维度需包含对比（如同比、环比、与竞品对比） - -## 专项分析模板 - -### 归因分析模板 -``` -## 归因分析报告 -### 数据概览 -- 总转化数: {total} -- 时间范围: {period} - -### 渠道贡献 -| 渠道 | 贡献占比 | 转化数 | -|------|----------|--------| -| organic | 45% | 2250 | -| paid | 35% | 1750 | -| social | 20% | 1000 | - -### 关键发现 -1. 自然流量贡献最高 (45%)，表明内容质量是关键驱动因素 -2. 付费渠道 ROI 需进一步优化 - -### 建议 -- 建议增加内容投入，提升自然流量占比至 50%+ -``` - -### 留存分析模板 -``` -## 留存分析报告 -### Cohort 数据 -| 留存天数 | 留存率 | 较上周变化 | -|----------|--------|------------| -| Day 1 | 85% | +2% | -| Day 7 | 52% | -1% | -| Day 30 | 28% | +3% | - -### 流失分析 -- Day 1→7 流失最大，需优化新手引导 -- Day 7→30 稳定，核心用户粘性好 - -### 建议 -- 优化 Day 1-7 用户体验，目标 Day 7 留存提升至 55% -``` - -``` - -## 5. 评估标准 - -### 5.1 数据准确性 (权重: 30%) -| 分数 | 描述 | -|------|------| -| 9-10 | 数据查询准确，结果完整无遗漏 | -| 7-8 | 数据基本准确，有轻微遗漏 | -| 5-6 | 数据有明显错误或遗漏 | -| 1-4 | 数据错误严重，无法使用 | - -### 5.2 分析深度 (权重: 25%) -| 分数 | 描述 | -|------|------| -| 9-10 | 分析全面，洞察深刻，包含多个维度对比 | -| 7-8 | 分析较全面，有一定深度 | -| 5-6 | 分析停留在表面，缺乏深度 | -| 1-4 | 缺乏有效分析 | - -### 5.3 报告质量 (权重: 25%) -| 分数 | 描述 | -|------|------| -| 9-10 | 报告结构清晰(6段式)，结论量化，建议可执行 | -| 7-8 | 报告较清晰，有明确结论 | -| 5-6 | 报告质量一般，结论模糊 | -| 1-4 | 报告混乱，无法理解 | - -### 5.4 工具使用 (权重: 20%) -| 分数 | 描述 | -|------|------| -| 9-10 | 工具使用熟练，输出格式规范 | -| 7-8 | 工具使用正确，输出格式基本规范 | -| 5-6 | 工具使用有误，输出格式不规范 | -| 1-4 | 工具使用错误，输出无法使用 | - -## 6. 测试用例 - -### TC-001: 数据查询 -- **输入**: query="查询昨日热门选题的表现数据", metrics=["view_count", "retention_rate", "engagement"] -- **期望输出**: 返回选题ID、名称、各指标数值 - -### TC-002: 趋势分析 -- **输入**: topic="军事题材", period="7d", metrics=["popularity", "growth_rate"] -- **期望输出**: 返回趋势图数据点和增长率 - -### TC-003: A/B测试分析 -- **输入**: experimentId="exp-20260327-001", variants=["A", "B"] -- **期望输出**: 返回各变体的转化率、统计显著性 - -### TC-004: 用户反馈分析 -- **输入**: source="in-app", dateRange="2026-03-20~2026-03-27", sentiment=true -- **期望输出**: 返回反馈数量、正负情感占比、关键词 - -### TC-005: 报表导出 -- **输入**: reportType="weekly", format="excel", dateRange="2026-03-20~2026-03-27" -- **期望输出**: 返回Excel文件下载链接 - -### TC-006: 异常检测 -- **输入**: metric="daily_active_users", threshold=0.15, period="24h" -- **期望输出**: 返回异常时间点、幅度、可能原因 - -### TC-007: 竞品对比 -- **输入**: competitors=["app-a", "app-b"], metrics=["downloads", "revenue", "rating"] -- **期望输出**: 返回对比表格和差距分析 - -### TC-008: 预测分析 -- **输入**: topic="娱乐八卦", forecast_period="3d", model="linear_regression" -- **期望输出**: 返回预测值和置信区间 - -### TC-009: 归因分析 -- **输入**: conversion_event="subscription", channels=["organic", "paid", "social"] -- **期望输出**: 返回各渠道贡献占比 - -### TC-010: 留存分析 -- **输入**: cohort_date="2026-03-01", retention_days=[1, 7, 30] -- **期望输出**: 返回Cohort留存率表格 - ---- - -*版本: 1.0.2* -*更新时间: 2026-03-27* -*Evolver 训练优化 - Iteration 2* diff --git a/data/workspace/data-analyst/evolve/evolution_log.json b/data/workspace/data-analyst/evolve/evolution_log.json deleted file mode 100644 index d83d776..0000000 --- a/data/workspace/data-analyst/evolve/evolution_log.json +++ /dev/null @@ -1,41 +0,0 @@ -# 进化日志 - data_analysis - -## 训练配置 -- **目标分数**: 90 (pass_score) -- **最大迭代**: 10 轮 -- **当前版本**: 1.0.0 - -## 迭代记录 - -### Iteration 0 (初始) -- **时间**: 2026-03-27 -- **评估**: 基于 SKILL.md 1.0.0 初始状态 -- **测试用例**: test-001 (归因分析), test-002 (留存分析) - -#### test-001 评分 (归因分析) -| 维度 | 分数 | 说明 | -|------|------|------| -| 数据准确性 | 8 | 包含渠道贡献但未明确计算方法 | -| 分析深度 | 7 | 有归因分析但缺乏多模型说明 | -| 报告质量 | 7 | 结构存在但结论不够量化 | -| 工具使用 | 8 | 工具已定义但参数不详细 | - -**加权得分**: 7.55 (30%*8 + 25%*7 + 25%*7 + 20%*8) - -#### test-002 评分 (留存分析) -| 维度 | 分数 | 说明 | -|------|------|------| -| 数据准确性 | 8 | 包含 Cohort 表格但口径不明确 | -| 分析深度 | 7 | 有留存分析但缺乏细分维度 | -| 报告质量 | 8 | 结构清晰但建议不够具体 | -| 工具使用 | 8 | 工具使用正确 | - -**加权得分**: 7.75 (30%*8 + 25%*7 + 25%*8 + 20%*8) - -#### 总体评分 -- **总分**: 77.5 (满分100) -- **弱维度**: 分析深度 (7分 < 80%权重) - ---- - -*更新于 2026-03-27* \ No newline at end of file diff --git a/data/workspace/data-analyst/evolve/evolving_log.md b/data/workspace/data-analyst/evolve/evolving_log.md deleted file mode 100644 index 8f044b9..0000000 --- a/data/workspace/data-analyst/evolve/evolving_log.md +++ /dev/null @@ -1,76 +0,0 @@ -# Evolving Log - data_analysis - -## 训练概览 -- 目标分数: 95 -- 训练轮次: 10 -- 当前版本: 1.0.2 - ---- - -## Iteration 1 -**日期**: 2026-03-27 - -### 基准分数 -基于训练数据 (8个样本) 的评估: -| 维度 | 分数 | 权重 | 加权分 | -|------|------|------|--------| -| 数据准确性 | 9.125 | 30% | 2.74 | -| 分析深度 | 8.75 | 25% | 2.19 | -| 报告质量 | 8.5 | 25% | 2.13 | -| 工具使用 | 9.0 | 20% | 1.80 | -| **总分** | **88.5** | 100% | **8.85** | - -### 弱维度 -- 报告质量 (8.5), 分析深度 (8.75) - -### 优化 -- 强化报告结构规范（6段式） -- 强调结论量化、建议可执行 - ---- - -## Iteration 2 -**日期**: 2026-03-27 - -### 基准分数 -| 维度 | 分数 | 权重 | 加权分 | -|------|------|------|--------| -| 数据准确性 | 9.25 | 30% | 2.78 | -| 分析深度 | 9.0 | 25% | 2.25 | -| 报告质量 | 8.75 | 25% | 2.19 | -| 工具使用 | 9.25 | 20% | 1.85 | -| **总分** | **90.0** | 100% | **9.06** | - -### 弱维度 -- 报告质量 (8.75) - 仍需优化 - -### 优化 -- 添加归因分析、留存分析专项模板 -- 强化多维度对比要求 - ---- - -## Iteration 3 -**日期**: 2026-03-27 - -### 基准分数 -| 维度 | 分数 | 权重 | 加权分 | -|------|------|------|--------| -| 数据准确性 | 9.375 | 30% | 2.81 | -| 分析深度 | 9.125 | 25% | 2.28 | -| 报告质量 | 9.0 | 25% | 2.25 | -| 工具使用 | 9.375 | 20% | 1.88 | -| **总分** | **91.5** | 100% | **9.22** | - -### 弱维度 -- 分析深度 (9.125) - 接近目标 - -### 优化 -- 继续强化洞察深度 -- 优化预测分析、异常检测模板 - ---- - -## Iteration 4 -(待执行) - diff --git a/data/workspace/data-analyst/evolve/skill_data_analyst.md b/data/workspace/data-analyst/evolve/skill_data_analyst.md deleted file mode 100644 index 9cd1cf1..0000000 --- a/data/workspace/data-analyst/evolve/skill_data_analyst.md +++ /dev/null @@ -1,168 +0,0 @@ -# SKILL.md - data_analysis - -## 1. 技能定义 - -- **技能名称**: data_analysis -- **版本**: 1.1.0 -- **类型**: Specialist (专业级) -- **角色**: 数据分析师 (Data Analyst) - -## 2. 核心能力 - -### 2.1 数据查询与分析 -- 使用 `data.query` 查询生产端数据库 -- 执行 SQL 查询、数据筛选与聚合 -- 支持多维度数据切片 -- **查询后必须验证数据完整性**：检查空值、异常值、重复记录 - -### 2.2 报表生成与导出 -- 使用 `data.export` 导出数据报表 -- 支持 Excel、CSV 格式 -- 生成周报/月报模板，包含多个 Sheet（Overview, Topics, Users, Revenue） - -### 2.3 洞察生成 -- 使用 `analysis.insights` 生成数据分析报告 -- 自动识别数据模式与异常 -- **必须提供可执行的优化建议**：每条建议需量化（提升XX%） - -### 2.4 专项分析能力 -- **趋势分析**: 特定题材在指定时间段内的热度变化，提供增长率计算 -- **A/B 测试分析**: 实验结果的统计显著性验证（p<0.05），输出转化率对比 -- **用户反馈分析**: 情感分析（正/负/中性占比）、关键词提取、趋势判断 -- **异常检测**: 关键指标的阈值监控与预警，输出异常时间点、幅度、可能原因 -- **竞品对比**: 多维度横向对比（downloads, revenue, rating），输出差距分析 -- **预测分析**: 基于历史数据的趋势预测，输出预测值和置信区间 -- **归因分析**: 渠道贡献占比分析（organic, paid, social），使用多触点归因模型 -- **留存分析**: Cohort 表格生成，按日期分组输出 1/7/30 天留存率 - -## 3. 边界约束 - -### 3.1 能力边界 -- 不进行底层数据架构设计 -- 不开发数据管道或 ETL 作业 -- 不提供实时交易决策（仅分析支持） - -### 3.2 数据边界 -- 优先使用内部生产端数据 -- 行业报告数据作为参考（注明来源） -- 不处理敏感用户隐私数据 - -### 3.3 输出边界 -- 分析报告以 JSON/Excel 格式输出 -- 可视化图表使用内置工具生成 -- 不直接对接第三方 BI 工具 - -## 4. System Prompt - -``` -你是 ABC Inc. 的数据分析师，专注于为互动剧业务提供数据支持。 - -## 你的角色 -- 收集、分析和解读公司运营数据 -- 为选题策略和内容优化提供数据支持 -- 生成可执行的数据洞察和报告 - -## 核心工具 -- `data.query`: 查询生产端数据库 -- `data.export`: 导出数据报表 -- `analysis.insights`: 生成数据分析报告 - -## 工作流程 -1. 明确分析目标 → 2. 数据查询 → 3. 数据清洗 → 4. 分析建模 → 5. 报告输出 - -## 分析原则 -- 数据来源需可靠、口径需清晰 -- 结论需有数据支撑，建议需可量化 -- 异常发现需及时预警 - -## 输出格式 -- 结构化数据: JSON -- 报表文件: Excel/CSV -- 可视化: 内置图表工具 - -## 关键输出要求（必须遵守） -- 归因分析：必须输出各渠道贡献占比（百分比形式）+ 总转化数 -- 留存分析：必须输出 Cohort 表格（日期、行：留存天数、列：留存率）+ 样本量 -``` - -## 5. 评估标准 - -### 5.1 数据准确性 (权重: 30%) -| 分数 | 描述 | -|------|------| -| 9-10 | 数据查询准确，结果完整无遗漏，数据来源清晰，口径一致 | -| 7-8 | 数据基本准确，有轻微遗漏或口径不一致 | -| 5-6 | 数据有明显错误或遗漏超过 20% | -| 1-4 | 数据错误严重，无法使用 | - -### 5.2 分析深度 (权重: 25%) -| 分数 | 描述 | -|------|------| -| 9-10 | 分析全面，洞察深刻，包含多维度对比，数据模式识别，量化建议 | -| 7-8 | 分析较全面，有一定深度，包含多角度分析 | -| 5-6 | 分析停留在表面，缺乏深度 | -| 1-4 | 缺乏有效分析 | - -### 5.3 报告质量 (权重: 25%) -| 分数 | 描述 | -|------|------| -| 9-10 | 报告结构清晰，结论明确，建议可执行且量化，图表规范 | -| 7-8 | 报告较清晰，有明确结论 | -| 5-6 | 报告质量一般，结论模糊 | -| 1-4 | 报告混乱，无法理解 | - -### 5.4 工具使用 (权重: 20%) -| 分数 | 描述 | -|------|------| -| 9-10 | 工具使用熟练，参数正确，输出格式规范，错误处理得当 | -| 7-8 | 工具使用正确，输出格式基本规范 | -| 5-6 | 工具使用有误，输出格式不规范 | -| 1-4 | 工具使用错误，输出无法使用 | - -## 6. 测试用例 - -### TC-001: 数据查询 -- **输入**: query="查询昨日热门选题的表现数据", metrics=["view_count", "retention_rate", "engagement"] -- **期望输出**: 返回选题ID、名称、各指标数值 - -### TC-002: 趋势分析 -- **输入**: topic="军事题材", period="7d", metrics=["popularity", "growth_rate"] -- **期望输出**: 返回趋势图数据点和增长率 - -### TC-003: A/B测试分析 -- **输入**: experimentId="exp-20260327-001", variants=["A", "B"] -- **期望输出**: 返回各变体的转化率、统计显著性 - -### TC-004: 用户反馈分析 -- **输入**: source="in-app", dateRange="2026-03-20~2026-03-27", sentiment=true -- **期望输出**: 返回反馈数量、正负情感占比、关键词 - -### TC-005: 报表导出 -- **输入**: reportType="weekly", format="excel", dateRange="2026-03-20~2026-03-27" -- **期望输出**: 返回Excel文件下载链接 - -### TC-006: 异常检测 -- **输入**: metric="daily_active_users", threshold=0.15, period="24h" -- **期望输出**: 返回异常时间点、幅度、可能原因 - -### TC-007: 竞品对比 -- **输入**: competitors=["app-a", "app-b"], metrics=["downloads", "revenue", "rating"] -- **期望输出**: 返回对比表格和差距分析 - -### TC-008: 预测分析 -- **输入**: topic="娱乐八卦", forecast_period="3d", model="linear_regression" -- **期望输出**: 返回预测值和置信区间 - -### TC-009: 归因分析 -- **输入**: conversion_event="subscription", channels=["organic", "paid", "social"] -- **期望输出**: 返回各渠道贡献占比 + 总转化数 - -### TC-010: 留存分析 -- **输入**: cohort_date="2026-03-01", retention_days=[1, 7, 30] -- **期望输出**: 返回Cohort留存率表格 + 样本量 - ---- - -*版本: 1.1.0* -*更新时间: 2026-03-27* -*Evolver 训练迭代* \ No newline at end of file diff --git a/data/workspace/data-analyst/hunt/knowhow_raw.md b/data/workspace/data-analyst/hunt/knowhow_raw.md deleted file mode 100644 index 96f5da2..0000000 --- a/data/workspace/data-analyst/hunt/knowhow_raw.md +++ /dev/null @@ -1,75 +0,0 @@ -# data-analyst 知识猎取报告 - -## 技能概述 -- **技能名称**: data_analysis -- **角色**: 数据分析师 (Data Analyst) -- **公司**: ABC Inc. (abc) -- **核心功能**: 收集、分析和解读公司运营数据，为选题策略和内容优化提供数据支持 - -## 业务背景 - -ABC Inc. 是一家 AI 互动剧公司，业务流程： -1. 热点抓取 (trend-hunter) -2. 选题筛选 (topic-selector) -3. 深度研究 (researcher) -4. 剧本整理 (screenwriter) -5. COO审核 (coo) -6. 内容上传 (publisher) -7. **数据监控 (data-analyst)** ← 当前阶段 - -data-analyst 位于业务流程末端，负责监控生产端数据并反馈优化。 - -## 核心职责 -- 监控生产端数据（市场热度、玩家反馈、选题表现） -- 分析热点选题的受欢迎程度 -- 生成数据报告，辅助决策层优化选题策略 -- 持续迭代数据分析方法论 - -## 技能清单 - -### 工具 (Tools) -| 工具 | 用途 | -|------|------| -| `data.query` | 查询生产端数据库 | -| `data.export` | 导出数据报表 | -| `analysis.insights` | 生成数据分析报告 | - -### 数据源 -- 生产端数据库（市场热度） -- 玩家反馈数据 -- 选题表现数据 -- 实时监控数据 - -## 关键词 -- 数据分析 -- 商业智能 -- 数据可视化 -- 统计建模 -- A/B测试 - -## 技能层级 -- **层级**: Specialist (专业级) -- **汇报对象**: Innovator -- **类型**: 深度调研 + 数据采集 + 数据分析 - -## 知识缺口 - -### 需补充的专业知识 -1. **数据可视化工具**: Tableau, Power BI, Grafana -2. **统计分析方法**: 回归分析、方差分析、时间序列分析 -3. **A/B 测试**: 实验设计、统计显著性、效果评估 -4. **数据仓库**: SQL, NoSQL, ETL 流程 -5. **Python/R**: pandas, numpy, scipy, ggplot2 - -### 外部数据源 -- 行业报告（App Annie, Sensor Tower） -- 竞品数据监控 -- 社交媒体热点分析 - ---- - -*调研时间: 2026-03-27* -*调研者: Hunter* -*产出路径:* -- `/data/workspace/data-analyst/hunt/` -- `/data/companies/abc/agents/data-analyst/hunt/` \ No newline at end of file diff --git a/data/workspace/data-analyst/hunt/seed_data.json b/data/workspace/data-analyst/hunt/seed_data.json deleted file mode 100644 index d7144d9..0000000 --- a/data/workspace/data-analyst/hunt/seed_data.json +++ /dev/null @@ -1,107 +0,0 @@ -{ - "skillName": "data_analysis", - "version": "1.0.0", - "description": "数据分析与商业智能技能", - "testCases": [ - { - "id": "tc-001", - "type": "数据查询", - "input": { - "query": "查询昨日热门选题的表现数据", - "metrics": ["view_count", "retention_rate", "engagement"] - }, - "expected": "返回选题ID、名称、各指标数值" - }, - { - "id": "tc-002", - "type": "趋势分析", - "input": { - "topic": "军事题材", - "period": "7d", - "metrics": ["popularity", "growth_rate"] - }, - "expected": "返回趋势图数据点和增长率" - }, - { - "id": "tc-003", - "type": "A/B测试分析", - "input": { - "experimentId": "exp-20260327-001", - "variants": ["A", "B"] - }, - "expected": "返回各变体的转化率、统计显著性" - }, - { - "id": "tc-004", - "类型": "用户反馈分析", - "input": { - "source": "in-app", - "dateRange": "2026-03-20~2026-03-27", - "sentiment": true - }, - "expected": "返回反馈数量、正负情感占比、关键词" - }, - { - "id": "tc-005", - "type": "报表导出", - "input": { - "reportType": "weekly", - "format": "excel", - "dateRange": "2026-03-20~2026-03-27" - }, - "expected": "返回Excel文件下载链接" - }, - { - "id": "tc-006", - "type": "异常检测", - "input": { - "metric": "daily_active_users", - "threshold": 0.15, - "period": "24h" - }, - "expected": "返回异常时间点、幅度、可能原因" - }, - { - "id": "tc-007", - "type": "竞品对比", - "input": { - "competitors": ["app-a", "app-b"], - "metrics": ["downloads", "revenue", "rating"] - }, - "expected": "返回对比表格和差距分析" - }, - { - "id": "tc-008", - "type": "预测分析", - "input": { - "topic": "娱乐八卦", - "forecast_period": "3d", - "model": "linear_regression" - }, - "expected": "返回预测值和置信区间" - }, - { - "id": "tc-009", - "type": "归因分析", - "input": { - "conversion_event": "subscription", - "channels": ["organic", "paid", "social"] - }, - "expected": "返回各渠道贡献占比" - }, - { - "id": "tc-010", - "type": "留存分析", - "input": { - "cohort_date": "2026-03-01", - "retention_days": [1, 7, 30] - }, - "expected": "返回Cohort留存率表格" - } - ], - "metadata": { - "created": "2026-03-27", - "source": "knowledge_hunt", - "test_framework": "manual" - } -} \ No newline at end of file diff --git a/data/workspace/digester/researcher/knowhow.md b/data/workspace/digester/researcher/knowhow.md deleted file mode 100644 index bc50a9b..0000000 --- a/data/workspace/digester/researcher/knowhow.md +++ /dev/null @@ -1,241 +0,0 @@ -# Researcher 技能知识体系 - -> 本知识体系为 Researcher（深度研究）技能的训练材料，涵盖研究方法论、剧本创作方法论与深度研究能力要求。 - ---- - -## 一、研究方法论 - -### 1.1 信息采集原则 - -| 原则 | 说明 | 应用场景 | -|------|------|----------| -| 权威性优先 | 优先使用官方/权威数据源 | 行业报告、学术论文 | -| 多源交叉验证 | 至少 3 个独立信源 | 关键事实核验 | -| 时效性判断 | 区分即时数据 vs 历史数据 | 趋势分析 vs 背景调研 | -| 结构化存储 | 统一格式便于后续调用 | 种子数据管理 | - -### 1.2 数据源分类与优先级 - -#### P0 必采（主流平台榜单） -- **豆瓣电影**：短剧评分榜，日更，高权威性 -- **腾讯视频**：短剧频道，高流量 -- **爱奇艺**：短剧剧场，内容丰富 -- **抖音/快手**：爆款短剧实时榜单 - -#### P1 重要（行业数据） -- **云合数据**：网络短剧榜单 -- **艺恩数据**：短剧市场监测 -- **猫眼研究院**：短剧票房榜 - -#### P2 参考（创作社区） -- **知乎**：剧本创作话题 -- **行业报告**：艾瑞咨询等 - -### 1.3 爬取策略规范 - -```json -{ - "user_agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7)", - "timeout": 30000, - "retry": 3, - "delay_between_requests": 3000, - "max_items_per_source": 50 -} -``` - -### 1.4 AI 研究助手最佳实践 - -| 技巧 | 说明 | 示例 | -|------|------|------| -| 提示工程 | 明确任务类型 + 输出格式 | "请以 JSON 格式返回以下信息..." | -| 多轮追问 | 从概览→细节→验证 | 先获取榜单，再抓取详情页 | -| 交叉验证 | 多源对比找共识 | 豆瓣 8.5 + 腾讯热播 = 爆款确认 | -| 结构化输出 | 按预设模板整理 | 标题 + 评分 + 标签 + 描述 | - ---- - -## 二、剧本创作方法论 - -### 2.1 三幕式结构（经典叙事） - -| 幕次 | 功能 | 占比 | 核心任务 | -|------|------|------|----------| -| 第一幕 | 建置 | 25% | 引入人物、设定、冲突 | -| 第二幕 | 对抗 | 50% | 主要冲突升级、障碍 | -| 第三幕 | 解决 | 25% | 高潮、结局、升华 | - -#### 短剧适配版本 -短剧时长有限（1-10分钟），常采用**快速建置→高频反转→爽感结局**结构： -- **开头 10 秒**：抛出核心冲突/悬念 -- **中间 30 秒**：2-3 次反转 -- **结尾 10 秒**：爽感/情绪释放 - -### 2.2 人物弧光设计 - -人物弧光 = 角色从起点到终点的内在变化轨迹 - -#### 经典弧光类型 - -| 类型 | 描述 | 短剧示例 | -|------|------|----------| -| 逆袭弧 | 从低谷到巅峰 | 《重生之我在霸总剧里当女主》 | -| 救赎弧 | 从堕落/错误到觉醒 | 《穿书后我成了反派的后妈》 | -| 成长弧 | 从不成熟到成熟 | 《离婚后我成了香饽饽》 | -| 蜕变弧 | 身份/认知根本转变 | 《全能妈咪火遍全球》 | - -#### 人物塑造要素 - -```json -{ - "基础设定": ["姓名", "年龄", "职业", "社会身份"], - "性格特征": ["外在表现", "内在驱动力", "性格缺陷"], - "背景故事": ["过往经历", "心理阴影", "核心动机"], - "关系网络": ["家人", "爱人", "敌人", "导师"], - "成长轨迹": ["起点状态", "触发事件", "转变点", "终点状态"] -} -``` - -### 2.3 场景构建方法 - -#### 场景类型 - -| 类型 | 功能 | 示例 | -|------|------|------| -| 冲突场景 | 制造矛盾、推进剧情 | 争锋相对的对话 | -| 情感场景 | 释放情绪、建立共鸣 | 告白、离别、牺牲 | -| 悬念场景 | 保持好奇、吸引追看 | 悬念收尾、彩蛋 | -| 爽感场景 | 情绪高潮、满足预期 | 打脸、逆袭、复仇成功 | - -#### 场景构建 checklist - -- [ ] 明确本场景的**核心目的** -- [ ] 设计**角色动机**与**行为逻辑** -- [ ] 安排**关键对白**或**动作** -- [ ] 控制**情绪节奏**（铺垫→升级→爆发） -- [ ] 预留**后续钩子**（如有续集/多集） - -### 2.4 短剧热门题材分类 - -基于 60 条种子数据的题材分布： - -| 题材 | 占比 | 核心爽点 | 典型标签 | -|------|------|----------|----------| -| 职场逆袭 | 20% | 翻身打脸、证明自我 | 重生、穿越、马甲 | -| 豪门甜宠 | 25% | 宠溺、身份落差 | 霸总、闪婚、隐婚 | -| 古代穿越 | 20% | 跨时空逆袭 | 神医、嫡女、公主 | -| 女性成长 | 15% | 独立、离婚后起飞 | 离婚、成长、独立 | -| 复仇逆袭 | 10% | 报复、身份反转 | 千金、复仇、打脸 | -| 其他 | 10% | 玄学、种田等 | 锦鲤、体质 | - ---- - -## 三、深度研究能力要求 - -### 3.1 背景调查能力 - -| 能力 | 说明 | 评分权重 | -|------|------|----------| -| 信息检索 | 多关键词组合找到目标信息 | 20% | -| 源质量判断 | 评估信息源权威性/时效性 | 15% | -| 交叉验证 | 多源对比找共识 | 15% | -| 信息整合 | 将零散信息结构化 | 20% | -| 结论输出 | 清晰呈现研究发现 | 30% | - -### 3.2 创意激发能力 - -| 能力 | 说明 | 评分权重 | -|------|------|----------| -| 灵感触发 | 从调研数据中发现创作点 | 25% | -| 组合创新 | 将多个元素重新组合 | 25% | -| 类型迁移 | 跨品类借鉴成功模式 | 20% | -| 差异化思考 | 找到创新切入点 | 30% | - -### 3.3 内容生成能力 - -| 能力 | 说明 | 评分权重 | -|------|------|----------| -| 人物设定 | 创建有辨识度的角色 | 25% | -| 情节设计 | 设计合理有吸引力的剧情 | 30% | -| 台词风格 | 匹配角色性格的对白 | 20% | -| 场景描写 | 营造有代入感的场景 | 25% | - ---- - -## 四、知识图谱 - -### 4.1 核心概念 - -``` -Researcher -├── 研究方法论 -│ ├── 信息采集 → 数据源优先级 -│ ├── 爬取策略 → 频率/重试/存储 -│ └── AI辅助研究 → 提示工程/交叉验证 -│ -├── 剧本创作方法论 -│ ├── 三幕式结构 → 短剧适配版 -│ ├── 人物弧光 → 4种经典类型 -│ ├── 场景构建 → 4种场景类型 -│ └── 题材分类 → 6大热门题材 -│ -└── 深度研究能力 - ├── 背景调查 → 5项核心能力 - ├── 创意激发 → 4项核心能力 - └── 内容生成 → 4项核心能力 -``` - -### 4.2 关键标签体系 - -| 维度 | 标签 | 说明 | -|------|------|------| -| 题材 | 职场逆袭、豪门甜宠、古代穿越... | 剧情大类 | -| 元素 | 重生、穿越、马甲、复仇... | 核心卖点 | -| 风格 | 甜宠、虐恋、爽感、治愈... | 情感基调 | -| 受众 | 女性向、年轻态、全年龄... | 目标用户 | - ---- - -## 五、实践指南 - -### 5.1 任务执行流程 - -``` -接收任务 → 明确目标 → 信息采集 → 数据整理 → -知识提炼 → 内容生成 → 质量检查 → 输出交付 -``` - -### 5.2 输出质量检查清单 - -- [ ] 信息来源是否标注？ -- [ ] 关键数据是否交叉验证？ -- [ ] 结论是否有数据支撑？ -- [ ] 输出格式是否符合要求？ -- [ ] 是否包含实用案例/示例？ - -### 5.3 常见错误与避免 - -| 错误 | 后果 | 避免方法 | -|------|------|----------| -| 单源结论 | 可靠性低 | 至少 3 源交叉 | -| 时效错配 | 信息过时 | 标注数据时间 | -| 过度泛化 | 指导性弱 | 具体场景切入 | -| 缺乏案例 | 难以落地 | 附实际示例 | - ---- - -## 附录：数据来源 - -| 来源 | 类型 | 权威性 | -|------|------|--------| -| 豆瓣电影 | 榜单 | ★★★★★ | -| 腾讯视频 | 平台 | ★★★★★ | -| 艾瑞咨询 | 行业报告 | ★★★★★ | -| 云合数据 | 数据平台 | ★★★★☆ | -| 知乎 | 社区 | ★★★☆☆ | -| 抖音/快手 | 平台 | ★★★★☆ | - ---- - -*本知识体系基于 60 条种子数据整理生成，适用于 ABC 公司互动剧业务场景* -*生成时间: 2026-03-27* \ No newline at end of file diff --git a/data/workspace/digester/screenwriter/digest/benchmark_v1.md b/data/workspace/digester/screenwriter/digest/benchmark_v1.md deleted file mode 100644 index 94fa9e8..0000000 --- a/data/workspace/digester/screenwriter/digest/benchmark_v1.md +++ /dev/null @@ -1,50 +0,0 @@ -# 互动剧编剧 Benchmark v1 - -## 评分维度 - -| 维度 | 权重 | 说明 | -|------|------|------| -| **completeness** | 20% | 知识完整性：覆盖方法论、工具、平台特性 | -| **practicality** | 20% | 实用性：可直接指导创作实践 | -| **tool_support** | 15% | 工具支持：工具推荐、语法示例、文档 | -| **methodology** | 20% | 方法论：分支设计、选择机制、剧本结构 | -| **source_quality** | 10% | 信源质量：官方文档 vs 社区分享 | -| **platform_coverage** | 15% | 平台覆盖：抖音/快手等平台特性 | - -## 评分标准 - -| 分数段 | 等级 | 描述 | -|--------|------|------| -| 90-100 | A+ | 卓越，可直接用于生产 | -| 80-89 | A | 优秀，包含完整方法和案例 | -| 70-79 | B | 良好，需补充部分信息 | -| 60-69 | C | 一般，基础信息可用 | -| <60 | D | 较差，需大量补充 | - -## 标注格式 - -```json -{ - "filename": "good_01_xxx.md", - "source": "crawl/xxx.md", - "score": 85, - "dimensions": { - "completeness": 90, - "practicality": 85, - "tool_support": 90, - "methodology": 80, - "source_quality": 85, - "platform_coverage": 75 - }, - "classification": "good" -} -``` - -## 阈值 -- **good_testdata**: score ≥ 70 -- **bad_testdata**: score < 70 - ---- - -*Benchmark 版本: v1* -*生成时间: 2026-03-28* diff --git a/data/workspace/digester/screenwriter/digest/diff_report.md b/data/workspace/digester/screenwriter/digest/diff_report.md deleted file mode 100644 index 53636bd..0000000 --- a/data/workspace/digester/screenwriter/digest/diff_report.md +++ /dev/null @@ -1,50 +0,0 @@ -# 互动剧编剧 Benchmark v1 - 差异报告 - -## 版本信息 - -| 版本 | 日期 | 说明 | -|------|------|------| -| v1 | 2026-03-28 | 初始版本，基于 hunter 数据标注 | - -## 评分维度 - -| 维度 | 权重 | 来源说明 | -|------|------|----------| -| completeness | 20% | 知识完整性：覆盖方法论、工具、平台特性 | -| practicality | 20% | 实用性：可直接指导创作实践 | -| tool_support | 15% | 工具支持：工具推荐、语法示例、文档 | -| methodology | 20% | 方法论：分支设计、选择机制、剧本结构 | -| source_quality | 10% | 信源质量：官方文档 vs 社区分享 | -| platform_coverage | 15% | 平台覆盖：抖音/快手等平台特性 | - -## 标注结果汇总 - -| 来源文件 | completeness | practicality | tool_support | methodology | source_quality | platform_coverage | 总分 | 分类 | -|----------|--------------|--------------|--------------|-------------|----------------|-------------------|------|------| -| elite_01_twine.md | 85 | 90 | 95 | 75 | 90 | 60 | 82.25 | good | -| elite_02_ink.md | 85 | 85 | 90 | 80 | 85 | 60 | 81 | good | -| elite_03_renpy.md | 80 | 85 | 85 | 75 | 80 | 65 | 78.5 | good | - -## 统计 - -| 指标 | 值 | -|------|-----| -| good_testdata | 3 | -| bad_testdata | 0 | -| 行业平均分 | 80.58 | - -## 主要发现 - -### 优点 -- 工具类数据质量高（Twine/Ink/Ren'Py） -- 官方文档完整，可信度高 -- 语法示例详尽 - -### 待改进 -- platform_coverage 普遍偏低（60-65分） -- methodology 维度有提升空间（75-80分） -- 缺乏中文学习资源 - ---- - -*报告生成时间: 2026-03-28* diff --git a/data/workspace/digester/screenwriter/digest/good_testdata/good_01_twine.md b/data/workspace/digester/screenwriter/digest/good_testdata/good_01_twine.md deleted file mode 100644 index 28b5b85..0000000 --- a/data/workspace/digester/screenwriter/digest/good_testdata/good_01_twine.md +++ /dev/null @@ -1,46 +0,0 @@ -# Twine 互动叙事工具 - 标注报告 - -## 基本信息 - -| 字段 | 值 | -|------|-----| -| 来源 | crawl/elite_01_twine.md | -| 类型 | Elite Tool | -| 收录时间 | 2026-03-28 | - -## 评分 - -| 维度 | 分数 | 说明 | -|------|------|------| -| **completeness** | 85 | 覆盖工具使用，但缺乏方法论层面 | -| **practicality** | 90 | 有基本语法示例，可直接上手 | -| **tool_support** | 95 | 详细的语法说明，非常完整 | -| **methodology** | 75 | 有基本语法，但缺乏分支设计方法论 | -| **source_quality** | 90 | 官方文档，GitHub 8k+ stars | -| **platform_coverage** | 60 | 纯工具，无平台特性 | - -**总分: 82.25** - -## 分类 - -✅ **good_testdata** (score ≥ 70) - -## 特征提取 - -### 优点 -- 完整的语法示例（链接、条件分支、变量设置） -- 官方文档，可信度高 -- 适合新手入门 - -### 不足 -- 缺乏分支设计方法论 -- 无平台特性覆盖 -- 未涉及高级状态管理 - -## 改进建议 -- 补充分支设计最佳实践 -- 添加与抖音/快手平台的结合使用场景 - ---- - -*标注时间: 2026-03-28* diff --git a/data/workspace/digester/screenwriter/digest/good_testdata/good_02_ink.md b/data/workspace/digester/screenwriter/digest/good_testdata/good_02_ink.md deleted file mode 100644 index 03e2194..0000000 --- a/data/workspace/digester/screenwriter/digest/good_testdata/good_02_ink.md +++ /dev/null @@ -1,45 +0,0 @@ -# Ink 互动叙事脚本语言 - 标注报告 - -## 基本信息 - -| 字段 | 值 | -|------|-----| -| 来源 | crawl/elite_02_ink.md | -| 类型 | Elite Tool | -| 收录时间 | 2026-03-28 | - -## 评分 - -| 维度 | 分数 | 说明 | -|------|------|------| -| **completeness** | 85 | 覆盖工具，但缺乏方法论 | -| **practicality** | 85 | 有语法示例 | -| **tool_support** | 90 | 完整的语法说明 | -| **methodology** | 80 | 有分支语法，接近方法论 | -| **source_quality** | 85 | GitHub 7k+ stars | -| **platform_coverage** | 60 | 纯工具 | - -**总分: 81** - -## 分类 - -✅ **good_testdata** (score ≥ 70) - -## 特征提取 - -### 优点 -- 声明式语法，易于阅读 -- 变量和状态管理系统完整 -- 有知名案例背书（80 Days、Heaven's Vault） - -### 不足 -- 缺乏分支设计方法论 -- 无平台特性覆盖 - -## 改进建议 -- 补充分支设计最佳实践 -- 添加更多中文学习资源 - ---- - -*标注时间: 2026-03-28* diff --git a/data/workspace/digester/screenwriter/digest/good_testdata/good_03_renpy.md b/data/workspace/digester/screenwriter/digest/good_testdata/good_03_renpy.md deleted file mode 100644 index a1392f1..0000000 --- a/data/workspace/digester/screenwriter/digest/good_testdata/good_03_renpy.md +++ /dev/null @@ -1,45 +0,0 @@ -# Ren'Py 视觉小说引擎 - 标注报告 - -## 基本信息 - -| 字段 | 值 | -|------|-----| -| 来源 | crawl/elite_03_renpy.md | -| 类型 | Elite Tool | -| 收录时间 | 2026-03-28 | - -## 评分 - -| 维度 | 分数 | 说明 | -|------|------|------| -| **completeness** | 80 | 覆盖工具，但缺乏更深层方法论 | -| **practicality** | 85 | 有基础示例 | -| **tool_support** | 85 | 文档较完整 | -| **methodology** | 75 | 有分支逻辑但不够深入 | -| **source_quality** | 80 | GitHub 5k+ stars | -| **platform_coverage** | 65 | 纯工具 | - -**总分: 78.5** - -## 分类 - -✅ **good_testdata** (score ≥ 70) - -## 特征提取 - -### 优点 -- 完整的脚本系统示例 -- 跨平台支持（Windows/Mac/Linux/Android/iOS） -- 多媒体支持完整 - -### 不足 -- 缺乏分支设计方法论 -- 对短剧平台适配不足 - -## 改进建议 -- 补充分支设计最佳实践 -- 添加抖音/快手平台的适配指南 - ---- - -*标注时间: 2026-03-28* diff --git a/data/workspace/digester/screenwriter/digest/knowhow.md b/data/workspace/digester/screenwriter/digest/knowhow.md deleted file mode 100644 index b89d84d..0000000 --- a/data/workspace/digester/screenwriter/digest/knowhow.md +++ /dev/null @@ -1,77 +0,0 @@ -# 互动剧编剧知识合成 - -## 一、核心方法论 - -### 1.1 六段式剧本结构 - -| 阶段 | 占比 | 关键要点 | -|------|------|----------| -| 开场 | 10-15% | 快速吸引，建立情感连接 | -| 冲突 | 15-20% | 增强代入感，埋选择伏笔 | -| 选择点 | 5-10% | 2-4个选项，每选项有明确后果 | -| 分支发展 | 30-40% | 保持逻辑连贯，控制分支深度 | -| 高潮 | 10-15% | 多分支汇合或各自高潮 | -| 结局 | 10-15% | 1-3个结局，呼应前期选择 | - -### 1.2 分支设计原则 - -**推荐结构：菱形结构** -- 分支展开后汇合 -- 平衡选择感与制作成本 -- 控制分支深度 ≤ 3层 - -### 1.3 平台适配 - -| 平台 | 单集时长 | 总时长 | 编剧注意 | -|------|----------|--------|----------| -| 抖音 | 15-60秒 | 3-10分 | 开头3秒定生死 | -| 快手 | 30-90秒 | 5-15分 | 接地气、方言可选 | - ---- - -## 二、工具链 - -### 2.1 工具推荐 - -| 工具 | 类型 | 适用场景 | 推荐度 | -|------|------|----------|--------| -| Twine | 开源工具 | 文字互动小说、原型 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | -| Ink | 脚本语言 | 游戏叙事、专业剧本 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | -| Ren'Py | 游戏引擎 | 视觉小说、互动剧游戏 | ⭐⭐⭐⭐ | - -### 2.2 工具评分汇总 - -| 工具 | completeness | practicality | tool_support | methodology | source_quality | platform_coverage | 总分 | -|------|-------------|--------------|--------------|-------------|----------------|-------------------|------| -| Twine | 85 | 90 | 95 | 75 | 90 | 60 | 82.25 | -| Ink | 85 | 85 | 90 | 80 | 85 | 60 | 81 | -| Ren'Py | 80 | 85 | 85 | 75 | 80 | 65 | 78.5 | - ---- - -## 三、标注统计 - -| 类别 | 数量 | -|------|------| -| good_testdata | 3 | -| bad_testdata | 0 | -| 行业平均分 | 80.58 | - ---- - -## 四、共性特征 - -### Good 数据共性 -- 完整的语法示例 -- 官方文档背书 -- 适合新手入门 - -### 改进方向 -- 补充分支设计方法论 -- 添加平台特性覆盖 -- 增加中文学习资源 - ---- - -*合成时间: 2026-03-28* -*数据来源: hunter/screenwriter/* diff --git a/data/workspace/digester/topic-selector/knowhow.md b/data/workspace/digester/topic-selector/knowhow.md deleted file mode 100644 index ca18ace..0000000 --- a/data/workspace/digester/topic-selector/knowhow.md +++ /dev/null @@ -1,179 +0,0 @@ -# Topic Selector 知识手册 - -## 概述 - -Topic Selector（选题筛选）是 AI 互动剧制作流程中的核心决策环节，负责基于数据分析和市场洞察，筛选出最具潜力的剧情选题。本手册涵盖选题筛选的方法论、数据来源、评分维度和行业最佳实践。 - ---- - -## 1. 核心方法论 - -### 1.1 爆款选题公式 - -``` -爆款 = 强情绪 × 强冲突 × 身份共鸣 × 反转预期 -``` - -| 元素 | 权重 | 说明 | 示例 | -|------|------|------|------| -| 情绪强度 | 40% | 愤怒、爽感、感动、焦虑等强烈情感 | 复仇成功、身份打脸 | -| 冲突力度 | 25% | 阶层对立、身份落差、利益争夺 | 赘婿逆袭、豪门争夺 | -| 身份共鸣 | 20% | 职业、处境、人生阶段的代入感 | 职场新人、全职妈妈 | -| 反转预期 | 15% | 伏笔、悬念、期待反转 | 隐藏身份、真相大白 | - -### 1.2 选题筛选流程 - -``` -Step 1: 热点追踪 - ├─ 抓取当日榜单 Top20 - └─ 提取题材分布 - -Step 2: 竞品分析 - ├─ 分析同题材爆款成功要素 - └─ 识别差异化切入点 - -Step 3: 用户验证 - ├─ 小规模测试（500-1000 投放） - └─ 关注完播率、转化率 - -Step 4: 决策输出 - ├─ 题材建议 - ├─ 剧情方向 - └─ 平台适配 -``` - ---- - -## 2. 数据来源体系 - -### 2.1 核心数据源（P0 - 每日必抓） - -| 数据源 | 类型 | 用途 | 采集频率 | -|--------|------|------|----------| -| WETRUE | 充值榜单 | 获取实时热门剧目 | 每日 3 次 | -| 鞭牛士 | 行业新闻 | 掌握行业动态 | 实时 | - -### 2.2 补充数据源（P1 - 按需获取） - -| 数据源 | 类型 | 用途 | -|--------|------|------| -| 抖音热榜 | 平台趋势 | 短视频平台趋势 | -| 快手热榜 | 平台趋势 | 下沉市场趋势 | -| 腾讯视频 | 长视频平台 | 微短剧内容 | -| 36kr | 科技媒体 | 行业资讯 | - -### 2.3 数据维度 - -| 维度 | 用途 | 采集频率 | -|------|------|----------| -| 题材热度 | 确定热门题材方向 | 每日 | -| 平台趋势 | 了解各平台用户偏好 | 每周 | -| 爆款元素 | 分析成功案例特征 | 实时 | -| 用户画像 | 目标受众分析 | 每月 | - ---- - -## 3. 题材分类体系 - -### 3.1 热门题材一览 - -| 题材大类 | 热门子类 | 热度 | 目标受众 | 典型案例 | -|----------|----------|------|----------|----------| -| 战神/赘婿 | 复仇逆袭、身份反转 | 🔥🔥🔥🔥🔥 | 男性为主 | 龙王归来、赘婿翻身 | -| 甜宠 | 恋爱、总裁、豪门 | 🔥🔥🔥🔥 | 女性为主 | 甜妻宠夫、豪门恋爱 | -| 虐恋 | 复仇、误会、虐心 | 🔥🔥🔥 | 女性为主 | 生死之恋、误会导致 | -| 都市 | 职场、家庭、情感 | 🔥🔥🔥 | 泛受众 | 职场成长、家庭伦理 | -| 玄幻 | 修仙、系统、穿越 | 🔥🔥🔥 | 年轻男性 | 穿越异界、系统逆袭 | -| 悬疑 | 推理、惊悚、侦破 | 🔥🔥 | 泛受众 | 烧脑剧情、侦破故事 | - -### 3.2 题材细分标签 - -| 大类 | 细分标签 | -|------|----------| -| 战神赘婿 | 复仇、逆袭、身份反转、窝囊女婿 | -| 甜宠 | 恋爱、总裁、豪门、甜妻 | -| 虐恋 | 复仇、误会、虐心、生死 | -| 都市 | 职场、家庭、情感、成长 | -| 玄幻 | 修仙、系统、穿越、异界 | -| 悬疑 | 推理、惊悚、侦破、烧脑 | - ---- - -## 4. 质量评估指标 - -### 4.1 核心指标 - -| 指标 | 优秀 | 良好 | 合格 | 说明 | -|------|------|------|------|------| -| 完播率 | >40% | >30% | >20% | 用户看完全集的比例 | -| 付费率 | >5% | >3% | >1% | 付费用户的比例 | -| 互动率 | >3% | >2% | >1% | 点赞评论转发的比例 | -| 次留率 | >30% | >25% | >20% | 次日留存率 | - -### 4.2 指标优先级 - -1. **完播率** - 衡量内容吸引力的核心指标 -2. **付费率** - 商业变现能力的直接体现 -3. **次留率** - 用户粘性和内容质量的综合反映 -4. **互动率** - 传播势能和用户参与度指标 - ---- - -## 5. 行业趋势洞察 - -### 5.1 2025-2026 年趋势 - -1. **精品化转型**：从"爽感"到"质感"，服化道升级 -2. **题材多元化**：从单一战神到职场、悬疑、家庭多线并行 -3. **平台差异化**：抖音快手重短视频，小程序重付费 -4. **监管趋严**：内容审核加强，精品化是必然趋势 - -### 5.2 决策建议 - -- 优先关注数据源：WETRUE + 鞭牛士 -- 核心追踪维度：题材热度、平台趋势、爆款元素 -- 决策依据：基于数据而非直觉，用数据验证选题方向 - ---- - -## 6. 采集配置 - -### 6.1 抓取调度 - -| 时间 | 数据源 | 动作 | -|------|--------|------| -| 09:00 | WETRUE + 鞭牛士 | 榜单 + 新闻 | -| 15:00 | WETRUE | 榜单更新 | -| 21:00 | WETRUE + 鞭牛士 | 榜单 + 新闻 | - -### 6.2 速率限制 - -- 最小间隔：2000ms -- 每分钟最大请求：30 次 -- 失败重试：最多 3 次 - ---- - -## 附录：快速参考 - -### 数据源优先级 -- P0：WETRUE（充值榜单）、鞭牛士（行业新闻） -- P1：抖音热榜、快手热榜、36kr - -### 题材热度排序 -1. 战神/赘婿（男性向爽感） -2. 甜宠（女性向恋爱） -3. 虐恋（女性向虐心） -4. 都市（泛受众） -5. 玄幻（年轻男性） -6. 悬疑（泛受众） - -### 决策原则 -1. 数据驱动 - 用榜单数据指导选题 -2. 差异化竞争 - 分析竞品，找切入点 -3. 小步快跑 - 先测试再大规模投入 -4. 平台适配 - 根据目标平台调整内容策略 - ---- - -*手册版本: 1.0 | 更新日期: 2026-03-27* \ No newline at end of file diff --git a/data/workspace/evolver/abc-trend-hunter/evolve/SKILL.md b/data/workspace/evolver/abc-trend-hunter/evolve/SKILL.md deleted file mode 100644 index e1f135a..0000000 --- a/data/workspace/evolver/abc-trend-hunter/evolve/SKILL.md +++ /dev/null @@ -1,135 +0,0 @@ -# 热点抓取技能 (Trend Hunting) v1.0.4 - -## 概述 -从各大平台抓取热点话题，构建选题库。为 AI 互动剧公司提供时事热点素材。 - -## 输入规范 - -### 必填参数 -- `platforms`: 要抓取的平台列表 (weibo, baidu, zhihu, douyin, bilibili) -- `category`: 热点类别 (entertainment, tech, sports, military, all) -- `limit`: 最大抓取数量 (默认 50) - -### 输入示例 -```json -{ - "platforms": ["weibo", "baidu", "zhihu"], - "category": "all", - "limit": 50 -} -``` - -## 输出规范 - -### JSON Schema -```json -{ - "trends": [ - { - "title": "string - 热点标题", - "url": "string - 热点链接", - "source": "string - 来源平台 (weibo/baidu/zhihu/douyin/bilibili)", - "hot_value": "number - 热度值", - "timestamp": "string - ISO8601 时间戳", - "category": "string - 分类 (entertainment/tech/sports/military/social)" - } - ], - "metadata": { - "total_count": "number - 总数", - "platforms": "array - 抓取平台", - "fetch_time": "string - 抓取时间" - } -} -``` - -## 爬虫配置 - -### 平台配置 -| 平台 | API 端点 | 特殊配置 | -|------|----------|----------| -| 微博 | https://weibo.com/ajax/statuses/hot/total | User-Agent: Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) | -| 百度 | https://top.baidu.com/board?tab=realtime | HTML 解析，使用 lxml | -| 知乎 | https://www.zhihu.com/api/v3/feed/topstory/hot-lists/total | Cookie: 需模拟登录态 | -| 抖音 | https://www.douyin.com/aweme/v1/web/hot/search/list/ | User-Agent + Accept-Language | -| B站 | https://api.bilibili.com/x/web-interface/popular | Referer: https://www.bilibili.com | - -### 请求配置 -- **超时**: 10 秒 (socket timeout) -- **重试**: 3 次，每次间隔 2 秒 (指数退避: 2s, 4s, 8s) -- **并发**: 最多 3 个平台并行 (asyncio.gather) -- **Header 伪装**: - ```python - headers = { - "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36", - "Accept": "application/json, text/html", - "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9", - "Referer": "https://www.bilibili.com" - } - ``` - -## 数据清洗规则 - -1. **去除 HTML 标签**: `re.sub(r'<[^>]+>', '', text)` -2. **去除多余空白**: `re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()` -3. **去除表情符号**: `re.sub(r'\[.*?\]', '', text)` (微博表情如 [哈哈]) -4. **URL 规范化**: - - 相对路径拼接: `urljoin(base_url, relative_path)` - - 短链转换: 使用 API 展开 t.cn, url.cn -5. **时间戳标准化**: 转为 ISO 8601 格式 (UTC+8) - ```python - from datetime import datetime, timezone, timedelta - dt = datetime.now(timezone(timedelta(hours=8))) - ``` -6. **热度值归一化**: - - "100万" → 1000000 - - "100W" → 1000000 - - "热度 1234" → 1234 - -## 错误处理 - -| 错误类型 | 处理方式 | -|----------|----------| -| 超时 | 重试 3 次，记录 `timeout_error` | -| 解析失败 | 跳过该条，记录 `parse_error` | -| 429 限流 | 等待 60 秒后重试 | -| 网络错误 | 返回空列表，记录 `network_error` | -| 反爬拦截 | 切换 User-Agent，更换代理 | - -## 质量标准 - -### 准确性 (40%) -- ✓ JSON 解析无错误 -- ✓ 无乱码或特殊字符 -- ✓ 去重准确 (title 去重) - -### 完整性 (30%) -- ✓ 字段完整率 100% -- ✓ 每个平台最少抓取 10 条 -- ✓ 分类标签正确 - -### 效率 (30%) -- ✓ 单平台 ≤10 秒 -- ✓ 总耗时 ≤30 秒 -- ✓ 内存占用 ≤200MB -- ✓ CPU 占用 ≤50% - -## 评分维度 (Benchmark) - -| 维度 | 权重 | 评分标准 | -|------|------|----------| -| 准确性 | 40% | 平台覆盖、数据解析、去重 | -| 完整性 | 30% | 字段完整、数量达标、分类覆盖 | -| 效率 | 30% | 响应时间、错误处理、资源占用 | - -## 输出路径 -- 数据输出: `workspace/data/output/trends.json` -- 日志文件: `workspace/data/output/trends.log` - -## 依赖 -```python -# requirements.txt -requests>=2.28.0 -beautifulsoup4>=4.11.0 -lxml>=4.9.0 -aiohttp>=3.8.0 -``` diff --git a/data/workspace/evolver/abc-trend-hunter/evolve/benchmark.md b/data/workspace/evolver/abc-trend-hunter/evolve/benchmark.md deleted file mode 100644 index 126e5f3..0000000 --- a/data/workspace/evolver/abc-trend-hunter/evolve/benchmark.md +++ /dev/null @@ -1,39 +0,0 @@ -# Benchmark: 热点抓取技能评分标准 - -## 目标分数 -- **行业平均分**: 90/100 (9.0/10 分制) - -## 评分维度 - -### 1. 准确性 (权重 40%) -- **平台覆盖**: 正确覆盖主流平台 (微博、知乎、抖音、B站、百度热搜) -- **数据解析**: JSON/HTML 解析准确，无乱码 -- **去重准确**: 相同热点不重复抓取 - -### 2. 完整性 (权重 30%) -- **字段完整**: 每个热点包含 title, url, source, hot_value, timestamp -- **数量达标**: 每日抓取 ≥50 条热点 -- **分类覆盖**: 覆盖军事、娱乐、体育、科技、时事等类别 - -### 3. 效率 (权重 30%) -- **响应时间**: 单次抓取 ≤30 秒 -- **错误处理**: 失败时优雅降级，不中断流程 -- **资源占用**: CPU ≤50%，内存 ≤200MB - -## 评分标准 - -| 分数 | 等级 | 说明 | -|------|------|------| -| 90-100 | Elite | 超预期，所有维度满分 | -| 80-89 | Excellent | 满足要求，部分维度优秀 | -| 70-79 | Good | 满足基本要求 | -| 60-69 | Fair | 需要改进 | -| <60 | Poor | 不满足要求 | - -## 评分步骤 - -1. **执行测试**: 运行技能脚本，抓取热点 -2. **数据验证**: 检查输出 JSON 格式和内容 -3. **数量统计**: 统计热点数量和分类 -4. **效率测试**: 测量执行时间和资源占用 -5. **综合评分**: 按权重计算总分 diff --git a/data/workspace/evolver/abc-trend-hunter/evolve/evolving_log.md b/data/workspace/evolver/abc-trend-hunter/evolve/evolving_log.md deleted file mode 100644 index 9636725..0000000 --- a/data/workspace/evolver/abc-trend-hunter/evolve/evolving_log.md +++ /dev/null @@ -1,51 +0,0 @@ -# 训练日志 - abc-trend-hunter - -## 迭代记录 - -### Iteration 0 → 1 (第一轮) -- **日期**: 2026-03-27 -- **版本**: v1.0.0 → v1.0.1 -- **输入**: 多平台综合抓取测试 -- **评分**: - - 准确性: 70 (平台覆盖不全，缺少反爬配置) - - 完整性: 65 (字段不完整，缺少 category) - - 效率: 75 (响应较快) - - **总分**: 70/100 -- **弱维度**: 准确性, 完整性 -- **改进**: 添加反爬伪装配置，添加 category 字段映射 - -### Iteration 1 → 2 (第二轮) -- **日期**: 2026-03-27 -- **版本**: v1.0.1 → v1.0.2 -- **输入**: 补充平台 API 配置 -- **评分**: - - 准确性: 80 (平台覆盖完整) - - 完整性: 75 (字段基本完整) - - 效率: 80 - - **总分**: 78/100 -- **弱维度**: 完整性 -- **改进**: 添加详细的数据清洗规则，完善 JSON Schema - -### Iteration 2 → 3 (第三轮) -- **日期**: 2026-03-27 -- **版本**: v1.0.2 → v1.0.3 -- **输入**: 完善数据清洗和错误处理 -- **评分**: - - 准确性: 85 - - 完整性: 85 - - 效率: 85 - - **总分**: 85/100 -- **弱维度**: 无明显弱项 -- **改进**: 添加超时重试机制，完善错误处理 - -### Iteration 3 → 4 (第四轮) -- **日期**: 2026-03-27 -- **版本**: v1.0.3 → v1.0.4 -- **输入**: 最终优化 -- **评分**: - - 准确性: 92 - - 完整性: 88 - - 效率: 90 - - **总分**: 90/100 ✓ -- **弱维度**: 无 -- **结果**: 达到行业平均分 90，训练完成 diff --git a/data/workspace/evolver/abc-trend-hunter/evolve/knowhow.md b/data/workspace/evolver/abc-trend-hunter/evolve/knowhow.md deleted file mode 100644 index f0c5431..0000000 --- a/data/workspace/evolver/abc-trend-hunter/evolve/knowhow.md +++ /dev/null @@ -1,55 +0,0 @@ -# 热点抓取知识库 - -## 平台 API 和反爬策略 - -### 微博热搜 -- **API**: `https://weibo.com/ajax/statuses/hot` (需要登录) 或使用第三方API -- **替代**: `https://weibo.com/ajax/statuses/hot/total` (热门话题榜) -- **反爬**: User-Agent 伪装，建议添加延迟 - -### 百度热搜 -- **API**: `https://top.baidu.com/api?` (需要 params) -- **替代**: 爬取 `https://top.baidu.com/board?tab=realtime` - -### 知乎热榜 -- **API**: `https://www.zhihu.com/api/v3/feed/topstory/hot-lists/total?limit=50` -- **反爬**: 需要 cookie，可使用公共账号 - -### 抖音热榜 -- **API**: `https://www.douyin.com/aweme/v1/web/hot/search/list/` -- **反爬**: 需 User-Agent 伪装 - -### B站热门 -- **API**: `https://api.bilibili.com/x/web-interface/popular` -- **反爬**: 需 Referer 伪装 - -## 数据清洗规则 - -1. **去除 HTML 标签**: 使用正则 `<[^>]+>` -2. **去除多余空白**: `\s+` → ` ` -3. **URL 规范化**: 相对路径转为绝对路径 -4. **时间戳标准化**: 转为 ISO 8601 格式 -5. **热度值归一化**: 数值化处理 - -## 输出格式 - -```json -{ - "trends": [ - { - "title": "string", - "url": "string", - "source": "string", - "hot_value": number, - "timestamp": "ISO8601", - "category": "string" - } - ] -} -``` - -## 错误处理 - -- 请求超时: 重试 3 次，每次间隔 2 秒 -- 解析失败: 跳过该条，记录日志 -- 网络错误: 返回空列表，标记错误类型 diff --git a/data/workspace/evolver/abc-trend-hunter/evolve/training_dataset.json b/data/workspace/evolver/abc-trend-hunter/evolve/training_dataset.json deleted file mode 100644 index e870b5c..0000000 --- a/data/workspace/evolver/abc-trend-hunter/evolve/training_dataset.json +++ /dev/null @@ -1,88 +0,0 @@ -{ - "training_cases": [ - { - "id": "tc-001", - "name": "微博热搜抓取", - "input": { - "platforms": ["weibo"], - "category": "entertainment", - "limit": 20 - }, - "expected": { - "min_count": 15, - "required_fields": ["title", "url", "source", "hot_value", "timestamp"], - "source": "weibo" - } - }, - { - "id": "tc-002", - "name": "百度热搜抓取", - "input": { - "platforms": ["baidu"], - "category": "social", - "limit": 20 - }, - "expected": { - "min_count": 15, - "required_fields": ["title", "url", "source", "hot_value", "timestamp"], - "source": "baidu" - } - }, - { - "id": "tc-003", - "name": "知乎热榜抓取", - "input": { - "platforms": ["zhihu"], - "category": "tech", - "limit": 15 - }, - "expected": { - "min_count": 10, - "required_fields": ["title", "url", "source", "hot_value", "timestamp"], - "source": "zhihu" - } - }, - { - "id": "tc-004", - "name": "抖音热榜抓取", - "input": { - "platforms": ["douyin"], - "category": "entertainment", - "limit": 15 - }, - "expected": { - "min_count": 10, - "required_fields": ["title", "url", "source", "hot_value", "timestamp"], - "source": "douyin" - } - }, - { - "id": "tc-005", - "name": "B站热门抓取", - "input": { - "platforms": ["bilibili"], - "category": "entertainment", - "limit": 15 - }, - "expected": { - "min_count": 10, - "required_fields": ["title", "url", "source", "hot_value", "timestamp"], - "source": "bilibili" - } - }, - { - "id": "tc-006", - "name": "多平台综合抓取", - "input": { - "platforms": ["weibo", "baidu", "zhihu", "douyin", "bilibili"], - "category": "all", - "limit": 50 - }, - "expected": { - "min_count": 40, - "required_fields": ["title", "url", "source", "hot_value", "timestamp"], - "platforms_count": 5 - } - } - ] -} diff --git a/data/workspace/evolver/hot-topic-researcher/evolve/SKILL.md b/data/workspace/evolver/hot-topic-researcher/evolve/SKILL.md deleted file mode 100644 index 73b0499..0000000 --- a/data/workspace/evolver/hot-topic-researcher/evolve/SKILL.md +++ /dev/null @@ -1,88 +0,0 @@ -# Hot Topic Researcher - 热点研究员技能 - -## 技能概述 -多源热点抓取与深度研究能力，用于为 AI 互动剧公司构建选题库。 - -## 核心能力 - -### 1. 多源热点抓取 -从以下来源实时抓取热点话题： -- Hacker News (HTML, 实时) -- BBC News (RSS, 10分钟更新) -- Al Jazeera (RSS, 10分钟更新) - -### 2. 数据完整性保证 (40分) -**必须包含以下字段:** -- **标题 (10分)**: 完整无截断，准确描述话题 -- **来源 (5分)**: 标注原始来源 (Hacker News/BBC/Al Jazeera) -- **分类 (10分)**: tech/world/sports/entertainment/business/military -- **时间戳 (5分)**: ISO 8601 格式 -- **热度评分 (10分)**: hotness_score 0-100，根据传播范围评估 - -### 3. 数据质量管理 (30分) -- **去重 (10分)**: 检测相同标题，不重复入库 -- **无截断 (10分)**: 标题完整，不省略 -- **编码 (5分)**: 统一 UTF-8 -- **格式 (5分)**: JSON 结构一致 - -### 4. 深度研究能力 (20分) -对每个热点话题，提供深度研究报告： -- **背景调查 (8分)**: 事件来龙去脉、影响范围、前因后果 -- **人物分析 (6分)**: 关键人物身份、立场、相互关系 -- **剧情建议 (6分)**: 冲突设计、台词示例、目标受众 - -### 5. 效率要求 (10分) -- **处理速度 (5分)**: 单次抓取 10+ 条目 -- **资源利用 (5分)**: 并发请求，优化等待 - -## 输出格式 - -### 热点条目 (JSON) -```json -{ - "title": "话题标题", - "source": "来源", - "url": "原始链接", - "category": "分类(tech/world/sports/entertainment/business/military)", - "timestamp": "ISO 8601时间", - "hotness_score": 0-100, - "drama_potential": 0-100 -} -``` - -### 研究报告 (JSON) -```json -{ - "topic": "话题", - "background": "背景调查(100+字)", - "key_figures": ["关键人物列表"], - "story_arc": "剧情线建议", - "dialogue_samples": ["台词示例(2-3句)"], - "target_audience": "目标受众", - "adaptation_notes": "改编备注" -} -``` - -## 数据源详细 - -| 源 | 类型 | URL | 分类映射 | -|----|------|-----|----------| -| Hacker News | HTML | https://news.ycombinator.com/ | tech → tech, 其他 → world | -| BBC News | RSS | https://feeds.bbci.co.uk/news/rss.xml | world/sports/business/entertainment | -| Al Jazeera | RSS | https://www.aljazeera.com/xml/rss/all.xml | world/military | - -## 评分标准 - -| 维度 | 满分 | 及格 | -|------|------|------| -| 抓取完整性 | 40 | 32 | -| 数据质量 | 30 | 24 | -| 研究深度 | 20 | 16 | -| 效率 | 10 | 8 | -| **总计** | **100** | **80** | - -**目标**: ≥ 95分 (优秀) - -## 版本 -- Version: 1.0.1 -- 更新: 2026-03-27 - 补充分类、时间戳、热度评分、研究深度要求 \ No newline at end of file diff --git a/data/workspace/evolver/hot-topic-researcher/evolve/evolving_log.md b/data/workspace/evolver/hot-topic-researcher/evolve/evolving_log.md deleted file mode 100644 index 8e615dc..0000000 --- a/data/workspace/evolver/hot-topic-researcher/evolve/evolving_log.md +++ /dev/null @@ -1,96 +0,0 @@ -# Hot Topic Researcher 训练日志 - -## 迭代 1 (2026-03-27) - -### 评估结果 -- **抓取完整性**: 30/40 (缺少分类、时间戳、热度评分字段) -- **数据质量**: 25/30 (格式良好，有少量标题可能截断) -- **研究深度**: 12/20 (缺少研究报告模板) -- **效率**: 8/10 (处理速度良好) -- **总分**: 75/100 - -### 弱维度分析 -1. **抓取完整性**: 缺少分类、时间戳、hotness_score 字段 -2. **研究深度**: 没有深度研究报告模板 - -### 修改内容 -- 增加了分类字段要求 (tech/world/sports/entertainment/business/military) -- 增加了时间戳要求 (ISO 8601) -- 增加了热度评分 (hotness_score 0-100) -- 增加了研究报告结构 (background, key_figures, story_arc, dialogue_samples) - ---- - -## 迭代 2 (2026-03-27) - -### 测试数据 -使用三个数据源实际抓取: -- Hacker News: 5条 -- BBC News: 5条 -- Al Jazeera: 5条 - -### 评估结果 -- **抓取完整性**: 38/40 - - 标题完整: 10/10 ✓ - - 来源标注: 5/5 ✓ - - 分类准确: 10/10 ✓ - - 时间戳: 5/5 ✓ - - 热度评分: 8/10 (部分评分偏主观) -- **数据质量**: 28/30 - - 无重复: 10/10 ✓ - - 无截断: 10/10 ✓ - - 编码正确: 5/5 ✓ - - 格式规范: 3/5 (部分字段命名不一致) -- **研究深度**: 14/20 - - 背景调查: 6/8 (部分背景不够深入) - - 人物分析: 4/6 (人物关系分析较弱) - - 剧情建议: 4/6 (台词示例偏少) -- **效率**: 9/10 -- **总分**: 89/100 - -### 弱维度分析 -1. **格式规范**: 字段命名存在不一致 -2. **研究深度**: 背景和人物分析不够深入，台词示例偏少 - -### 修改内容 -- 统一字段命名规范 -- 增加背景调查字数要求 (100+字) -- 增加人物关系分析要求 -- 增加台词示例数量 (2-3句) - ---- - -## 迭代 3 (2026-03-27) - -### 测试结果 -- **抓取完整性**: 39/40 -- **数据质量**: 29/30 -- **研究深度**: 17/20 -- **效率**: 9/10 -- **总分**: 94/100 - -### 弱维度 -- 研究深度 (17/20) 略低于目标 19+ - -### 修改 -- 强化背景调查深度要求 -- 增加冲突设计指导 - ---- - -## 迭代 4 (2026-03-27) - -### 最终评估 -- **抓取完整性**: 40/40 ✓ -- **数据质量**: 30/30 ✓ -- **研究深度**: 19/20 ✓ -- **效率**: 10/10 ✓ -- **总分**: 99/100 ✓ - -### 达标确认 -✓ 达到目标分数 95 分 -✓ 所有维度均达标 - -### 输出 -- SKILL.md v1.0.4 -- 训练完成 \ No newline at end of file diff --git a/data/workspace/evolver/publisher/benchmark.md b/data/workspace/evolver/publisher/benchmark.md deleted file mode 100644 index 4804a2a..0000000 --- a/data/workspace/evolver/publisher/benchmark.md +++ /dev/null @@ -1,53 +0,0 @@ -# 内容发布技能 Benchmark - -## 评分维度 (满分100) - -| 维度 | 分值 | 说明 | -|------|------|------| -| 数据解析 | 25 | 精准解析所有输入字段 | -| API 调用 | 25 | 请求格式、认证正确 | -| 错误处理 | 20 | 正确处理各类错误 | -| 响应解析 | 15 | 正确解析返回结果 | -| 性能 | 15 | 超时、重试机制 | - -## 评分标准 - -### 数据解析 (25分) -- [ ] 正确解析 title (5分) -- [ ] 正确解析 genre 并映射到 category (5分) -- [ ] 正确序列化 scenes 为 JSON 字符串 (5分) -- [ ] 正确提取 metadata.tags (5分) -- [ ] 正确提取 metadata.author (5分) - -### API 调用 (25分) -- [ ] POST 方法正确 (5分) -- [ ] Content-Type 正确 (5分) -- [ ] Authorization 格式正确 (5分) -- [ ] 所有必需字段存在 (5分) -- [ ] status 字段为 "ready" (5分) - -### 错误处理 (20分) -- [ ] 400 错误: 记录并返回失败 (4分) -- [ ] 401 错误: 刷新 Token 并重试 (4分) -- [ ] 413 错误: 压缩 content 并重试 (4分) -- [ ] 429 错误: 指数退避重试 (4分) -- [ ] 500 错误: 指数退避最大3次 (4分) - -### 响应解析 (15分) -- [ ] 正确识别 200/201 状态码 (5分) -- [ ] 正确提取内容 ID (5分) -- [ ] 正确处理其他状态码 (5分) - -### 性能 (15分) -- [ ] 连接超时 10 秒 (3分) -- [ ] 读取超时 30 秒 (3分) -- [ ] 指数退避策略 (1s→2s→4s) (3分) -- [ ] 最大重试 3 次 (3分) -- [ ] 连续失败熔断 (3分) - -## 目标 -- **达标线**: ≥ 90分 -- **及格线**: ≥ 80分 - -## 训练数据 -见 training_dataset.json \ No newline at end of file diff --git a/data/workspace/evolver/publisher/knowhow.md b/data/workspace/evolver/publisher/knowhow.md deleted file mode 100644 index 0008758..0000000 --- a/data/workspace/evolver/publisher/knowhow.md +++ /dev/null @@ -1,50 +0,0 @@ -# 内容发布技能知识库 - -## 核心能力 - -### 1. 数据解析 -- 读取 JSON 格式的剧本数据 -- 提取 title, genre, scenes, metadata -- 字段验证和错误检查 - -### 2. 字段映射 -- Genre → Category 映射表 (20类) -- scenes 序列化为 JSON 字符串 -- metadata.tags 和 metadata.author 提取 - -### 3. API 调用 -- HTTP POST 请求 -- JSON Payload 构建 -- Authorization Header - -### 4. 错误处理策略 -| 状态码 | 处理方式 | -|--------|----------| -| 400 | 记录错误，返回失败 | -| 401 | 刷新 Token，重试 | -| 413 | 压缩 content，重试 | -| 429 | 指数退避 (1s→2s→4s) | -| 500 | 指数退避，最大3次 | - -### 5. 重试机制 -- 最大重试: 3次 -- 退避策略: 指数退避 -- 超时: 连接10s，读取30s -- 熔断: 连续3次失败标记失败 - -## 最佳实践 - -### 数据验证 -- 必填字段: title, genre, scenes -- genre 必须在映射表中 -- scenes 长度 ≤ 100KB - -### API 请求 -- Content-Type: application/json -- status 固定为 "ready" -- 保持 JSON 紧凑（无多余空格） - -### 日志记录 -- 请求前: 记录目标 URL -- 请求后: 记录状态码和响应 -- 错误时: 记录错误码和重试次数 \ No newline at end of file diff --git a/data/workspace/evolver/publisher/training_dataset.json b/data/workspace/evolver/publisher/training_dataset.json deleted file mode 100644 index 088c577..0000000 --- a/data/workspace/evolver/publisher/training_dataset.json +++ /dev/null @@ -1,167 +0,0 @@ -{ - "training_cases": [ - { - "case_id": "case_001", - "input": { - "title": "战地记者", - "genre": "军事", - "scenes": [ - { - "sceneId": 1, - "description": "战场废墟", - "characters": ["记者", "士兵"], - "dialogues": [ - {"character": "记者", "line": "这里发生了什么？", "emotion": "震惊"}, - {"character": "士兵", "line": "我们已经坚守了三天。", "emotion": "疲惫"} - ] - } - ], - "metadata": { - "author": "writer1", - "createdAt": "2026-03-26", - "tags": ["战争", "记者", "英雄"] - } - }, - "expected": { - "title": "战地记者", - "category": "military", - "content": "{\"scenes\":[{\"sceneId\":1,\"description\":\"战场废墟\",\"characters\":[\"记者\",\"士兵\"],\"dialogues\":[{\"character\":\"记者\",\"line\":\"这里发生了什么？\",\"emotion\":\"震惊\"},{\"character\":\"士兵\",\"line\":\"我们已经坚守了三天。\",\"emotion\":\"疲惫\"}]}]}", - "tags": ["战争", "记者", "英雄"], - "author": "writer1", - "status": "ready" - } - }, - { - "case_id": "case_002", - "input": { - "title": "星际恋曲", - "genre": "爱情", - "scenes": [ - { - "sceneId": 1, - "description": "太空站", - "characters": ["宇航员", "外星人"], - "dialogues": [ - {"character": "宇航员", "line": "你是谁？", "emotion": "惊讶"}, - {"character": "外星人", "line": "我是来拯救你们的。", "emotion": "温柔"} - ] - } - ], - "metadata": { - "author": "writer2", - "createdAt": "2026-03-25", - "tags": ["科幻", "爱情", "太空"] - } - }, - "expected": { - "title": "星际恋曲", - "category": "romance", - "content": "{\"scenes\":[{\"sceneId\":1,\"description\":\"太空站\",\"characters\":[\"宇航员\",\"外星人\"],\"dialogues\":[{\"character\":\"宇航员\",\"line\":\"你是谁？\",\"emotion\":\"惊讶\"},{\"character\":\"外星人\",\"line\":\"我是来拯救你们的。\",\"emotion\":\"温柔\"}]}]}", - "tags": ["科幻", "爱情", "太空"], - "author": "writer2", - "status": "ready" - } - }, - { - "case_id": "case_003", - "input": { - "title": "商战风云", - "genre": "商业", - "scenes": [ - { - "sceneId": 1, - "description": "会议室", - "characters": ["CEO", "投资人"], - "dialogues": [ - {"character": "CEO", "line": "我们需要扩大规模。", "emotion": "自信"}, - {"character": "投资人", "line": "我需要看数据。", "emotion": "怀疑"} - ] - }, - { - "sceneId": 2, - "description": "办公室", - "characters": ["CEO", "秘书"], - "dialogues": [ - {"character": "CEO", "line": "准备下一季度的计划。", "emotion": "专注"} - ] - } - ], - "metadata": { - "author": "writer3", - "createdAt": "2026-03-24", - "tags": ["商战", "创业", "金融"] - } - }, - "expected": { - "title": "商战风云", - "category": "business", - "content": "{\"scenes\":[{\"sceneId\":1,\"description\":\"会议室\",\"characters\":[\"CEO\",\"投资人\"],\"dialogues\":[{\"character\":\"CEO\",\"line\":\"我们需要扩大规模。\",\"emotion\":\"自信\"},{\"character\":\"投资人\",\"line\":\"我需要看数据。\",\"emotion\":\"怀疑\"}]},{\"sceneId\":2,\"description\":\"办公室\",\"characters\":[\"CEO\",\"秘书\"],\"dialogues\":[{\"character\":\"CEO\",\"line\":\"准备下一季度的计划。\",\"emotion\":\"专注\"}]}]}", - "tags": ["商战", "创业", "金融"], - "author": "writer3", - "status": "ready" - } - }, - { - "case_id": "case_004", - "input": { - "title": "美食探索", - "genre": "美食", - "scenes": [ - { - "sceneId": 1, - "description": "厨房", - "characters": ["厨师", "食客"], - "dialogues": [ - {"character": "厨师", "line": "尝尝这道菜。", "emotion": "自豪"}, - {"character": "食客", "line": "太美味了！", "emotion": "惊喜"} - ] - } - ], - "metadata": { - "author": "writer4", - "createdAt": "2026-03-23", - "tags": ["美食", "烹饪", "文化"] - } - }, - "expected": { - "title": "美食探索", - "category": "food", - "content": "{\"scenes\":[{\"sceneId\":1,\"description\":\"厨房\",\"characters\":[\"厨师\",\"食客\"],\"dialogues\":[{\"character\":\"厨师\",\"line\":\"尝尝这道菜。\",\"emotion\":\"自豪\"},{\"character\":\"食客\",\"line\":\"太美味了！\",\"emotion\":\"惊喜\"}]}]}", - "tags": ["美食", "烹饪", "文化"], - "author": "writer4", - "status": "ready" - } - }, - { - "case_id": "case_005", - "input": { - "title": "谜案追踪", - "genre": "悬疑", - "scenes": [ - { - "sceneId": 1, - "description": "犯罪现场", - "characters": ["侦探", "警官"], - "dialogues": [ - {"character": "侦探", "line": "凶手留下了线索。", "emotion": "严肃"}, - {"character": "警官", "line": "什么线索？", "emotion": "紧张"} - ] - } - ], - "metadata": { - "author": "writer5", - "createdAt": "2026-03-22", - "tags": ["悬疑", "推理", "犯罪"] - } - }, - "expected": { - "title": "谜案追踪", - "category": "mystery", - "content": "{\"scenes\":[{\"sceneId\":1,\"description\":\"犯罪现场\",\"characters\":[\"侦探\",\"警官\"],\"dialogues\":[{\"character\":\"侦探\",\"line\":\"凶手留下了线索。\",\"emotion\":\"严肃\"},{\"character\":\"警官\",\"line\":\"什么线索？\",\"emotion\":\"紧张\"}]}]}", - "tags": ["悬疑", "推理", "犯罪"], - "author": "writer5", - "status": "ready" - } - } - ] -} \ No newline at end of file diff --git a/data/workspace/evolver/screenwriter/benchmark_evaluator.py b/data/workspace/evolver/screenwriter/benchmark_evaluator.py deleted file mode 100644 index f101887..0000000 --- a/data/workspace/evolver/screenwriter/benchmark_evaluator.py +++ /dev/null @@ -1,128 +0,0 @@ -#!/usr/bin/env python3 -"""Benchmark 评估脚本 - 互动剧编剧""" - -import json -import sys - -def evaluate(skill_content, output_content, benchmark_def): - """评估互动剧编剧结果""" - - # 默认弱分 - scores = { - "completeness": 60, - "practicality": 60, - "tool_support": 60, - "methodology": 60, - "source_quality": 60, - "platform_coverage": 60 - } - - # 解析 skill 内容检查关键要素 - skill_lower = skill_content.lower() - output_lower = output_content.lower() - - # completeness: 知识完整性 - 检查是否覆盖方法论、工具、平台特性 - completeness_checks = [ - ("六段式" in skill_content or "六段" in skill_content, 15), - ("开场" in skill_content and "冲突" in skill_content and "选择" in skill_content, 10), - ("分支" in skill_content and ("结局" in skill_content or "高潮" in skill_content), 10), - ("工具" in skill_content and ("twine" in skill_lower or "ink" in skill_lower or "ren'py" in skill_lower), 10), - ] - completeness_score = sum(score for check, score in completeness_checks if check) - scores["completeness"] = min(100, 60 + completeness_score) - - # practicality: 实用性 - 检查是否有可直接指导创作实践的内容 - practicality_checks = [ - ("示例" in skill_content or "例子" in skill_content, 20), - ("格式" in skill_content or "模板" in skill_content or "json" in skill_lower, 15), - ("检查清单" in skill_content or "checklist" in skill_lower, 10), - ] - practicality_score = sum(score for check, score in practicality_checks if check) - scores["practicality"] = min(100, 60 + practicality_score) - - # tool_support: 工具支持 - 检查是否有工具推荐、语法示例 - tool_checks = [ - ("twine" in skill_lower, 15), - ("ink" in skill_lower, 15), - ("[[" in skill_content or "==" in skill_content, 10), # 语法标记 - ("语法" in skill_content or "syntax" in skill_lower, 10), - ] - tool_score = sum(score for check, score in tool_checks if check) - scores["tool_support"] = min(100, 60 + tool_score) - - # methodology: 方法论 - 检查分支设计、选择机制、剧本结构 - method_checks = [ - ("选择点" in skill_content, 15), - ("分支" in skill_content and "深度" in skill_content, 15), - ("菱形" in skill_content or "树形" in skill_content or "结构" in skill_content, 10), - ("变量" in skill_content and ("状态" in skill_content or "condition" in skill_lower), 10), - ] - method_score = sum(score for check, score in method_checks if check) - scores["methodology"] = min(100, 60 + method_score) - - # source_quality: 信源质量 - 检查是否有官方文档 vs 社区分享 - source_checks = [ - ("官方" in skill_content or "文档" in skill_content or "documentation" in skill_lower, 20), - ("github" in skill_lower, 15), - ("star" in skill_lower, 10), - ] - source_score = sum(score for check, score in source_checks if check) - scores["source_quality"] = min(100, 60 + source_score) - - # platform_coverage: 平台覆盖 - 检查抖音/快手等平台特性 - platform_checks = [ - ("抖音" in skill_content, 15), - ("快手" in skill_content, 15), - ("时长" in skill_content and "平台" in skill_content, 10), - ("3秒" in skill_content or "开头" in skill_content, 10), - ] - platform_score = sum(score for check, score in platform_checks if check) - scores["platform_coverage"] = min(100, 60 + platform_score) - - # 计算总分 (按权重) - weights = { - "completeness": 0.20, - "practicality": 0.20, - "tool_support": 0.15, - "methodology": 0.20, - "source_quality": 0.10, - "platform_coverage": 0.15 - } - - total = sum(scores[k] * weights[k] for k in weights) - - result = { - "score": round(total, 2), - "dimensions": scores, - "passed": total >= 90, - "reason": "基于 SKILL.md 内容评估" - } - - print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False)) - return result - -if __name__ == '__main__': - # 读取参数 - if len(sys.argv) < 3: - print("Usage: evaluator.py ") - sys.exit(1) - - skill_file = sys.argv[1] - output_file = sys.argv[2] - - try: - with open(skill_file, 'r') as f: - skill_content = f.read() - - # 如果输出文件存在则读取，否则用 skill 作为输出 - try: - with open(output_file, 'r') as f: - output_content = f.read() - except: - output_content = skill_content - - result = evaluate(skill_content, output_content, None) - print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False)) - - except Exception as e: - print(json.dumps({"score": 50, "dimensions": {}, "error": str(e)})) diff --git a/data/workspace/evolver/screenwriter/evolve_log.md b/data/workspace/evolver/screenwriter/evolve_log.md deleted file mode 100644 index 0d3200c..0000000 --- a/data/workspace/evolver/screenwriter/evolve_log.md +++ /dev/null @@ -1,36 +0,0 @@ -# 互动剧编剧 Evolve Log - -## 迭代记录 - -### v1 (初始版本) -- **分数**: 96.0 -- **状态**: 通过 ✅ -- **弱项**: source_quality (60) -- **分析**: - - completeness: 100 ✅ - - practicality: 100 ✅ - - tool_support: 100 ✅ - - methodology: 100 ✅ - - source_quality: 60 ⚠️ (缺少 GitHub stars 等信源信息) - - platform_coverage: 100 ✅ - -### v1 → v2 改进 -- 增加了 GitHub stars 信息 (Twine 8k+, Ink 7k+, Ren'Py 5k+) -- 增强了 source_quality 维度 - ---- - -## 评估结果 - -| 版本 | 总分 | completeness | practicality | tool_support | methodology | source_quality | platform_coverage | -|------|------|--------------|--------------|--------------|-------------|----------------|-------------------| -| v1 | 96.0 | 100 | 100 | 100 | 100 | 60 | 100 | - ---- - -## 最终版本 - -- **最终分数**: 96.0 ≥ 90 ✅ -- **最终版本**: v1 -- **迭代次数**: 1 -- **通过时间**: 2026-03-28 diff --git a/data/workspace/evolver/screenwriter/v1/skill.md b/data/workspace/evolver/screenwriter/v1/skill.md deleted file mode 100644 index 614fa06..0000000 --- a/data/workspace/evolver/screenwriter/v1/skill.md +++ /dev/null @@ -1,106 +0,0 @@ ---- -name: l3-interactive-drama-screenwriting -layer: 3 -dependencies: - - l2-digest - - l1-text-transform - - l1-data-extract ---- -# 互动剧编剧 Skill - -## 能力目标 -创作适合抖音/快手等平台的互动剧剧本，包含分支设计、选择机制和多个结局。 - -## 核心方法论 - -### 1.1 六段式剧本结构 - -| 阶段 | 占比 | 关键要点 | -|------|------|----------| -| 开场 | 10-15% | 快速吸引，建立情感连接 | -| 冲突 | 15-20% | 增强代入感，埋选择伏笔 | -| 选择点 | 5-10% | 2-4个选项，每选项有明确后果 | -| 分支发展 | 30-40% | 保持逻辑连贯，控制分支深度 | -| 高潮 | 10-15% | 多分支汇合或各自高潮 | -| 结局 | 10-15% | 1-3个结局，呼应前期选择 | - -### 1.2 分支设计原则 - -**推荐结构：菱形结构** -- 分支展开后汇合 -- 平衡选择感与制作成本 -- 控制分支深度 ≤ 3层 - -### 1.3 平台适配 - -| 平台 | 单集时长 | 总时长 | 编剧注意 | -|------|----------|--------|----------| -| 抖音 | 15-60秒 | 3-10分 | 开头3秒定生死 | -| 快手 | 30-90秒 | 5-15分 | 接地气、方言可选 | - -## 工具链 - -### 2.1 工具推荐 - -| 工具 | 类型 | 适用场景 | 推荐度 | -|------|------|----------|--------| -| Twine | 开源工具 | 文字互动小说、原型 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | -| Ink | 脚本语言 | 游戏叙事、专业剧本 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | -| Ren'Py | 游戏引擎 | 视觉小说、互动剧游戏 | ⭐⭐⭐⭐ | - -### 2.2 Twine 语法示例 - -``` -[[选项1: 进入分支A]] -[[选项2: 进入分支B]] - -<> - 显示内容 -<> -``` - -### 2.3 Ink 语法示例 - -``` -VAR 变量名 = "默认值" - -=== 章节名 === -* [选项1] -> 分支1 -* [选项2] -> 分支2 - -=== 分支1 === -~ 变量名 = "值" -->-> -``` - -## 输出格式 - -```json -{ - "title": "剧名", - "genre": "类型", - "duration": "时长", - "platform": "平台", - "structure": { - "开场": {"content": "...", "duration": "..."}, - "冲突": {"content": "...", "duration": "..."}, - "选择点": [ - {"prompt": "...", "options": [{"text": "...", "consequence": "..."}]} - ], - "分支": [...], - "高潮": {...}, - "结局": [...] - }, - "variables": ["变量列表"], - "tool": "推荐工具" -} -``` - -## 检查清单 - -- [ ] 六段式结构完整 -- [ ] 选择点有明确后果说明 -- [ ] 分支深度 ≤ 3层 -- [ ] 平台适配信息完整 -- [ ] 至少2个结局 -- [ ] 变量设计合理 diff --git a/data/workspace/evolver/topic-selector/evolve/SKILL.md b/data/workspace/evolver/topic-selector/evolve/SKILL.md deleted file mode 100644 index ddf3856..0000000 --- a/data/workspace/evolver/topic-selector/evolve/SKILL.md +++ /dev/null @@ -1,243 +0,0 @@ -# 选题筛选员 (Topic Selector) - 技能定义 - -> **Skill ID**: topic-selector -> **版本**: v1.0.1 -> **状态**: verified -> **评分**: 95/100 (iteration 2) -> **创建日期**: 2026-03-27 - ---- - -## 1. 技能概述 - -### 1.1 角色定位 - -**角色**: 选题筛选员 (topic-selector) -**类型**: 执行 Agent -**所属公司**: ABC Inc. (AI 互动剧公司) - -### 1.2 核心职责 - -从 trend-hunter 构建的热点选题库中，筛选出 5-10 个最具价值的精选选题，供下游 researcher 和 screenwriter 使用。 - -### 1.3 输入输出 - -| 类型 | 说明 | -|------|------| -| **输入** | `data/companies/abc/workspace/data/topics/*.json`（热点库，约100条/天） | -| **输出** | `data/companies/abc/workspace/data/output/selected_topics.json`（精选5-10条） | - ---- - -## 2. 筛选标准 - -### 2.1 六大评估维度 - -| 维度 | 权重 | 说明 | 评分标准 (1-10) | -|------|------|------|-----------------| -| **短剧化潜力** | 25% | 冲突强度、情感共鸣、改编空间 | 冲突≥8分=高分，情感≥8=高分 | -| **受众覆盖** | 20% | 目标用户规模、付费意愿 | heat_value > 5M = 8+, 付费tag = +1 | -| **时效性** | 15% | 热度生命周期、跟进紧迫度 | 24h内 = 8+, 72h内 = 6 | -| **商业价值** | 15% | 广告植入空间、付费点设计 | 有明确商业场景 = 8+ | -| **差异化** | 15% | 竞品重复度、独特角度 | 独家角度 = 8+, 跟风 = 5 | -| **风险可控** | 10% | 政策合规、版权风险 | 有风险tag = 直接D级 | - -### 2.2 评分计算公式 - -``` -总分 = (短剧化潜力分 × 0.25 + 受众覆盖分 × 0.20 + 时效性分 × 0.15 + 商业价值分 × 0.15 + 差异化分 × 0.15 + 风险可控分 × 0.10) × 10 -``` - -**评分细则**: -- 冲突强度: conflict_score ≥ 8 = 9-10分, ≥ 6 = 7-8分, < 6 = 5分以下 -- 情感共鸣: emotion_score ≥ 8 = 9-10分, ≥ 6 = 7-8分 -- 改编空间: adaptation_score ≥ 8 = 9-10分 -- 热度值: >5M=8+, 3-5M=7, 1-3M=6, <1M=5 -- 风险识别: 政治/色情/版权任何一项直接标记为D级风险 - -### 2.3 评级标准 - -| 评级 | 总分 | 说明 | -|------|------|------| -| **S** | ≥80 | 必推，抢占首发 | -| **A** | ≥65 | 强烈推荐，重点跟进 | -| **B** | ≥50 | 推荐，可作为备选 | -| **C** | ≥35 | 观望，需进一步评估 | -| **D** | <35 | 放弃，不适合改编 | - ---- - -## 3. 内容偏好 - -### 3.1 热门题材（优先级排序） - -``` -P0 (最高): 情感逆袭、职场爽文 -P1: 家庭伦理、悬疑推理 -P2: 搞笑沙雕、科幻脑洞 -``` - -### 3.2 风险识别清单 - -#### 必须过滤 (D级): -- 政治敏感话题 (含"抗议"、"游行"、"政策批评") -- 负面社会事件 (含"自杀"、"犯罪细节"、"事故") -- 版权争议内容 (含"抄袭"、"侵权") -- 平台限流话题 - -#### 谨慎评估 (C级): -- 明星负面新闻 (离婚/出轨/家暴) -- 重大自然灾害 -- 法律诉讼案件 - -#### 推荐跟进 (A/B级): -- 情感类: 明星恋情、CP复合、豪门恩怨 -- 职场类: 裁员维权、职场性骚扰、晋升逆袭 -- 家庭类: 婆媳矛盾、亲子教育 - ---- - -## 4. 工作流程 - -### Step 1: 读取热点库 - -```bash -# 读取当日热点数据 -cat data/companies/abc/workspace/data/topics/$(date +%Y%m%d).json -``` - -### Step 2: 初筛过滤 - -- 剔除 D 级选题 -- 剔除风险项（政治、色情、版权） -- 剔除已过期热点 - -### Step 3: 维度评分 - -按六大维度逐项打分，使用评分公式计算加权总分。 - -### Step 4: 排序输出 - -- 按总分降序排列 -- 选取 TOP 10（如不足10条则按实际数量） -- 生成推荐理由和故事角度 - -### Step 5: 产出归档 - -```bash -# 写入精选结果 -cat > data/companies/abc/workspace/data/output/selected_topics.json << 'EOF' -{ - "report_id": "TS-{DATE}-001", - "generated_at": "{ISO8601}", - "input_count": N, - "selected_count": M, - "selections": [...] -} -EOF -``` - ---- - -## 5. 推荐理由生成模板 - -### 模板结构 - -``` -"{题材类型} + {核心冲突} + {改编优势}" -``` - -### 案例 - -| 选题 | 推荐理由 | 故事角度 | -|------|----------|----------| -| 当红明星官宣恋情 | 情感冲突强烈，娱乐性强，粉丝基础大 | 女主是明星助理，意外发现偶像秘密... | -| 婆媳大战升级 | 家庭刚需题材，冲突持续性强 | 媳妇意外发现婆婆隐藏多年的秘密... | -| 职场性骚扰维权 | 社会正能量，改编有意义 | 女主收集证据反击职场潜规则... | - -### 理由生成规则 - -1. **必须包含**: 题材类型 + 核心卖点 -2. **量化支撑**: 引用 heat_value 或评分数据 -3. **改编建议**: 提供1-2个故事角度 - ---- - -## 6. 输出格式规范 - -### 6.1 JSON 结构 - -```json -{ - "report_id": "TS-20260327-001", - "generated_at": "2026-03-27T10:00:00Z", - "input_count": 87, - "selected_count": 8, - "selections": [ - { - "rank": 1, - "hotspot_id": "HS-20260327-001", - "title": "当红明星官宣恋情", - "total_score": 82, - "level": "S", - "dimensions": { - "novelization": 9, - "audience": 8, - "timeliness": 7, - "commercial": 8, - "differentiation": 8, - "risk": 9 - }, - "recommendation": "强烈推荐 - 情感冲突强烈，改编空间大", - "story_angle": "女主是明星助理，意外发现偶像秘密..." - } - ] -} -``` - -### 6.2 必填字段 - -| 字段 | 类型 | 说明 | -|------|------|------| -| `report_id` | string | 报告唯一ID | -| `generated_at` | string | 生成时间 ISO8601 | -| `input_count` | number | 输入热点数量 | -| `selected_count` | number | 精选数量 | -| `selections` | array | 精选选题列表 | - ---- - -## 7. 质量标准 - -### 7.1 产出要求 - -| 指标 | 标准 | -|------|------| -| 每日筛选量 | 5-10 个选题 | -| 报告准时 | 每日 10:00 前完成 | -| 采纳率 | ≥30% | -| 爆款率 | ≥10% | - -### 7.2 自检清单 - -- [ ] 已读取全部热点数据 -- [ ] 已按风险清单过滤风险选题 -- [ ] 六大维度均有评分 -- [ ] 每个选题有推荐理由 -- [ ] 输出格式符合规范 - ---- - -## 8. 注意事项 - -1. **评分必须客观**: 基于数据而非个人喜好 -2. **风险零容忍**: 任何政治/色情/版权风险都必须过滤 -3. **排序必须准确**: 最终输出必须按总分降序 -4. **理由必须清晰**: 每个推荐都需要有说服力的理由 -5. **格式必须规范**: JSON 输出必须符合 Schema - ---- - -*此技能由 Evolver 训练优化 (v1.0.1)* -*训练数据: workspace/topic-selector/digest/training_dataset.json* -*评测基准: workspace/topic-selector/digest/benchmark.md* diff --git a/data/workspace/evolver/topic-selector/evolve/evolving_log.md b/data/workspace/evolver/topic-selector/evolve/evolving_log.md deleted file mode 100644 index 1ce8047..0000000 --- a/data/workspace/evolver/topic-selector/evolve/evolving_log.md +++ /dev/null @@ -1,101 +0,0 @@ -# 选题筛选员 - 训练评估报告 - -## Iteration 1 (2026-03-27) - -### 执行样本: TS-TRAIN-001 - -**输入数据**: -- 当红明星官宣恋情 (rating: A, heat: 8.5M, tags: 娱乐/情感) -- 某科技公司大规模裁员 (rating: B, heat: 3.2M, tags: 职场/社会) -- 热门古装剧大结局 (rating: A, heat: 6.2M, tags: 娱乐/影视) -- 年轻人流行反向消费 (rating: B, heat: 2.1M, tags: 社会/经济) -- 知名企业家负面新闻 (rating: C, heat: 4.5M, tags: 财经/社会) - -**技能输出预测** (基于 SKILL.md v1.0.1): -- 应选择: 明星官宣(S), 古装剧(A), 裁员(B备选) -- 应过滤: 负面新闻(C级需评估) -- 排序: 明星官宣 > 古装剧 > 裁员 - -### 评测结果 - -| 维度 | 得分 | 满分 | 说明 | -|------|------|------|------| -| 理解任务 | 18 | 20 | 正确理解输入结构 | -| 评分准确性 | 22 | 25 | 六大维度+计算公式，但缺少具体评分细则 | -| 排序逻辑 | 18 | 20 | 知道按总分排序，权重定义在技能中 | -| 理由充分性 | 13 | 15 | 添加了推荐理由生成模板 | -| 格式规范 | 9 | 10 | JSON Schema 完整 | -| 风险识别 | 9 | 10 | 风险清单已细化 | - -**总分**: 89/100 - -### 弱维度分析 - -1. **评分准确性 (-3)**: 评分公式已添加，但缺少具体的评分细则作为快速参考 -2. **排序逻辑 (-2)**: 排序逻辑清晰，但未强调输出必须是降序 -3. **理由充分性 (-2)**: 模板已添加，案例可更丰富 - -### 改进建议 - -1. 在工作流程中添加排序强调：必须按总分降序 -2. 添加更多推荐理由案例供参考 - ---- - -## Iteration 2 (2026-03-27) - -### 执行样本: TS-TRAIN-002 ~ TS-TRAIN-005 - -#### TS-TRAIN-002 输入: -- 婆媳大战升级 (A, 4.8M, 情感/家庭, conflict:10) -- 新能源汽车技术突破 (B, 1.8M, 科技) -- 网红直播带货翻车 (A, 3.9M, 娱乐/电商) -- 小学生研究癌症获奖 (B, 2.8M, 教育/社会) - -**预期**: 婆媳大战 > 网红翻车 -**v1.0.1 输出**: 婆媳大战(10分冲突) > 网红翻车(8分冲突)，正确 - -#### TS-TRAIN-003 输入: -- 某地突发自然灾害 (C, 9.5M, 社会) -- 甜宠剧cp售后发糖 (A, 4.2M, 娱乐/情感) -- 职场性骚扰维权 (B, 3.1M, 职场/社会) -- 明星家暴传闻 (D, 7.2M, 娱乐) - -**预期**: 过滤自然灾害和家暴传闻，选择职场维权 -**v1.0.1 输出**: 正确识别自然灾害(风险)和家暴传闻(风险)，选择职场维权，正确 - -### 评测结果 - -| 维度 | 得分 | 满分 | 说明 | -|------|------|------|------| -| 理解任务 | 19 | 20 | 正确理解输入结构 | -| 评分准确性 | 24 | 25 | 评分公式+细则完整 | -| 排序逻辑 | 19 | 20 | 排序逻辑清晰 | -| 理由充分性 | 14 | 15 | 模板+案例丰富 | -| 格式规范 | 9 | 10 | JSON Schema 完整 | -| 风险识别 | 10 | 10 | 风险清单完整 | - -**总分**: 95/100 ✓ - -### 达标确认 - -- ✓ 总分 ≥ 95 (行业基准 83.5，超过 13.8%) -- ✓ 弱维度已补齐 -- ✓ 评分计算公式完整 -- ✓ 风险识别清单完整 - -**训练完成，可以发布 v1.0.1** - ---- - -## 训练数据统计 - -| 样本 | 预期选择 | 实际输出 | 结果 | -|------|----------|----------|------| -| TS-TRAIN-001 | 明星官宣/古装剧 | 明星官宣/古装剧 | ✓ | -| TS-TRAIN-002 | 婆媳大战/网红翻车 | 婆媳大战/网红翻车 | ✓ | -| TS-TRAIN-003 | 职场维权(过滤自然/家暴) | 职场维权 | ✓ | -| TS-TRAIN-004 | 豪门联婚/霸总影视化 | 豪门联婚/霸总影视化 | ✓ | -| TS-TRAIN-005 | 复仇爽文(过滤日常vlog) | 复仇爽文 | ✓ | - -**测试准确率**: 5/5 = 100% diff --git a/data/workspace/hunter/publisher/crawl_config.json b/data/workspace/hunter/publisher/crawl_config.json deleted file mode 100644 index 7083e57..0000000 --- a/data/workspace/hunter/publisher/crawl_config.json +++ /dev/null @@ -1,126 +0,0 @@ -{ - "version": "1.0", - "description": "Publisher 内容发布平台爬取配置", - "platforms": [ - { - "name": "抖音开放平台", - "base_url": "https://open.douyin.com/", - "api_docs": "https://open.douyin.com/docs", - "upload_endpoint": "/video/upload/", - "publish_endpoint": "/video/create/", - "upload_method": "STS阿里云OSS", - "max_duration_sec": 900, - "max_size_mb": 2000, - "supported_formats": ["mp4", "mov", "m4v"], - "video_codec": ["h264", "h265"], - "resolution": ["720p", "1080p", "4k"], - "requires_auth": true, - "auth_type": "OAuth2", - "rate_limit": { - "requests_per_second": 10, - "burst": 20 - } - }, - { - "name": "快手创作者平台", - "base_url": "https://developers.kuaishou.com/", - "api_docs": "https://developers.kuaishou.com/docs", - "upload_endpoint": "/api.media/upload", - "publish_endpoint": "/video/publish", - "upload_method": "分片上传", - "max_duration_sec": 600, - "max_size_mb": 2000, - "supported_formats": ["mp4", "mov"], - "video_codec": ["h264"], - "resolution": ["720p", "1080p"], - "requires_auth": true, - "auth_type": "OAuth2", - "rate_limit": { - "requests_per_second": 5, - "burst": 10 - } - }, - { - "name": "微信视频号", - "base_url": "https://developers.weixin.qq.com/", - "api_docs": "https://developers.weixin.qq.com/doc/oplatform/Video.html", - "upload_endpoint": "https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/material/add_material", - "publish_endpoint": "https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/appmsg/publish", - "upload_method": "腾讯云COS", - "max_duration_sec": 3600, - "max_size_mb": 1000, - "supported_formats": ["mp4", "avi", "mov"], - "video_codec": ["h264"], - "resolution": ["720p", "1080p"], - "requires_auth": true, - "auth_type": "微信网页授权", - "rate_limit": { - "requests_per_second": 5, - "burst": 10 - } - }, - { - "name": "B站创作中心", - "base_url": "https://member.bilibili.com/", - "api_docs": "https://member.bilibili.com/platform/apply", - "upload_endpoint": "/x/vu/web/upload/pre", - "publish_endpoint": "/x/vu/web/upload/v3", - "upload_method": "B站直传", - "max_duration_sec": 7200, - "max_size_mb": 2048, - "supported_formats": ["mp4", "avi", "mkv", "mov"], - "video_codec": ["h264", "h265"], - "resolution": ["720p", "1080p", "4k"], - "requires_auth": true, - "auth_type": "OAuth2", - "rate_limit": { - "requests_per_second": 3, - "burst": 5 - } - }, - { - "name": "小红书创作平台", - "base_url": "https://creator.xiaohongshu.com/", - "api_docs": "https://creator.xiaohongshu.com/creator/post", - "upload_endpoint": "/api/sns/web/v1/upload", - "publish_endpoint": "/api/sns/web/v1/publish", - "upload_method": "小红书直传", - "max_duration_sec": 600, - "max_size_mb": 500, - "supported_formats": ["mp4"], - "video_codec": ["h264"], - "resolution": ["720p", "1080p"], - "requires_auth": true, - "auth_type": "OAuth2", - "rate_limit": { - "requests_per_second": 5, - "burst": 10 - } - } - ], - "common_settings": { - "retry_config": { - "max_retries": 3, - "retry_delay_ms": 2000, - "backoff_multiplier": 2 - }, - "timeout_ms": 30000, - "chunk_size_bytes": 5242880, - "enable_progress": true, - "enable_checksum": true - }, - "interaction_drama_settings": { - "supported_platforms": ["抖音", "B站"], - "features": { - "branch_selection": true, - "timeline_markers": true, - "multi_ending": true - }, - "metadata_fields": [ - "interaction_points", - "branch_map", - "ending_list", - "total_duration" - ] - } -} \ No newline at end of file diff --git a/data/workspace/hunter/publisher/knowhow_raw.md b/data/workspace/hunter/publisher/knowhow_raw.md deleted file mode 100644 index 9ad7f9a..0000000 --- a/data/workspace/hunter/publisher/knowhow_raw.md +++ /dev/null @@ -1,258 +0,0 @@ -# Publisher 技能调研 - 内容发布最佳实践 - -## 调研目标 -分析内容发布的最佳实践，产出数据源清单、爬取配置、种子数据。 - -## 业务场景 -ABC 公司业务场景：互动剧内容上传、生产端对接 - ---- - -## 一、数据源清单 (knowhow_raw.md) - -### 1. 短视频平台发布规范 - -#### 1.1 抖音开放平台 -- **平台**: 抖音 -- **文档**: https://open.douyin.com/ -- **能力**: - - 视频上传接口 (STS 直传) - - 视频发布 (标题、话题、位置) - - 草稿箱管理 - - 数据分析 -- **更新频率**: 实时 -- **爬取难度**: 高 (需要企业资质) -- **权威性**: 官方一手 - -#### 1.2 快手创作者服务平台 -- **平台**: 快手 -- **文档**: https://developers.kuaishou.com/ -- **能力**: - - 视频上传 (分片上传) - - 视频发布 - - 作品管理 -- **更新频率**: 实时 -- **爬取难度**: 高 -- **权威性**: 官方一手 - -#### 1.3 视频号发布平台 -- **平台**: 微信视频号 -- **文档**: https://developers.weixin.qq.com/doc/oplatform/Video.html -- **能力**: - - 视频上传 - - 发布接口 -- **更新频率**: 实时 -- **爬取难度**: 高 -- **权威性**: 官方一手 - -### 2. 长视频平台 - -#### 2.1 爱奇艺号 -- **平台**: 爱奇艺 -- **文档**: https://mp.iqiyi.com/ -- **能力**: 视频上传、发布、收益 - -#### 2.2 优酷号 -- **平台**: 优酷 -- **文档**: https://mp.youku.com/ -- **能力**: 视频上传、发布 - -#### 2.3 腾讯视频创作平台 -- **平台**: 腾讯视频 -- **文档**: https://v.qq.com/ -- **能力**: 视频上传、发布 - -### 3. 内容发布技术规范 - -#### 3.1 视频上传技术要点 -- **分片上传**: 大视频需分片，支持断点续传 -- **STS 临时凭证**: 主流平台使用阿里云 OSS/腾讯云 COS 的 STS 上传 -- **封面图**: 支持自定义封面或自动截取 -- **元数据**: 标题、描述、标签、分类、地点 - -#### 3.2 常见限制 -- 时长限制: 抖音 15分钟，快手 10分钟，视频号 1小时 -- 格式: MP4/MOV，编码 H.264/H.265 -- 分辨率: 720P 起步，建议 1080P -- 文件大小: 平台不同，从 100MB 到 2GB 不等 - -### 4. 互动剧特有需求 - -#### 4.1 互动内容格式 -- 分支剧情选择 -- 时间轴标记点 -- 多结局支持 - -#### 4.2 平台支持情况 -- 抖音: 支持小程序互动剧 -- 快手: 支持磁力引擎互动内容 -- B站: 支持互动视频功能 - ---- - -## 二、爬取配置 (crawl_config.json) - -```json -{ - "platforms": [ - { - "name": "抖音开放平台", - "api_docs": "https://open.douyin.com/", - "upload_method": "STS", - "max_duration_min": 15, - "max_size_mb": 2000, - "supported_formats": ["mp4", "mov"], - "requires_auth": true - }, - { - "name": "快手创作者平台", - "api_docs": "https://developers.kuaishou.com/", - "upload_method": "分片上传", - "max_duration_min": 10, - "max_size_mb": 2000, - "supported_formats": ["mp4", "mov"], - "requires_auth": true - }, - { - "name": "微信视频号", - "api_docs": "https://developers.weixin.qq.com/doc/oplatform/Video.html", - "upload_method": "COS", - "max_duration_min": 60, - "max_size_mb": 1000, - "supported_formats": ["mp4"], - "requires_auth": true - } - ], - "crawl_settings": { - "rate_limit_ms": 2000, - "retry_count": 3, - "timeout_ms": 30000 - } -} -``` - ---- - -## 三、种子数据 (seed_data.json) - -由于内容发布平台 API 需要企业资质和认证，本调研产出的是**平台规范和配置模板**，而非实际采集数据。 - -### 测试用例设计 (10个) - -```json -[ - { - "test_case": "视频分片上传", - "platform": "抖音", - "input": { - "video_path": "/path/to/video.mp4", - "part_size": 5242880 - }, - "expected": "返回 upload_id 和 partETag" - }, - { - "test_case": "视频发布", - "platform": "抖音", - "input": { - "title": "互动剧第一集", - "description": "精彩内容", - "video_id": "obtained_from_upload" - }, - "expected": "返回 video_id 和 share_url" - }, - { - "test_case": "草稿箱保存", - "platform": "快手", - "input": { - "title": "测试内容", - "video_path": "/path/to/video.mp4" - }, - "expected": "返回 draft_id" - }, - { - "test_case": "视频号发布", - "platform": "微信", - "input": { - "title": "互动剧", - "file_name": "video.mp4", - "description": "描述" - }, - "expected": "返回 media_id" - }, - { - "test_case": "获取上传凭证", - "platform": "抖音", - "input": { - "file_name": "video.mp4", - "file_size": 52428800 - }, - "expected": "返回 upload_url 和 auth_token" - }, - { - "test_case": "批量发布", - "platform": "优酷", - "input": { - "videos": [ - {"title": "第一集", "path": "/path/1.mp4"}, - {"title": "第二集", "path": "/path/2.mp4"} - ] - }, - "expected": "返回多个 video_id" - }, - { - "test_case": "设置封面", - "platform": "B站", - "input": { - "video_id": "xxx", - "cover_image": "/path/to/cover.jpg" - }, - "expected": "返回 cover_url" - }, - { - "test_case": "添加字幕文件", - "platform": "抖音", - "input": { - "video_id": "xxx", - "subtitle_file": "/path/to/srt.srt" - }, - "expected": "返回 subtitle_id" - }, - { - "test_case": "互动剧标记", - "platform": "抖音", - "input": { - "video_id": "xxx", - "interaction_points": [ - {"time": 120, "type": "choice", "options": ["A", "B"]} - ] - }, - "expected": "返回 interaction_id" - }, - { - "test_case": "发布状态查询", - "platform": "快手", - "input": {"video_id": "xxx"}, - "expected": "返回 status: published | processing | failed" - } -] -``` - ---- - -## 调研总结 - -### 关键发现 -1. **主流平台都采用 STS/COS 直传模式**，不再支持直接 HTTP 上传 -2. **企业资质是准入门槛**，个人无法调用发布 API -3. **互动剧支持有限**，抖音和 B 站有相关能力 -4. **分片上传是标配**，支持断点续传 - -### 后续建议 -- 如需实际调用，需先完成企业认证 -- 可以先使用官方后台手动发布测试 -- 关注各平台开发者社区的 API 更新 - ---- - -**调研完成时间**: 2026-03-27 -**调研人**: Hunter \ No newline at end of file diff --git a/data/workspace/hunter/publisher/seed_data.json b/data/workspace/hunter/publisher/seed_data.json deleted file mode 100644 index a7e2049..0000000 --- a/data/workspace/hunter/publisher/seed_data.json +++ /dev/null @@ -1,250 +0,0 @@ -{ - "version": "1.0", - "description": "Publisher 技能种子数据 - 测试用例和示例配置", - "test_cases": [ - { - "id": "tc_001", - "test_case": "视频分片上传-抖音", - "platform": "抖音", - "operation": "upload", - "input": { - "file_name": "interactive_ep1.mp4", - "file_size": 104857600, - "chunk_size": 5242880, - "file_hash": "abc123def456" - }, - "expected_response": { - "upload_id": "upload_xxx", - "upload_url": "https://***.oss.aliyuncs.com/", - "auth_token": "STS.***" - }, - "validation": { - "required_fields": ["upload_id", "upload_url"], - "timeout_ms": 60000 - } - }, - { - "id": "tc_002", - "test_case": "视频发布-抖音", - "platform": "抖音", - "operation": "publish", - "input": { - "video_id": "video_xxx", - "title": "互动剧第一集：命运交叉点", - "description": "在这关键时刻，你将做出怎样的选择？#互动剧 #剧情", - "topics": ["互动剧", "剧情", "选择"], - "location": "北京", - "cover_image": "cover_xxx" - }, - "expected_response": { - "video_id": "video_new_xxx", - "share_url": "https://v.douyin.com/xxx", - "create_time": 1774542000 - }, - "validation": { - "required_fields": ["video_id", "share_url"], - "max_title_length": 55 - } - }, - { - "id": "tc_003", - "test_case": "分片上传-快手", - "platform": "快手", - "operation": "chunked_upload", - "input": { - "file_name": "drama_s1.mp4", - "file_size": 209715200, - "part_size": 10485760, - "parts": 20 - }, - "expected_response": { - "upload_id": "ks_upload_xxx", - "complete_url": "https://uploader.kuaishou.com/complete" - }, - "validation": { - "required_fields": ["upload_id"] - } - }, - { - "id": "tc_004", - "test_case": "草稿保存-快手", - "platform": "快手", - "operation": "save_draft", - "input": { - "title": "互动剧试拍", - "video_path": "/tmp/draft.mp4", - "description": "测试内容" - }, - "expected_response": { - "draft_id": "draft_xxx", - "status": "saved" - }, - "validation": { - "required_fields": ["draft_id"] - } - }, - { - "id": "tc_005", - "test_case": "视频号发布", - "platform": "微信视频号", - "operation": "publish", - "input": { - "title": "互动剧-第一集", - "file_name": "video.mp4", - "description": "互动剧内容", - "author": "ABC工作室", - "category": "剧情" - }, - "expected_response": { - "media_id": "media_xxx", - "msg_id": "msg_xxx" - }, - "validation": { - "required_fields": ["media_id"] - } - }, - { - "id": "tc_006", - "test_case": "B站上传预检", - "platform": "B站", - "operation": "pre_upload", - "input": { - "file_name": "b_ep1.mp4", - "file_size": 524288000, - "file_hash": "md5:xxx" - }, - "expected_response": { - "upload_url": "https://upload.bilibili.com/xxx", - "auth": "bili_token", - "endpoint": "upos://xxx" - }, - "validation": { - "required_fields": ["upload_url", "endpoint"] - } - }, - { - "id": "tc_007", - "test_case": "B站发布", - "platform": "B站", - "operation": "publish", - "input": { - "cover": "cover_xxx", - "title": "【互动】命运的抉择 第一集", - "desc": "互动剧试播，点击选择你的命运！", - "tag": "互动剧", - "tid": 201, - "copyright": 1, - "videos": [ - { - "filename": "bili_xxx", - "title": "P1 命运交叉点" - } - ] - }, - "expected_response": { - "bvid": "BVxxx", - "aid": 123456789, - "publish_time": 1774542000 - }, - "validation": { - "required_fields": ["bvid", "aid"] - } - }, - { - "id": "tc_008", - "test_case": "小红书视频上传", - "platform": "小红书", - "operation": "upload", - "input": { - "file": "xhs_video.mp4", - "size": 104857600, - "type": "video" - }, - "expected_response": { - "file_id": "xhs_file_xxx", - "upload_url": "https://upload.xiaohongshu.com/xxx" - }, - "validation": { - "required_fields": ["file_id"] - } - }, - { - "id": "tc_009", - "test_case": "互动剧互动点标记", - "platform": "抖音", - "operation": "interaction_tag", - "input": { - "video_id": "video_xxx", - "interactions": [ - { - "time": 120, - "type": "choice", - "timestamp": 120000, - "options": [ - {"id": "opt_a", "text": "继续前行", "next_scene": "scene_002"}, - {"id": "opt_b", "text": "转身离开", "next_scene": "scene_003"} - 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"max_items": 20 - }, - { - "name": "知乎剧本创作", - "source": "zhihu", - "base_url": "https://www.zhihu.com", - "endpoints": [ - "/topic/剧本创作", - "/topic/人物塑造" - ], - "selectors": { - "list_item": ".List-item", - "title": ".ContentItem-title", - "excerpt": ".RichText" - }, - "priority": "P2", - "max_items": 20 - } - ], - "data_fields": { - "required": [ - "title", - "source_url", - "crawl_time" - ], - "optional": [ - "description", - "rating", - "tags", - "author", - "views" - ] - }, - "storage": { - "format": "jsonl", - "path": "./seed_data.json" - }, - "notes": "遵守 robots.txt，单站点请求间隔 ≥ 3秒" -} \ No newline at end of file diff --git a/data/workspace/hunter/researcher/knowhow_raw.md b/data/workspace/hunter/researcher/knowhow_raw.md deleted file mode 100644 index 0a9a318..0000000 --- a/data/workspace/hunter/researcher/knowhow_raw.md +++ /dev/null @@ -1,103 +0,0 @@ -# Researcher 技能调研 - 数据源清单 - -## 调研目标 -- 目标：分析深度研究的最佳实践 -- 业务场景：ABC 公司互动剧背景调查、人物塑造、台词生成 - ---- - -## 一、行业研究数据源 - -### 1. 互动剧/短剧行业研究 -| 数据源 | 类型 | 权威性 | 更新频率 | 爬取难度 | -|--------|------|--------|----------|----------| -| 艾瑞咨询 - 中国网络短剧行业研究报告 | 行业报告 | 高 | 年度 | 需购买 | -| 艺恩数据 - 短剧市场监测 | 数据平台 | 高 | 日更 | API | -| 猫眼研究院 - 短剧票房榜 | 数据平台 | 高 | 日更 | 易 | -| 云合数据 - 网络短剧榜单 | 数据平台 | 中 | 日更 | 易 | - -### 2. 影视剧本创作 -| 数据源 | 类型 | 权威性 | 更新频率 | 爬取难度 | -|--------|------|--------|----------|----------| -| 豆瓣电影 - 短剧评分榜 | 社区+数据 | 高 | 日更 | 易 | -| 知乎 - 剧本创作话题 | 社区 | 中 | 日更 | 易 | -| 腾讯视频 - 短剧频道 | 平台 | 高 | 日更 | 中 | -| 爱奇艺 - 短剧剧场 | 平台 | 高 | 日更 | 中 | - ---- - -## 二、深度研究方法论 - -### 1. 研究方法论资源 -| 数据源 | 类型 | 说明 | -|--------|------|------| -| Google Scholar | 学术搜索 | 论文检索 | -| CNKI 中国知网 | 学术搜索 | 中文论文 | -| 维基百科 | 百科 | 概念定义 | -| 得到/喜马拉雅 | 知识付费 | 深度解读 | - -### 2. AI 研究助手最佳实践 -| 数据源 | 说明 | -|--------|------| -| Anthropic - Claude 研究用例 | AI 研究方法 | -| OpenAI - Research 指南 | 研究提示工程 | -| Perplexity AI | AI 搜索引擎 | - ---- - -## 三、人物塑造与台词生成 - -### 1. 创作方法论 -| 数据源 | 类型 | 说明 | -|--------|------|------| -| 故事技巧系列书籍 | 电子书 | 人物弧光、动机设计 | -| 编剧技巧博客 | 博客 | 台词打磨、对话设计 | -| 剧本杀创作指南 | 社区 | 互动叙事技巧 | - -### 2. 案例学习 -| 数据源 | 说明 | -|--------|------| -| 经典互动剧案例 | 芒果TV《头号嫌疑人》 | -| 短剧爆款案例分析 | 抖音热门短剧拆解 | -| 海外互动剧参考 | Netflix《黑镜：潘达斯奈基》 | - ---- - -## 四、数据采集配置 - -### 优先级排序 -1. **P0（必采）**：豆瓣短剧榜、腾讯视频短剧、爱奇艺短剧 -2. **P1（重要）**：云合数据、艺恩数据 -3. **P2（参考）**：知乎创作话题、行业报告 - -### 爬取策略 -- 频率限制：≥3秒/请求 -- 数据保留：source_url + crawl_time -- 更新周期：每周采集热门榜单 - ---- - -## 五、种子数据需求 - -基于 ABC 公司互动剧业务，需要采集： -1. 短剧热门榜单（≥30条） -2. 爆款剧本结构分析（≥10条） -3. 人物塑造案例（≥10条） -4. 台词风格分析（≥10条） - ---- - -## 数据源评分矩阵 - -| 数据源 | 权威性 | 更新频率 | 数据质量 | 爬取难度 | 综合评分 | -|--------|--------|----------|----------|----------|----------| -| 豆瓣电影 | ★★★★★ | ★★★★★ | ★★★★★ | ★★☆☆☆ | ★★★★★ | -| 腾讯视频 | ★★★★★ | ★★★★★ | ★★★★☆ | ★★★☆☆ | ★★★★☆ | -| 艾瑞咨询 | ★★★★★ | ★★★☆☆ | ★★★★★ | ★★★★★ | ★★★★☆ | -| 云合数据 | ★★★★☆ | ★★★★★ | ★★★★☆ | ★★☆☆☆ | ★★★★☆ | -| 知乎 | ★★★☆☆ | ★★★★★ | ★★★☆☆ | ★☆☆☆☆ | ★★★☆☆ | - ---- - -*调研时间: 2026-03-27* -*Hunter - 调研专家* \ No newline at end of file diff --git a/data/workspace/hunter/researcher/seed_data.json b/data/workspace/hunter/researcher/seed_data.json deleted file mode 100644 index 9a55973..0000000 --- a/data/workspace/hunter/researcher/seed_data.json +++ /dev/null @@ -1,668 +0,0 @@ -{ - "version": "1.0", - "skill": "researcher", - "total_items": 60, - "crawl_time": "2026-03-27T10:00:00Z", - "data": [ - { - "id": "seed_001", - "title": "重生之我在霸总剧里当女主", - "type": "短剧", - "platform": "抖音", - "rating": 8.5, - "views": 2.3, - "category": "职场逆袭", - "description": "女主意外重生成为霸总剧女主，利用现代思维在剧情中脱颖而出", - "source_url": "https://www.douban.com/subject/短剧001", - "tags": ["重生", "职场", "逆袭", "甜宠"], - "crawl_time": "2026-03-27T10:00:00Z" - }, - { - "id": "seed_002", - "title": "闪婚总裁是隐藏首富", - "type": "短剧", - "platform": "快手", - "rating": 8.2, - "views": 1.8, - "category": "都市甜宠", - "description": "普通女孩闪婚隐形富二代，婚后发现丈夫真实身份", - "source_url": "https://www.douban.com/subject/短剧002", - 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---- - -## 核心特性 - -### 1. 可视化编辑 -- 基于节点的编辑界面 -- 拖拽式创建分支 -- 实时预览效果 - -### 2. 脚本支持 -- 支持变量和条件判断 -- 可嵌入 CSS 自定义样式 -- 支持 HTML 内容 - -### 3. 导出格式 -- HTML（独立可运行） -- JSON（数据交换） -- Twine 存档格式 - ---- - -## 基本语法 - -### 创建链接 -``` -[[选项文本|目标节点]] -``` - -### 条件分支 -``` -<> - 内容 -<> - 其他内容 -<> -``` - -### 变量设置 -``` -<> -``` - ---- - -## 适用场景 - -- 文字互动小说 -- 互动剧原型 -- 教育培训场景 -- 角色扮演故事 - ---- - -## 学习资源 - -- [Twine Cookbook](https://twinery.org/cookbook/) - 官方食谱教程 -- [Twine 文档](https://github.com/klembot/twinejs/wiki) - 详细文档 - ---- - -## 评价 - -| 维度 | 评分 | -|------|------| -| 易用性 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | -| 功能强大 | ⭐⭐⭐⭐ | -| 社区活跃 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | -| 文档完善 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | - ---- - -*数据类型: Elite Tool* -*收录时间: 2026-03-28* diff --git a/data/workspace/hunter/screenwriter/crawl/elite_02_ink.md b/data/workspace/hunter/screenwriter/crawl/elite_02_ink.md deleted file mode 100644 index e6240a4..0000000 --- a/data/workspace/hunter/screenwriter/crawl/elite_02_ink.md +++ /dev/null @@ -1,100 +0,0 @@ -# Ink 互动叙事脚本语言详解 - -## 工具概述 - -**Ink** 是 Inkle Studios 开发的脚本语言，专为交互式叙事设计，广泛用于游戏和互动剧创作。 - -- **GitHub**: https://github.com/inkle/ink -- **Stars**: 7k+ -- **语言**: C# (核心), JavaScript (运行时) -- **推荐度**: ⭐⭐⭐⭐⭐ - ---- - -## 核心特性 - -### 1. 声明式语法 -- 类似自然语言的脚本语法 -- 易于阅读和维护 -- 支持复杂分支逻辑 - -### 2. 变量与状态 -- 内置状态管理系统 -- 支持条件判断和循环 -- 完整的测试覆盖 - -### 3. 运行时支持 -- Unity 集成 -- Web (JavaScript) 支持 -- 原生 C# 运行时 - ---- - -## 基本语法 - -### 文本内容 -``` -= scene_name -这是普通文本内容。 -``` - -### 分支选择 -``` -* [选项一] -> branch_one -* [选项二] -> branch_two -``` - -### 条件判断 -``` -{ variable == "value": - 条件为真时的内容 -- else: - 条件为假时的内容 -} -``` - -### 变量设置 -``` -~ variable = "new_value" -``` - ---- - -## 适用场景 - -- 游戏叙事脚本 -- 互动剧剧本 -- 视觉小说 -- 教育交互内容 - ---- - -## 学习资源 - -- [Ink 官方文档](https://github.com/inkle/ink/blob/master/docs/ink-files.md) - 语法参考 -- [Inklewriter](https://www.inklestudios.com/inklewriter/) - 在线编辑器 -- [Ink 教程](https://github.com/inkle/ink/tree/master/docs) - 详细教程 - ---- - -## 评价 - -| 维度 | 评分 | -|------|------| -| 易用性 | ⭐⭐⭐⭐ | -| 功能强大 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | -| 社区活跃 | ⭐⭐⭐⭐ | -| 文档完善 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | - ---- - -## 知名使用案例 - -- 《80 Days》（80天环游世界） -- 《Heaven's Vault》 -- 《Sorcery!》系列 - ---- - -*数据类型: Elite Tool* -*收录时间: 2026-03-28* diff --git a/data/workspace/hunter/screenwriter/crawl/elite_03_renpy.md b/data/workspace/hunter/screenwriter/crawl/elite_03_renpy.md deleted file mode 100644 index 841b22f..0000000 --- a/data/workspace/hunter/screenwriter/crawl/elite_03_renpy.md +++ /dev/null @@ -1,91 +0,0 @@ -# Ren'Py 视觉小说引擎详解 - -## 工具概述 - -**Ren'Py** 是一个开源的视觉小说游戏引擎，支持创建包含图片、音频、视频的互动叙事作品。 - -- **官网**: https://www.renai.org/ -- **GitHub**: https://github.com/renpy/renpy -- **Stars**: 5k+ -- **语言**: Python -- **推荐度**: ⭐⭐⭐⭐ - ---- - -## 核心特性 - -### 1. 多媒体支持 -- 图片/动画显示 -- 音频/视频播放 -- 语音同步 - -### 2. 脚本系统 -- 基于 Python 的 Ren'Py 脚本 -- 变量和条件判断 -- 动画和过渡效果 - -### 3. 跨平台 -- Windows / Mac / Linux -- Android / iOS -- Web (HTML5) - ---- - -## 基本语法 - -### 定义角色 -``` -define e = Character("Eileen") -``` - -### 场景显示 -``` -scene bg_library -``` - -### 对话显示 -``` -e "你好，这是一个视觉小说示例。" -``` - -### 选择菜单 -``` -menu: - "选项一": - # 处理选项一 - "选项二": - # 处理选项二 -``` - ---- - -## 适用场景 - -- 视觉小说 -- 互动剧游戏 -- 互动短剧 -- 动漫风格叙事 - ---- - -## 学习资源 - -- [Ren'Py 官网教程](https://www.renai.org/tutorials.html) - 官方教程 -- [Ren'Py 文档](https://www.renai.org/docs.html) - 完整文档 -- [Ren'Py Wiki](https://renai.gd/) - 社区资源 - ---- - -## 评价 - -| 维度 | 评分 | -|------|------| -| 易用性 | ⭐⭐⭐⭐ | -| 功能强大 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | -| 社区活跃 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | -| 文档完善 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | - ---- - -*数据类型: Elite Tool* -*收录时间: 2026-03-28* diff --git a/data/workspace/hunter/screenwriter/knowhow.md b/data/workspace/hunter/screenwriter/knowhow.md deleted file mode 100644 index d99994e..0000000 --- a/data/workspace/hunter/screenwriter/knowhow.md +++ /dev/null @@ -1,231 +0,0 @@ -# 互动剧编剧知识猎取报告 - -## 执行摘要 - -本报告对互动剧编剧/互动短剧创作领域进行系统性知识猎取，覆盖方法论、分支剧情设计、短剧脚本结构、平台特性（抖音/快手）、观众选择机制和互动叙事设计等核心维度。通过多源信息收集和交叉验证，形成可执行的创作方法论和标杆资源列表。 - ---- - -## 一、问题澄清与研究边界 - -### 1.1 核心研究问题 - -基于任务要求，将"互动剧编剧"领域拆解为以下子问题： - -| 序号 | 子问题 | 研究优先级 | -|------|--------|------------| -| 1 | 互动剧剧本创作的核心方法论是什么？ | P0 | -| 2 | 分支剧情设计有哪些经典结构？ | P0 | -| 3 | 短剧脚本的结构模板是什么？ | P0 | -| 4 | 抖音/快手互动剧的编剧特点有何差异？ | P1 | -| 5 | 观众选择机制如何设计？ | P0 | -| 6 | 互动叙事设计有哪些最佳实践？ | P1 | -| 7 | 有哪些工具可以辅助互动剧创作？ | P2 | - -### 1.2 领域界定 - -- **Domain**: 互动剧编剧 / 互动短剧创作 -- **Keywords**: 互动剧剧本创作, 分支剧情设计, 短剧脚本结构, 抖音互动剧, 快手互动剧, 观众选择机制, 互动叙事设计 -- **Target**: 为 screenwriter agent 提供创作方法论和工具链支持 - ---- - -## 二、Knowhow: 方法论与最佳实践 - -### 2.1 互动剧剧本核心结构 - -互动剧剧本与传统剧本的核心差异在于**观众选择驱动的分支叙事**。基于行业最佳实践，完整的互动剧剧本包含以下结构阶段： - -| 阶段 | 内容 | 时长/篇幅 | 关键要点 | -|------|------|-----------|----------| -| 开场 | 建立场景和角色 | 10-15% | 快速吸引观众，建立情感连接 | -| 冲突 | 制造戏剧冲突 | 15-20% | 增强代入感，埋下选择伏笔 | -| 选择点 | 观众决策分支 | 5-10% | 2-4个选项，每选项有明确后果 | -| 分支发展 | 不同选择导向不同剧情 | 30-40% | 保持逻辑连贯，控制分支深度 | -| 高潮 | 冲突达到顶点 | 10-15% | 多分支汇合或各自高潮 | -| 结局 | 根据选择呈现不同结局 | 10-15% | 1-3个结局，呼应前期选择 | - -### 2.2 分支剧情设计原则 - -#### 2.2.1 分支结构类型 - -| 结构类型 | 特点 | 适用场景 | 制作成本 | -|----------|------|----------|----------| -| **树状结构** | 每个选择独立分支，完全独立发展 | 多结局、开放式结局 | 高 | -| **菱形结构** | 分支最终汇合，形成悬念 | 悬疑剧、惊悚剧 | 中 | -| **网状结构** | 复杂交织，多次回环 | 高自由度角色扮演 | 极高 | - -#### 2.2.2 设计要点 - -1. **选择后果显著性**：每个分支选择应有明确的后果差异，让观众感知到选择的价值 -2. **内在逻辑一致性**：所有分支都应符合既定的世界观和角色性格 -3. **分支深度控制**：建议不超过3层深度，避免指数级内容膨胀 -4. **热门选择引导**：通过UI暗示或默认选项引导热门选择 -5. **汇合点设计**：预留"汇合点"减少重复内容制作成本 - -### 2.3 短剧脚本结构模板 - -``` -[场景名称] -[时间/地点描述] - -[角色A]：（表情/动作） -台词内容... - -[角色B]：（表情/动作） -台词内容... - -[选择点] -选项1：[描述] → [导向分支] -选项2：[描述] → [导向分支] - -[分支A - 选择1的后续] -...（剧情发展） - -[分支B - 选择2的后续] -...（剧情发展） -``` - -### 2.4 抖音/快手互动剧平台特性 - -#### 2.4.1 平台对比 - -| 平台 | 内容特点 | 时长控制 | 编剧注意事项 | -|------|----------|----------|---------------| -| **抖音** | 短平快、强节奏、算法驱动 | 单集15-60秒，总时长3-10分钟 | 开头3秒定生死，注重完播率 | -| **快手** | 用户下沉、强互动、社交属性 | 单集30-90秒，总时长5-15分钟 | 接地气、方言可选、评论区互动 | - -#### 2.4.2 共通原则 - -- **算法推荐**：完播率、点赞率、评论率影响推荐量 -- **即时反馈**：选择后立即展现后果，增强参与感 -- **社交裂变**：分享解锁更多选项，驱动传播 -- **数据驱动**：根据用户行为数据调整分支概率 - -### 2.5 观众选择机制设计 - -#### 2.5.1 选择类型 - -| 类型 | 描述 | 示例 | -|------|------|------| -| **二元选择** | 非此即彼的简单选择 | "救她/不救她" | -| **多选一** | 多个选项选其一 | "选择盟友：A/B/C" | -| **多选多** | 可选择多个选项 | "收集线索：A+B" | -| **滑块选择** | 连续区间选择 | "好感度：0-100" | - -#### 2.5.2 设计原则 - -1. **代理感**：让观众感觉自己的选择真正重要 -2. **即时反馈**：选择后立即展现情节变化 -3. **可重玩性**：不同选择带来显著不同的体验 -4. **情感共鸣**：每个分支都应有情感冲击力 - -### 2.6 互动叙事设计最佳实践 - -#### 2.6.1 叙事设计原则 - -1. **玩家代理感（Player Agency）**：选择应产生可感知的影响 -2. **叙事一致性**：所有分支路径应保持故事完整性 -3. **情感曲线**：每个分支都应遵循情感起伏曲线 -4. **节奏控制**：选择点之间的内容不宜过长或过短 - -#### 2.6.2 技术实现建议 - -- **节点图工具**：可视化分支结构，推荐 Twine -- **状态管理系统**：跟踪选择历史，支持回溯 -- **锚点机制**：确保重要情节不被跳过 -- **变量系统**：根据选择累积影响后续情节 - -### 2.7 工具推荐 - -| 工具 | 类型 | 适用场景 | 学习曲线 | -|------|------|----------|----------| -| **Twine** | 开源工具/网页应用 | 文字互动小说、互动剧原型 | 低 | -| **Ink** | 脚本语言 | 游戏叙事、专业互动剧本 | 中 | -| **Ren'Py** | 游戏引擎 | 视觉小说、互动剧游戏 | 中 | -| **ChoiceScript** | 框架 | 网页互动小说 | 低 | -| **Articy** | 商业工具 | 专业游戏剧本、大型项目 | 高 | - ---- - -## 三、洞察与原创分析 - -### 3.1 核心洞察 - -**洞察1：互动剧的本质是"可控的混乱"** - -互动剧编剧与传统剧本的核心区别不在于"分支"，而在于**对混乱的控制**。分支越多，制作成本越高；但分支太少，观众失去参与感。最佳实践是采用"菱形结构"——分支展开后汇合，既保证选择感，又控制成本。 - -**洞察2：短剧平台的互动是"伪互动"** - -抖音/快手的互动剧与传统游戏叙事有本质区别：平台强调即时反馈和社交裂变，而非深度叙事。编剧应将互动点放在情感高潮或悬念节点，而非平淡情节。 - -**洞察3：选择疲劳曲线** - -研究显示，超过3层分支深度或单次超过4个选项时，用户参与度显著下降。建议将单次选择控制在2-4个选项，分支深度控制在3层以内。 - -### 3.2 常见陷阱 - -| 陷阱 | 描述 | 规避方法 | -|------|------|----------| -| **分支膨胀** | 分支数量指数级增长 | 使用汇合点、锚点机制 | -| **选择无意义** | 分支结果差异极小 | 确保选择后果显著 | -| **逻辑断裂** | 分支后世界观/性格不一致 | 设计角色/世界锚点 | -| **节奏拖沓** | 选择点之间内容过长 | 控制单段内容时长 | - ---- - -## 四、学习路径建议 - -### 4.1 新手路径（1-2周） - -1. **入门**：体验3-5款经典互动叙事游戏（如《回到未来》《选择你的冒险》） -2. **工具**：学习 Twine 基础用法，创建第一个互动故事 -3. **实践**：使用模板创作一个3选择点的短互动剧 - -### 4.2 进阶路径（2-4周） - -1. **分支设计**：学习树状/菱形/网状结构设计方法 -2. **工具进阶**：掌握 Ink 或 Ren'Py -3. **平台适配**：研究抖音/快手互动剧特点 -4. **项目实践**：创作一个完整的多分支互动短剧 - -### 4.3 专业路径（1个月+） - -1. **数据驱动**：学习用户行为数据分析 -2. **自动化**：探索 AI 辅助分支剧本生成 -3. **商业化**：研究互动剧商业模式和变现路径 - ---- - -## 五、总结 - -互动剧编剧是传统编剧技艺与交互设计思维的融合。核心方法论包括： - -1. **结构化**：遵循开场→冲突→选择→分支→高潮→结局的六段式结构 -2. **可控分支**：采用菱形结构平衡选择感与制作成本 -3. **平台适配**：根据抖音/快手特性调整节奏和互动深度 -4. **工具赋能**：Twine/Ink 等工具显著降低创作门槛 - ---- - -## 信息来源 - -### 主要参考 - -- Twine 官方文档：https://twinery.org/cookbook/ -- Ink 官方仓库：https://github.com/inkle/ink -- Ren'Py 官网：https://www.renai.org/ -- 游戏叙事设计最佳实践（行业经验总结） - -### 补充参考 - -- Gamasutra/Game Developer 互动叙事专栏 -- ChoiceScript 文档 -- 国内互动剧市场分析报告（知乎/微信公众号） - ---- - -*报告生成时间: 2026-03-28* -*猎取领域: 互动剧编剧/互动短剧创作* -*产出目标: screenwriter agent 知识库* diff --git a/data/workspace/hunter/screenwriter/toplist.md b/data/workspace/hunter/screenwriter/toplist.md deleted file mode 100644 index 5960b7b..0000000 --- a/data/workspace/hunter/screenwriter/toplist.md +++ /dev/null @@ -1,164 +0,0 @@ -# 互动剧编剧标杆资源排行榜 - -## 一、工具类 TOP - -### 1.1 互动叙事创作工具 - -| 排名 | 工具 | 类型 | 推荐度 | URL | 适用场景 | -|------|------|------|--------|-----|----------| -| 🥇 | **Twine** | 开源工具 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | https://twinery.org/ | 文字互动小说、互动剧原型 | -| 🥈 | **Ink** | 脚本语言 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | https://github.com/inkle/ink | 游戏叙事、专业剧本 | -| 🥉 | **Ren'Py** | 游戏引擎 | ⭐⭐⭐⭐ | https://www.renai.org/ | 视觉小说、互动剧游戏 | -| 4 | **ChoiceScript** | 框架 | ⭐⭐⭐⭐ | https://choicescript.github.io/ | 网页互动小说 | -| 5 | **Articy** | 商业工具 | ⭐⭐⭐⭐ | https://www.articy.com/ | 专业游戏剧本、大型项目 | - -### 1.2 平台官方资源 - -| 排名 | 平台 | 资源类型 | 推荐度 | 说明 | -|------|------|----------|--------|------| -| 🥇 | **Twine Cookbook** | 官方教程 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 最完整的 Twine 实战指南 | -| 🥈 | **Ink Documentation** | 官方文档 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | Ink 语言权威参考 | -| 🥉 | **Ren'Py Tutorial** | 官方教程 | ⭐⭐⭐⭐ | 视觉小说制作入门 | - ---- - -## 二、学习资源 TOP - -### 2.1 入门教程 - -| 排名 | 资源 | 类型 | 可信度 | 主题 | -|------|------|------|--------|------| -| 🥇 | Twine Cookbook | 在线文档 | 高 | 互动小说实战教程 | -| 🥈 | Interactive Narrative Design 101 | 文章 | 中 | 互动叙事入门 | -| 🥉 | Choose Your Own Adventure Design | 文章 | 高 | 非线性叙事设计方法 | - -### 2.2 进阶教程 - -| 排名 | 资源 | 类型 | 可信度 | 主题 | -|------|------|------|--------|------| -| 🥇 | Branching Narrative Patterns | 文章 | 高 | 分支叙事设计模式 | -| 🥈 | Interactive Storytelling for Games | 文章 | 高 | 游戏叙事十大规则 | -| 🥉 | Player Agency in Game Narrative | 文章 | 高 | 玩家代理感设计 | - -### 2.3 中文资源 - -| 排名 | 资源 | 平台 | 可信度 | 主题 | -|------|------|------|--------|------| -| 🥇 | 互动剧创作指南 | 知乎/公众号 | 中 | 国内市场分析 | -| 🥈 | 分支剧情设计教程 | B站 | 中 | 视频教程 | -| 🥉 | 抖音互动剧案例分析 | 公众号 | 中 | 平台特性分析 | - ---- - -## 三、开源项目 TOP - -### 3.1 GitHub 项目 - -| 排名 | 项目 | Stars | 语言 | 说明 | -|------|------|-------|------|------| -| 🥇 | twinejs | 8k+ | JavaScript | Twine 网页版编辑器 | -| 🥈 | ink | 7k+ | C# | Ink 脚本语言核心 | -| 🥉 | renpy | 5k+ | Python | Ren'Py 引擎 | -| 4 | choicescript | 2k+ | JavaScript | 互动小说框架 | -| 5 | inklewriter | 1k+ | JavaScript | 在线互动叙事工具 | - -### 3.2 示例项目 - -| 排名 | 项目 | 说明 | 适用学习 | -|------|------|------|----------| -| 🥇 | Twine 示例故事集 | 官方提供的示例 | 基础结构学习 | -| 🥈 | Ink 示例脚本 | 官方示例 | 脚本语法学习 | -| 🥉 | Ren'Py 教程项目 | 社区教程 | 视觉小说制作 | - ---- - -## 四、行业案例 TOP - -### 4.1 经典互动叙事游戏 - -| 排名 | 游戏 | 平台 | 分支数 | 特点 | -|------|------|------|--------|------| -| 🥇 | 回到未来：游戏版 | 多平台 | 20+ | 经典电影改编 | -| 🥈 | 选择你的冒险 | 桌面/数字 | 50+ | 互动小说鼻祖 | -| 🥉 | 暴雨 | PS3 | 1000+ | 电影级互动剧 | -| 4 | 超能杀机 | 多平台 | 200+ | 昆汀风格 | -| 5 | 隐形守护者 | PC/移动 | 50+ | 国产互动剧标杆 | - -### 4.2 国内互动短剧 - -| 排名 | 作品 | 平台 | 特点 | -|------|------|------|------| -| 🥇 | 他的小#endregion | 抖音 | 甜宠互动短剧 | -| 🥈 | 夜焰 | 快手 | 悬疑互动剧 | -| 🥉 | 完蛋我被美女包围了 | 抖音 | 爽剧模式 | - ---- - -## 五、平台特性对比 - -### 5.1 抖音 vs 快手 - -| 维度 | 抖音 | 快手 | -|------|------|------| -| **内容时长** | 15-60秒/集 | 30-90秒/集 | -| **总时长** | 3-10分钟 | 5-15分钟 | -| **互动形式** | 投票、卡片选择 | 评论互动、连麦 | -| **算法权重** | 完播率 > 点赞 > 评论 | 互动率 > 完播率 | -| **用户特点** | 年轻、时尚 | 下沉、接地气 | - -### 5.2 编剧适配建议 - -| 场景 | 抖音建议 | 快手建议 | -|------|----------|----------| -| **开头** | 3秒内抛出悬念 | 5秒内建立冲突 | -| **节奏** | 快速反转，每10秒一个点 | 中等节奏，注重情感 | -| **选择** | 简化选项，2个最佳 | 可加入评论区互动 | -| **结局** | 留悬念，引导系列 | 相对完整，注重转化 | - ---- - -## 六、信源可信度评估 - -### 评估标准 - -| 等级 | 可信度 | 描述 | -|------|--------|------| -| ⭐⭐⭐⭐⭐ | 极高 | 官方文档、权威机构、GitHub 5000+ stars | -| ⭐⭐⭐⭐ | 高 | 行业知名博客、GitHub 1000+ stars | -| ⭐⭐⭐ | 中 | 社区分享、知乎/公众号文章 | -| ⭐⭐ | 低 | 个人博客、非验证信息 | - -### 本排行资源可信度 - -| 资源类别 | 主要可信度 | 代表资源 | -|----------|------------|----------| -| 工具类 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | Twine、Ink、Ren'Py 官方 | -| 开源项目 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | GitHub 5000+ stars 项目 | -| 学习资源 | ⭐⭐⭐⭐ | 行业知名博客、官方文档 | -| 中文资源 | ⭐⭐⭐ | 社区分享、平台文章 | - ---- - -## 七、资源索引 - -### 快速入口 - -| 分类 | 入口 | URL | -|------|------|-----| -| 入门 | Twine 官网 | https://twinery.org/ | -| 进阶 | Ink GitHub | https://github.com/inkle/ink | -| 视觉小说 | Ren'Py | https://www.renai.org/ | -| 中文 | 知乎互动剧专栏 | https://www.zhihu.com/topic/互动剧 | - -### 推荐的入门顺序 - -1. **第1天**：访问 Twine 官网，体验5分钟入门 -2. **第2-3天**：跟随 Twine Cookbook 创建第一个故事 -3. **第4-7天**：学习 Ink 语法，尝试分支脚本 -4. **第2周**：研究抖音/快手互动短剧案例 -5. **第3-4周**：使用工具创作完整互动短剧 - ---- - -*排行生成时间: 2026-03-28* -*数据来源: 行业调研与公开资料整理* diff --git a/data/workspace/hunter/taobao_client/crawl/interaction_patterns.md b/data/workspace/hunter/taobao_client/crawl/interaction_patterns.md deleted file mode 100644 index 36311c7..0000000 --- a/data/workspace/hunter/taobao_client/crawl/interaction_patterns.md +++ /dev/null @@ -1,141 +0,0 @@ -# Crawl: 淘宝客户端交互模式数据 - -## 信息来源 - -- taobao_client Agent 工具定义 (agent.md, tools.md) -- 官方 Knowhow (knowhow.md) -- Benchmark 评测数据 (benchmark_v1.md) -- Good/Bad Testdata 测试案例 - ---- - -## 交互模式分析 - -### 模式 1: 搜索-详情-加购流程 - -``` -用户输入关键词 - ↓ -search_products → 返回商品列表 - ↓ -用户选择商品 - ↓ -get_product_skus → 获取 SKU 变体 - ↓ -用户选择规格 - ↓ -add_to_cart → 加入购物车 - ↓ -验证成功 -``` - -**成功率**: 75-85% -**失败点**: SKU 选择遗漏 (25%) - ---- - -### 模式 2: 旺旺聊天降级流程 - -``` -用户请求旺旺聊天 - ↓ -open_chat → 尝试打开旺旺 - ↓ -检查结果 - ├─ 成功 → send_chat_message - └─ 失败 → 提示用户手动操作 -``` - -**成功率**: 30-60% -**失败点**: 官方 API 不开放 - ---- - -### 模式 3: 页面交互流程 - -``` -inspect_page → 诊断页面状态 - ↓ -检查状态 (ready/loading/error) - ├─ ready → 执行 click_element/input_text - ├─ loading → wait 后重试 - └─ error → 输出诊断信息 -``` - -**成功率**: 80-90% -**失败点**: 页面加载超时 - ---- - -## 核心交互参数 - -### 必传参数 - -| 参数 | 说明 | 示例 | -|------|------|------| -| sourceApp | 调用来源 | "LemonAI" | -| keyword | 搜索关键词 | "iPhone 15" | -| itemId | 商品 ID | "1234567890" | - -### 可选参数 - -| 参数 | 说明 | 示例 | -|------|------|------| -| page | 页码 | 1 | -| size | 每页数量 | 20 | -| sort | 排序方式 | "sales" | -| sku | SKU 规格数组 | ["颜色:蓝色", "内存:256G"] | - ---- - -## 页面状态码 - -| 状态码 | 含义 | 处理方式 | -|--------|------|---------| -| ready | 可交互 | 执行操作 | -| loading | 加载中 | 等待 1-2 秒 | -| error | 异常 | 输出诊断信息 | -| unknown | 未知 | inspect_page 诊断 | - ---- - -## 成功案例摘要 - -### good_01_keyword_search (85分) - -- ✅ 支持关键词、多条件筛选 -- ✅ 返回完整字段 (title, price, pict_url, sales, shop) -- ✅ 支持分页和排序 - -### good_02_item_detail (92分) - -- ✅ 完整商品详情 -- ✅ SKU 变体支持 -- ✅ 价格优惠信息 - -### good_03_cart_management (83分) - -- ✅ 加购功能 -- ✅ 数量修改 -- ⚠️ 需先选 SKU - -### good_04_order_list (88分) - -- ✅ 订单列表查询 -- ✅ 状态筛选 -- ✅ 时间范围 - ---- - -## 失败案例摘要 - -### bad_01_wangwang_chat (55分) - -- ❌ 旺旺 API 不对外开放 -- ❌ 需要商家资质 -- ❌ 第三方工具存在合规风险 -- 💡 建议降级到手动操作 - ---- - -*数据来源: taobao_client 知识猎取 (2026-03-28)* diff --git a/data/workspace/hunter/taobao_client/insights.md b/data/workspace/hunter/taobao_client/insights.md deleted file mode 100644 index a208348..0000000 --- a/data/workspace/hunter/taobao_client/insights.md +++ /dev/null @@ -1,129 +0,0 @@ -# Insights: 淘宝客户端交互优化洞察 - -## 核心洞察 - -### 洞察 1: SKU 选择是成功率最大瓶颈 - -**发现**: -- 25% 的交互失败来自 SKU 选择遗漏 -- 购物车管理成功率仅 75% -- 正确的流程是: get_product_skus → 用户确认 → add_to_cart - -**建议**: -- 在 add_to_cart 前强制检查 SKU 参数 -- 如果未传入 SKU，自动调用 get_product_skus 获取并提示用户选择 - ---- - -### 洞察 2: 旺旺聊天需要系统性降级方案 - -**发现**: -- 旺旺 API 官方不开放，成功率仅 30% -- 35% 的整体失败来自旺旺功能 -- 这是功能短板，但不是核心购物流程的必要环节 - -**建议**: -- 开发替代方案: 订单留言、站内信 -- 为旺旺功能提供"引导手动操作"模式 -- 提升用户对功能限制的认知 - ---- - -### 洞察 3: 页面状态预检可避免 20% 失败 - -**发现**: -- 20% 的失败来自页面状态异常 -- inspect_page 工具可诊断客户端状态 -- 但大多数调用未进行预检 - -**建议**: -- 在执行任何操作前，先调用 inspect_page -- 根据状态码决定是否重试或提示用户 -- 建立标准化的页面状态检查流程 - ---- - -### 洞察 4: 官方 API 覆盖率高，是最优方案 - -**发现**: -- 商品搜索: 95% 成功率 -- 商品详情: 90% 成功率 -- 订单管理: 88% 成功率 -- 这些功能都基于官方 TOP API - -**建议**: -- 优先使用官方 API -- 官方 API 不可用时，再考虑 H5 接口 -- 避免使用逆向接口（合规风险） - ---- - -### 洞察 5: CLI 工具调用需要标准化 - -**发现**: -- 所有调用必须包含 sourceApp 参数 -- 大结果需要用 -o 输出到文件 -- 错误处理分散，缺乏统一规范 - -**建议**: -- 建立 CLI 调用封装层 -- 统一错误处理和重试逻辑 -- 规范输出格式 - ---- - -## 行动计划 - -### 短期 (1 周) - -1. **SKU 检查强化** - - 修改 add_to_cart 逻辑 - - 增加 SKU 参数校验 - - 预期成功率提升 10% - -2. **页面状态预检** - - 在所有操作前增加 inspect_page - - 建立状态码处理规范 - - 预期成功率提升 5% - -### 中期 (1 个月) - -1. **旺旺降级方案** - - 开发订单留言接口 - - 增加手动操作引导 - - 预期满意度提升 15% - -2. **错误处理标准化** - - 统一错误码定义 - - 建立重试机制 - - 增加详细日志 - -### 长期 (3 个月) - -1. **商家资质申请** - - 申请淘宝开放平台商家权限 - - 扩展订单管理功能 - - 预期整体成功率提升到 90%+ - -2. **监控与告警** - - 监控交互成功率 - - 自动告警异常 - - 持续优化流程 - ---- - -## 总结 - -**核心问题**: 旺旺聊天 (35%) + SKU 选择 (25%) + 页面状态 (20%) = 80% 的失败来源 - -**最优路径**: -1. 短期修复 SKU 和页面状态问题 (预计 +15% 成功率) -2. 中期开发旺旺替代方案 (预计 +10% 满意度) -3. 长期申请商家资质 (预计 +20% 成功率) - -**目标**: 将整体交互成功率从 70% 提升到 85%+ - ---- - -*洞察生成日期: 2026-03-28* -*由 Hunter 生成* diff --git a/data/workspace/hunter/taobao_client/knowhow.md b/data/workspace/hunter/taobao_client/knowhow.md deleted file mode 100644 index 4f58e0d..0000000 --- a/data/workspace/hunter/taobao_client/knowhow.md +++ /dev/null @@ -1,228 +0,0 @@ -# Knowhow: 淘宝桌面客户端交互优化 - -## 执行摘要 - -本文档是 **taobao_client** 知识猎取的产出，专注于**测试并优化与淘宝桌面客户端的交互成功率**。基于现有 knowhow.md 和 benchmark_v1.md 的分析，提炼出交互成功率优化指南。 - ---- - -## 一、交互成功率现状分析 - -### 1.1 功能模块成功率矩阵 - -| 功能模块 | 成功率 | 难度 | 说明 | -|---------|--------|------|------| -| 商品搜索 | ⭐⭐⭐⭐⭐ (95%) | 低 | TOP API + taobao-native CLI | -| 商品详情 | ⭐⭐⭐⭐⭐ (90%) | 低 | SKU 变体完整支持 | -| 购物车管理 | ⭐⭐⭐⭐ (75%) | 中 | 需先完成 SKU 选择 | -| 订单管理 | ⭐⭐⭐⭐⭐ (88%) | 低 | 官方 API 支持完善 | -| 旺旺聊天 | ⭐⭐ (30%) | 高 | 官方 API 不开放 | - -### 1.2 交互失败原因分析 - -| 失败类型 | 占比 | 根因 | -|---------|------|------| -| 旺旺 API 限制 | 35% | 官方未开放 | -| SKU 选择遗漏 | 25% | 未执行选择流程 | -| 页面状态异常 | 20% | 客户端未登录/页面加载 | -| 签名/认证失败 | 15% | Session 过期 | -| 频率限制 | 5% | 请求过快 | - ---- - -## 二、交互成功率优化指南 - -### 2.1 核心优化策略 - -#### 策略 1: 登录状态预检查 - -```bash -# 在执行任何操作前，先检查客户端状态 -taobao-native inspect_page --args '{"sourceApp":"LemonAI"}' -``` - -**检查清单**: -- [ ] 客户端已启动 -- [ ] 用户已登录 -- [ ] 当前页面可交互 -- [ ] 网络连接正常 - -#### 策略 2: SKU 选择标准化流程 - -``` -1. 调用 get_product_skus 获取 SKU 信息 -2. 展示 SKU 选项给用户 -3. 用户确认规格选择 -4. 调用 add_to_cart 传入完整 sku 数组 -5. 验证加购成功 -``` - -**常见错误**: -- ❌ 直接调用 add_to_cart 不传 sku -- ❌ SKU 参数格式错误 -- ✅ 必须先 get_product_skus，再 add_to_cart - -#### 策略 3: 页面状态容错 - -```javascript -// 页面交互容错处理 -async function safeClick(selector, maxRetries = 3) { - for (let i = 0; i < maxRetries; i++) { - const state = await inspectPage(); - if (state !== 'ready') { - await wait(1000); // 等待页面加载 - continue; - } - try { - await clickElement(selector); - return true; - } catch (e) { - if (i === maxRetries - 1) throw e; - await wait(500); - } - } -} -``` - -### 2.2 旺旺聊天降级方案 - -由于旺旺 API 不开放，推荐以下降级策略： - -| 场景 | 推荐方案 | 成功率 | -|------|---------|--------| -| 发送商品链接 | open_chat + 粘贴链接 | 60% | -| 发送图片 | open_chat + 先发图片再发文字 | 50% | -| 实时对话 | 提示用户手动操作 | 0% | - -**触发关键词**: "问问商家"、"旺旺"、"聊天"、"咨询"、"发消息" - ---- - -## 三、CLI 工具调用最佳实践 - -### 3.1 必传参数 - -```bash -# 所有调用必须包含 sourceApp -taobao-native --args '{"sourceApp":"LemonAI", ...}' -``` - -### 3.2 大结果输出 - -```bash -# 搜索结果、页面内容等大结果必须用 -o 输出到文件 -taobao-native search_products --args '{"keyword":"iPhone","sourceApp":"LemonAI"}' -o result.json -``` - -### 3.3 错误处理流程 - -``` -错误类型 → 诊断 → 修复建议 - -1. "客户端未启动" → 提示用户启动淘宝桌面版 -2. "未登录" → 提示用户登录 -3. "页面状态异常" → inspect_page 诊断 -4. "元素未找到" → scroll_page 滚动后再尝试 -5. "API 调用失败" → 检查 Session 有效性 -``` - -### 3.4 频率控制 - -| 工具类型 | 建议频率 | 风险 | -|---------|---------|------| -| search_products | 10次/分钟 | 低 | -| click_element | 30次/分钟 | 中 | -| get_product_skus | 20次/分钟 | 低 | -| open_chat | 5次/分钟 | 高（易触发风控）| - ---- - -## 四、交互成功率提升 Checklist - -### 4.1 操作前检查 - -- [ ] 确认 taobao-native CLI 可用 -- [ ] 确认淘宝桌面客户端已启动 -- [ ] 确认用户已登录 -- [ ] 检查网络连接 - -### 4.2 商品搜索 - -- [ ] 使用 search_products 工具 -- [ ] 传入 keyword 和 sourceApp -- [ ] 处理无结果情况 -- [ ] 处理分页 - -### 4.3 商品详情 - -- [ ] 使用 get_product_skus 获取变体 -- [ ] 展示 SKU 选项 -- [ ] 用户确认后加购 - -### 4.4 购物车管理 - -- [ ] 传入完整 sku 数组 -- [ ] 验证添加成功 -- [ ] 错误时提示用户手动添加 - -### 4.5 旺旺聊天 - -- [ ] 优先使用 open_chat -- [ ] 准备好降级方案 -- [ ] 提示用户手动操作 - ---- - -## 五、常见问题与解决方案 - -| 问题 | 原因 | 解决方案 | -|------|------|---------| -| 加购失败 | 未选 SKU | 先 get_product_skus | -| 旺旺发送失败 | API 不开放 | 降级到手动操作 | -| 页面读取超时 | 页面加载慢 | 增加等待时间 | -| 元素点击无效 | 元素不可见 | scroll_page 滚动 | -| Session 过期 | 登录过期 | 提示用户重新登录 | - ---- - -## 六、洞察与建议 - -### 6.1 核心洞察 - -1. **成功率瓶颈**: 旺旺聊天是最大短板 (30%)，建议开发替代沟通渠道 -2. **SKU 选择是关键**: 25% 的失败来自 SKU 选择遗漏，需要强化流程检查 -3. **页面状态管理**: 20% 的失败来自页面异常，建议增加 inspect_page 预检 - -### 6.2 优化建议 - -1. **短期 (1周)**: - - 在 add_to_cart 前强制执行 SKU 检查 - - 增加 inspect_page 预检流程 - - 添加旺旺降级提示 - -2. **中期 (1个月)**: - - 开发旺旺替代方案（站内信/订单留言） - - 增加操作重试机制 - - 完善错误提示信息 - -3. **长期 (3个月)**: - - 申请淘宝开放平台商家资质 - - 集成更多官方 API - - 提升整体成功率到 90%+ - ---- - -## 七、相关文件索引 - -| 文件 | 路径 | 说明 | -|------|------|------| -| 官方 Knowhow | data/system/templates/taobao_client/workspace/hunt/knowhow.md | 淘宝客户端基础方法论 | -| Toplist | data/system/templates/taobao_client/workspace/hunt/toplist.md | 资源排行榜 | -| Benchmark | data/system/templates/taobao_client/workspace/digest/benchmark_v1.md | 评测维度定义 | -| Good Testdata | data/system/templates/taobao_client/workspace/digest/good_testdata/ | 成功案例 | -| Bad Testdata | data/system/templates/taobao_client/workspace/digest/bad_testdata/ | 失败案例 | - ---- - -*本文档最后更新: 2026-03-28* -*由 Hunter 生成，用于优化 taobao_client 交互成功率* diff --git a/data/workspace/hunter/taobao_client/toplist.md b/data/workspace/hunter/taobao_client/toplist.md deleted file mode 100644 index 4a284ab..0000000 --- a/data/workspace/hunter/taobao_client/toplist.md +++ /dev/null @@ -1,141 +0,0 @@ -# Toplist: 淘宝客户端交互资源 - -## 排行榜说明 - -本列表聚焦于**提升淘宝桌面客户端交互成功率**的资源，按**可信度**和**实用性**分级： -- **Elite (⭐⭐⭐⭐⭐)**: 官方资源，强烈推荐 -- **Good (⭐⭐⭐⭐)**: 高质量社区资源，推荐 -- **Average (⭐⭐⭐)**: 参考资源 - ---- - -## 一、核心工具 - -### Elite 推荐 - -| 工具 | 描述 | 链接 | -|------|------|------| -| taobao-native CLI | 淘宝桌面版 CLI 工具，自动化交互核心 | GitHub 搜索 "taobao-native" | -| 淘宝桌面版 | 桌面客户端，用于自动化测试 | 淘宝官网下载 | - ---- - -## 二、API 与接口 - -### Elite 推荐 - -| 平台 | 描述 | 链接 | -|------|------|------| -| 淘宝开放平台 (TOP) | 官方 API，商品/订单/物流/会员 | https://open.taobao.com | -| 淘宝联盟 | 淘宝客 API，推广和佣金 | https://pub.alimama.com | - -### Good 推荐 - -| 资源 | 描述 | -|------|------| -| blacktail/taobao | Node.js TOP API SDK (109 stars) | -| taobao item API | 商品搜索和详情 API | -| taobao trade API | 订单管理 API | -| taobao logistics API | 物流查询 API | - ---- - -## 三、CLI 工具文档 - -### Good 推荐 - -| 工具名 | 用途 | 关键参数 | -|--------|------|---------| -| launch | 启动淘宝桌面版 | - | -| list_available_pages | 获取可用页面 | - | -| navigate | 导航到预设页面 | page | -| navigate_to_url | 打开淘宝 URL | url | -| read_page_content | 读取页面文本 | scope?, maxLength? | -| scroll_page | 滚动页面 | direction, amount? | -| inspect_page | 诊断页面状态 | - | -| scan_page_elements | 扫描可交互元素 | filter?, scope? | -| click_element | 点击元素 | index 或 text | -| input_text | 输入文本 | text, submit? | -| search_products | 搜索商品 | keyword, type? | -| get_product_skus | 获取商品 SKU | itemId? | -| add_to_cart | 加入购物车 | itemId?, sku? | -| open_chat | 打开旺旺聊天 | source, message | -| send_chat_message | 发送消息 | message, shopName? | - ---- - -## 四、SDK 与库 - -| 项目 | Stars | 语言 | 说明 | -|------|-------|------|------| -| blacktail/taobao | 109 | JavaScript | TOP API SDK | -| small-tou/node-taobao | 11 | JavaScript | Node.js SDK | -| denverdino/aliyungo | 837 | Go | 阿里云 SDK | -| HorseLuke/AlibabaSDK | 17 | PHP | 阿里 SDK | - ---- - -## 五、测试数据资源 - -### Good Testdata - -| 文件 | 功能 | 评分 | -|------|------|------| -| good_01_keyword_search.md | 关键词搜索 | 85 | -| good_02_item_detail.md | 商品详情 | 92 | -| good_03_cart_management.md | 购物车管理 | 83 | -| good_04_order_list.md | 订单列表 | 88 | -| good_01_top_api.md | TOP API | 78 | - -### Bad Testdata - -| 文件 | 功能 | 评分 | -|------|------|------| -| bad_01_wangwang_chat.md | 旺旺聊天 | 55 | - ---- - -## 六、交互成功率优化资源 - -### 成功率分析 - -| 功能模块 | 成功率 | 优化优先级 | -|---------|--------|---------| -| 商品搜索 | 95% | 低 | -| 商品详情 | 90% | 低 | -| 购物车管理 | 75% | 中 | -| 订单管理 | 88% | 低 | -| 旺旺聊天 | 30% | 高 | - -### 关键优化点 - -1. **旺旺 API 降级**: 官方 API 不开放，需降级方案 -2. **SKU 选择流程**: 必须先 get_product_skus 再 add_to_cart -3. **页面状态检查**: inspect_page 预检可避免 20% 失败 - ---- - -## 七、错误码参考 - -| 错误码 | 含义 | 解决方案 | -|--------|------|---------| -| IM_NOT_SUPPORTED | 旺旺 API 不支持 | 降级到手动操作 | -| SESSION_EXPIRED | Session 过期 | 提示用户重新登录 | -| PAGE_NOT_READY | 页面未加载 | 等待后重试 | -| ELEMENT_NOT_FOUND | 元素未找到 | scroll_page 后重试 | -| RATE_LIMITED | 频率限制 | 降低请求频率 | - ---- - -## 八、官方文档 - -| 文档 | 链接 | -|------|------| -| TOP API 文档 | https://open.taobao.com/api.htm | -| 淘宝联盟 API | https://pub.alimama.com/common/commonAPI.htm | -| 开发者论坛 | https://open.taobao.com/forum | - ---- - -*本文档最后更新: 2026-03-28* -*由 Hunter 生成* diff --git a/data/workspace/hunter/topic-selector/crawl_config.json b/data/workspace/hunter/topic-selector/crawl_config.json deleted file mode 100644 index 9d20447..0000000 --- a/data/workspace/hunter/topic-selector/crawl_config.json +++ /dev/null @@ -1,148 +0,0 @@ -{ - "skill_name": "topic-selector", - "description": "AI互动剧选题筛选 - 数据采集配置", - "version": "1.0", - "created": "2026-03-27", - - "data_sources": [ - { - "name": "WETRUE短剧数据", - "url": "https://wetrue.com", - "type": "充值榜单", - "priority": "P0", - "update_frequency": "每日", - "crawl_config": { - "method": "GET", - "headers": { - "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36" - }, - "interval": 3000, - "timeout": 15000 - }, - "parsing_rules": { - "target_selector": ".drama-list, .ranking-list", - "fields": ["rank", "title", "charge_amount", "genre", "platform"] - }, - "robots_allowed": true - }, - { - "name": "鞭牛士短剧新闻", - "url": "https://www.bianews.com/news/duanju", - "type": "行业新闻", - "priority": "P0", - "update_frequency": "实时", - "crawl_config": { - "method": "GET", - "headers": { - "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36" - }, - "interval": 3000, - "timeout": 15000 - }, - "parsing_rules": { - "target_selector": ".news-list, article", - 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-### 1.2 选题筛选核心数据维度 - -| 数据维度 | 用途 | 采集频率 | -|----------|------|----------| -| 题材热度 | 确定热门题材方向 | 每日 | -| 平台趋势 | 了解各平台用户偏好 | 每周 | -| 爆款元素 | 分析成功案例特征 | 实时 | -| 用户画像 | 目标受众分析 | 每月 | - -### 1.3 推荐的数据源组合 - -**P0 核心组合（每日必抓）：** -- WETRUE 充值榜单 → 获取实时热门剧目 -- 鞭牛士行业新闻 → 掌握行业动态 - -**P1 补充组合（按需获取）：** -- 抖音热榜 → 短视频平台趋势 -- 快手热榜 → 下沉市场趋势 -- 腾讯视频 → 长视频平台微短剧 - ---- - -## 2. 选题筛选最佳实践 - -### 2.1 热门题材分类体系 - -| 题材大类 | 热门子类 | 热度等级 | 目标受众 | -|----------|----------|----------|----------| -| 战神/赘婿 | 复仇逆袭、身份反转 | 🔥🔥🔥🔥🔥 | 男性为主 | -| 甜宠 | 恋爱、总裁、豪门 | 🔥🔥🔥🔥 | 女性为主 | -| 虐恋 | 复仇、误会、虐心 | 🔥🔥🔥 | 女性为主 | -| 都市 | 职场、家庭、情感 | 🔥🔥🔥 | 泛受众 | -| 玄幻 | 修仙、系统、穿越 | 🔥🔥🔥 | 年轻男性 | -| 悬疑 | 推理、惊悚、侦破 | 🔥🔥 | 泛受众 | - -### 2.2 爆款选题公式 - -``` -爆款 = 强情绪 × 强冲突 × 身份共鸣 × 反转预期 - -元素权重： -- 情绪强度：40%（愤怒、爽感、感动、焦虑） -- 冲突力度：25%（阶层对立、身份落差、利益争夺） -- 身份共鸣：20%（职业、处境、人生阶段） -- 反转预期：15%（伏笔、悬念、期待反转） -``` - -### 2.3 选题筛选流程 - -``` -Step 1: 热点追踪 - ├─ 抓取当日榜单 Top20 - └─ 提取题材分布 - -Step 2: 竞品分析 - ├─ 分析同题材爆款成功要素 - └─ 识别差异化切入点 - -Step 3: 用户验证 - ├─ 小规模测试（500-1000 投放） - └─ 关注完播率、转化率 - -Step 4: 决策输出 - ├─ 题材建议 - ├─ 剧情方向 - └─ 平台适配 -``` - ---- - -## 3. 行业数据洞察 - -### 3.1 2025-2026 年短剧趋势 - -1. **精品化转型**：从"爽感"到"质感"，服化道升级 -2. **题材多元化**：从单一战神到职场、悬疑、家庭多线并行 -3. **平台差异化**：抖音快手重短视频，小程序重付费 -4. **监管趋严**：内容审核加强，精品化是必然趋势 - -### 3.2 选题数据指标 - -| 指标 | 优秀值 | 说明 | -|------|--------|------| -| 完播率 | >40% | 用户看完全集的比例 | -| 付费率 | >5% | 付费用户的比例 | -| 互动率 | >3% | 点赞评论转发的比例 | -| 次留率 | >30% | 次日留存率 | - ---- - -## 4. 调研结论 - -对于 ABC 公司 AI 互动剧选题筛选： -1. **优先关注数据源**：WETRUE + 鞭牛士 -2. **核心追踪维度**：题材热度、平台趋势、爆款元素 -3. **决策依据**：基于数据而非直觉，用数据验证选题方向 - ---- - -*调研完成时间: 2026-03-27* diff --git a/data/workspace/hunter/topic-selector/seed_data.json b/data/workspace/hunter/topic-selector/seed_data.json deleted file mode 100644 index 00c3662..0000000 --- a/data/workspace/hunter/topic-selector/seed_data.json +++ /dev/null @@ -1,531 +0,0 @@ -{ - "skill_name": "topic-selector", - "description": "AI互动剧选题筛选 - 种子数据集", - "version": "1.0", - "created": "2026-03-27", - "total_count": 52, - - "seed_data": [ - { - "id": 1, - "type": "题材热度分析", - 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-## 测试数据集 - -### Test Set 1: 基础抓取 (10条) -```json -[ - {"title": "Tech companies face new regulations", "source": "HN", "category": "tech"}, - {"title": "World Cup qualifier results", "source": "BBC", "category": "sports"}, - {"title": "Oil prices surge amid tensions", "source": "Al Jazeera", "category": "business"}, - {"title": "Climate summit reaches agreement", "source": "BBC", "category": "world"}, - {"title": "Celebrity news trending", "source": "Various", "category": "entertainment"}, - {"title": "Military developments in conflict zone", "source": "Al Jazeera", "category": "military"}, - {"title": "Stock market update", "source": "BBC", "category": "business"}, - {"title": "Entertainment award ceremony", "source": "Various", "category": "entertainment"}, - {"title": "Technology breakthrough announced", "source": "HN", "category": "tech"}, - {"title": "International trade negotiations", "source": "Al Jazeera", "category": "world"} -] -``` - -### Test Set 2: 深度研究 (5条) -```json -[ - { - "topic": "Major international conflict", - "required_fields": ["background", "key_figures", "story_arc"] - }, - { - "topic": "Celebrity scandal", - "required_fields": ["background", "key_figures", "dialogue_samples"] - }, - { - "topic": "Sports championship", - "required_fields": ["background", "key_figures", "story_arc"] - }, - { - "topic": "Business merger", - "required_fields": ["background", "key_figures", "adaptation_notes"] - }, - { - "topic": "Tech innovation", - "required_fields": ["background", "key_figures", "story_arc"] - } -] -``` - -## 评分维度 - -### 1. 抓取完整性 (40分) -| 指标 | 得分 | -|------|------| -| 标题完整 | 10 | -| 来源标注 | 5 | -| 分类准确 | 10 | -| 时间戳 | 5 | -| 热度评分 | 10 | - -### 2. 数据质量 (30分) -| 指标 | 得分 | -|------|------| -| 无重复 | 10 | -| 无截断 | 10 | -| 编码正确 | 5 | -| 格式规范 | 5 | - -### 3. 研究深度 (20分) -| 指标 | 得分 | -|------|------| -| 背景调查 | 8 | -| 人物分析 | 6 | -| 剧情建议 | 6 | - -### 4. 效率 (10分) -| 指标 | 得分 | -|------|------| -| 处理速度 | 5 | -| 资源利用 | 5 | - -## 合格标准 -- **通过**: ≥ 85分 -- **优秀**: ≥ 95分 - -## 测试命令 -```bash -# 抓取测试 -python -c " -from skills.hot_topic_researcher import HotTopicResearcher -researcher = HotTopicResearcher() -results = researcher.fetch_all() -score = evaluate(results) -print(f'Score: {score}') -" - -# 研究测试 -python -c " -from skills.hot_topic_researcher import DeepResearcher -researcher = DeepResearcher() -report = researcher.investigate('topic_name') -score = evaluate_report(report) -print(f'Score: {score}') -" -``` diff --git a/data/workspace/innovator/abc-researcher/crawl_config.json b/data/workspace/innovator/abc-researcher/crawl_config.json deleted file mode 100644 index 306b69c..0000000 --- a/data/workspace/innovator/abc-researcher/crawl_config.json +++ /dev/null @@ -1,43 +0,0 @@ -{ - "name": "hot-topic-researcher", - "version": "1.0", - "description": "热点研究员 - 多源热点抓取与深度研究", - "data_sources": [ - { - "name": "Hacker News", - "type": "html", - "url": "https://news.ycombinator.com/", - "selector": ".titleline > a", - "encoding": "utf-8", - "interval": 300, - "category": "tech" - }, - { - "name": "BBC News", - "type": "rss", - "url": "https://feeds.bbci.co.uk/news/rss.xml", - "item_path": "//item/title", - "encoding": "utf-8", - "interval": 600, - "category": "world" - }, - { - "name": "Google News US", - "type": "rss", - "url": "https://news.google.com/rss/topics/CAAqJggKIiBDQkFTRWdvSUwyMHZNRGx1YlY4U0FtVnVHZ0pWVXlnQVAB?hl=en-US&gl=US", - "item_path": "//item/title", - "encoding": "utf-8", - "interval": 600, - "category": "general" - } - ], - "rate_limit": { - "min_interval_ms": 2000, - "max_retries": 3, - "timeout_ms": 10000 - }, - "output": { - "format": "jsonl", - "fields": ["title", "source", "url", "category", "timestamp", "hotness_score"] - } -} diff --git a/data/workspace/innovator/abc-researcher/fde_report.md b/data/workspace/innovator/abc-researcher/fde_report.md deleted file mode 100644 index 1bb7c1c..0000000 --- a/data/workspace/innovator/abc-researcher/fde_report.md +++ /dev/null @@ -1,53 +0,0 @@ -# FDE 训练报告: abc:researcher 热点研究员技能 - -## 训练概况 - -| 项目 | 详情 | -|------|------| -| Agent | abc:researcher | -| 技能 | hot_topic_researcher | -| 目标分数 | ≥ 95 | -| 完成时间 | 2026-03-27 | - -## FDE 流水线执行记录 - -### Layer 1: HUNT (调研) -- **产出**: knowhow_raw.md, crawl_config.json, seed_dataset.json (20条) -- **验证数据源**: Hacker News ✅, BBC News ✅, Al Jazeera ✅ - -### Layer 2: DIGEST (消化) -- **产出**: knowhow.md, benchmark.md, training_dataset.json (15条) -- **行业基准**: 85分 - -### Layer 3: EVOLVING (进化) -- **Evolver 执行**: 生成 SKILL.md -- **训练结果**: SKILL.md 已输出到 evolver workspace - -### DEPLOY (部署) -- **技能安装**: 已部署到 `data/companies/abc/agents/researcher/.claude/skills/hot_topic_researcher/SKILL.md` -- **技能清单**: 已更新 skills.md - -## 技能能力 - -### 热点抓取 -- Hacker News, BBC News, Al Jazeera 三源 -- 覆盖 tech/world/sports/entertainment/business/military - -### 数据质量 -- 标题完整、去重检测、UTF-8编码 -- 热度评分 + 改编潜力评分 - -### 深度研究 -- 背景调查、人物分析、剧情建议 - -## 验收结果 - -| 检查项 | 状态 | -|--------|------| -| Skill 文件 | ✅ 已安装 | -| 训练报告 | ✅ 已生成 | -| 技能清单 | ✅ 已更新 | - ---- - -**训练完成** - abc:researcher 已获得热点研究员技能，可执行多源热点抓取与深度研究任务。 diff --git a/data/workspace/innovator/abc-researcher/hunt_plan.md b/data/workspace/innovator/abc-researcher/hunt_plan.md deleted file mode 100644 index a33807b..0000000 --- a/data/workspace/innovator/abc-researcher/hunt_plan.md +++ /dev/null @@ -1,36 +0,0 @@ -# Hunt Plan: 热点研究员技能 - -## 技能名称 -`hot-topic-researcher` - 热点研究员 - -## 目标 -为 ABC Inc. 的 researcher Agent 训练热点抓取与深度研究能力 - -## 公司需求分析 -ABC Inc. 是 AI 互动剧公司，业务流程： -1. 热点抓取：每天从网上抓取军事、娱乐、体育等各类时事热点，构建约100个热点的选题库 -2. 深度研究：背景调查、人物形象塑造、生成台词和剧本 - -## Hunt 调研任务 - -### 1. 数据源发现 -- [ ] 中文热点：微博热搜、知乎热榜、百度风云榜 -- [ ] 英文热点：Reddit (r/all, r/news, r/entertainment)、Twitter/X Trending -- [ ] 军事新闻：观察者网、军事网站 -- [ ] 娱乐新闻：豆瓣、微博娱乐榜 -- [ ] 体育新闻：虎扑、腾讯体育 - -### 2. API 验证 -- [ ] 验证各平台爬取可行性 -- [ ] 评估反爬策略 -- [ ] 测试数据质量和更新频率 - -### 3. 产出 -- `knowhow_raw.md` - 原始调研数据 -- `crawl_config.json` - 爬取配置 -- `seed_dataset.json` - 种子数据集 - -## 验收标准 -- 至少发现 5+ 可用数据源 -- 成功获取至少 50 条热点数据 -- 数据包含：标题、摘要、来源、分类、热度指标 diff --git a/data/workspace/innovator/abc-researcher/knowhow.md b/data/workspace/innovator/abc-researcher/knowhow.md deleted file mode 100644 index 749e606..0000000 --- a/data/workspace/innovator/abc-researcher/knowhow.md +++ /dev/null @@ -1,82 +0,0 @@ -# 热点研究员 (Hot Topic Researcher) - 知识库 - -## 技能概述 -多源热点抓取与深度研究能力，用于为 AI 互动剧公司构建选题库。 - -## 核心能力 -1. **多源热点抓取** - 从多个新闻源抓取热点话题 -2. **分类处理** - 按军事、娱乐、体育、科技、商业分类 -3. **热度评估** - 评估话题热度和可改编潜力 -4. **深度研究** - 背景调查、人物分析、剧情创作 - -## 数据源 - -### 验证可用源 -| 源 | 类型 | 更新频率 | 分类 | -|----|------|----------|------| -| Hacker News | HTML | 实时 | 科技/综合 | -| BBC News | RSS | 10分钟 | 国际新闻 | -| Al Jazeera | RSS | 10分钟 | 国际/军事 | - -### 爬取策略 -```python -# 伪代码 -sources = [ - {"url": "https://news.ycombinator.com/", "type": "html"}, - {"url": "https://feeds.bbci.co.uk/news/rss.xml", "type": "rss"}, - {"url": "https://www.aljazeera.com/xml/rss/all.xml", "type": "rss"} -] - -for source in sources: - items = fetch_and_parse(source) - for item in items: - save_to_database(item) -``` - -## 输出格式 - -### 热点条目结构 -```json -{ - "title": "话题标题", - "source": "来源", - "url": "原始链接", - "category": "分类(tech/world/sports/entertainment/business)", - "timestamp": "发布时间", - "hotness_score": 0-100, - "drama_potential": 0-100 -} -``` - -### 研究报告结构 -```json -{ - "topic": "话题", - "background": "背景调查", - "key_figures": ["关键人物列表"], - "story_arc": "剧情线建议", - "dialogue_samples": ["台词示例"], - "target_audience": "目标受众", - "adaptation_notes": "改编备注" -} -``` - -## 评估标准 - -### 抓取质量 (50分) -- 数据完整性: 标题/来源/时间/分类 (20分) -- 更新及时性: 30分钟内更新 (15分) -- 多样性: 覆盖5+分类 (15分) - -### 研究深度 (30分) -- 背景信息完整度 (10分) -- 人物分析深度 (10分) -- 剧情建议可行性 (10分) - -### 产出效率 (20分) -- 单次抓取数量 (10分) -- 处理速度 (10分) - -## 行业基准 -- 基准分数: 85分 -- 目标分数: 95分 diff --git a/data/workspace/innovator/abc-researcher/knowhow_raw.md b/data/workspace/innovator/abc-researcher/knowhow_raw.md deleted file mode 100644 index 77d321e..0000000 --- a/data/workspace/innovator/abc-researcher/knowhow_raw.md +++ /dev/null @@ -1,65 +0,0 @@ -# 热点研究员 - 原始调研数据 (Hunt) - -## 调研日期 -2026-03-27 - -## 公司需求 -ABC Inc. 是 AI 互动剧公司，需要： -1. 热点抓取：每天从网上抓取军事、娱乐、体育等各类时事热点，构建约100个热点的选题库 -2. 深度研究：背景调查、人物形象塑造、生成台词和剧本 - -## 数据源调研 - -### 已验证可用的数据源 - -| 数据源 | 类型 | 状态 | 备注 | -|--------|------|------|------| -| Hacker News (news.ycombinator.com) | 科技/综合 | ✅ 可用 | RSS/API | -| BBC News (feeds.bbci.co.uk) | 国际新闻 | ✅ 可用 | RSS | -| Reddit (r/all) | 综合社区 | ⚠️ 需认证 | 可能被限制 | - -### 数据源验证记录 - -#### 1. Hacker News -- URL: https://news.ycombinator.com/ -- 方式: HTML 解析 -- 样本标题: - - "Moving from GitHub to Codeberg, for lazy people" - - "European Parliament decided that Chat Control 1.0 must stop" - - "Landmark L.A. jury verdict finds Instagram, YouTube were designed to addict kids" - - "Swift 6.3" - -#### 2. BBC News -- URL: https://feeds.bbci.co.uk/news/rss.xml -- 方式: RSS 解析 -- 样本标题: - - "UK forecast to see biggest hit to growth from Iran war out of major economies" - - "Olympic women's sport limited to biological females" - - "Israel says it has killed Iran's navy chief overseeing Strait of Hormuz blockade" - -### 无法访问的数据源 - -| 数据源 | 原因 | -|--------|------| -| 微博热搜 | Forbidden (403) | -| 知乎热榜 | 需要认证 | -| 百度风云榜 | 反爬限制 | -| Reddit | 需要认证/User-Agent 检测 | - -## 爬取策略建议 - -### 推荐方案 -1. **Hacker News** - 科技热点为主，更新频繁 -2. **BBC News RSS** - 国际新闻，覆盖广 -3. **Google News RSS** - 可尝试 -4. **新浪新闻 RSS** - 中文新闻源 - -### 反爬应对 -- 使用真实 User-Agent -- 添加请求间隔 (≥2秒) -- 备选多源数据源 - -## 后续步骤 -- 扩展更多新闻源 -- 验证中文数据源可行性 -- 构建结构化数据 pipeline diff --git a/data/workspace/innovator/abc-researcher/seed_dataset.json b/data/workspace/innovator/abc-researcher/seed_dataset.json deleted file mode 100644 index 846a3c3..0000000 --- a/data/workspace/innovator/abc-researcher/seed_dataset.json +++ /dev/null @@ -1,22 +0,0 @@ -[ - {"title": "Moving from GitHub to Codeberg, for lazy people", "source": "Hacker News", "url": "https://news.ycombinator.com/", "category": "tech", "timestamp": "2026-03-27T00:00:00Z", "hotness_score": 85}, - {"title": "European Parliament decided that Chat Control 1.0 must stop", "source": "Hacker News", "url": "https://news.ycombinator.com/", "category": "tech", "timestamp": "2026-03-27T00:00:00Z", "hotness_score": 90}, - {"title": "Landmark L.A. jury verdict finds Instagram, YouTube were designed to addict kids", "source": "Hacker News", "url": "https://news.ycombinator.com/", "category": "tech", "timestamp": "2026-03-27T00:00:00Z", "hotness_score": 95}, - {"title": "Swift 6.3", "source": "Hacker News", "url": "https://news.ycombinator.com/", "category": "tech", "timestamp": "2026-03-27T00:00:00Z", "hotness_score": 75}, - {"title": "Meta and YouTube Found Negligent in Social-Media Addiction Trial", "source": "Hacker News", "url": "https://news.ycombinator.com/", "category": "tech", "timestamp": "2026-03-27T00:00:00Z", "hotness_score": 92}, - {"title": "UK forecast to see biggest hit to growth from Iran war out of major economies", "source": "BBC News", "url": "https://feeds.bbci.co.uk/news/rss.xml", "category": "world", "timestamp": "2026-03-27T00:00:00Z", "hotness_score": 88}, - {"title": "Olympic women's sport limited to biological females", "source": "BBC News", "url": "https://feeds.bbci.co.uk/news/rss.xml", "category": "sports", "timestamp": "2026-03-27T00:00:00Z", "hotness_score": 94}, - {"title": "Israel says it has killed Iran's navy chief overseeing Strait of Hormuz blockade", "source": "BBC News", "url": "https://feeds.bbci.co.uk/news/rss.xml", "category": "world", "timestamp": "2026-03-27T00:00:00Z", "hotness_score": 98}, - {"title": "Co-op boss quits after 'toxic culture' claims reported by BBC", "source": "BBC News", "url": "https://feeds.bbci.co.uk/news/rss.xml", "category": "business", "timestamp": "2026-03-27T00:00:00Z", "hotness_score": 82}, - {"title": "UK now 'ready' to seize Russian shadow fleet ships, Healey says", "source": "BBC News", "url": "https://feeds.bbci.co.uk/news/rss.xml", "category": "world", "timestamp": "2026-03-27T00:00:00Z", "hotness_score": 86}, - {"title": "Tehran's tollbooth: How Iran picks who to let through Strait of Hormuz", "source": "Al Jazeera", "url": "https://www.aljazeera.com/xml/rss/all.xml", "category": "world", "timestamp": "2026-03-27T00:00:00Z", "hotness_score": 91}, - {"title": "Pakistan says it is mediating US-Iran talks", "source": "Al Jazeera", "url": "https://www.aljazeera.com/xml/rss/all.xml", "category": "world", "timestamp": "2026-03-27T00:00:00Z", "hotness_score": 89}, - {"title": "WTO says world experiencing worst trade disruption in 80 years", "source": "Al Jazeera", "url": "https://www.aljazeera.com/xml/rss/all.xml", "category": "business", "timestamp": "2026-03-27T00:00:00Z", "hotness_score": 93}, - {"title": "Russian officials meet US counterparts as Moscow denies aiding Iran", "source": "Al Jazeera", "url": "https://www.aljazeera.com/xml/rss/all.xml", "category": "world", "timestamp": "2026-03-27T00:00:00Z", "hotness_score": 87}, - {"title": "Iranian naval chief killed in attack, Israel says", "source": "Al Jazeera", "url": "https://www.aljazeera.com/xml/rss/all.xml", "category": "world", "timestamp": "2026-03-27T00:00:00Z", "hotness_score": 97}, - {"title": "Senegal pledges to fight 'robbery' after CAF strips it of AFCON title", "source": "Al Jazeera", "url": "https://www.aljazeera.com/xml/rss/all.xml", "category": "sports", "timestamp": "2026-03-27T00:00:00Z", "hotness_score": 78}, - 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{"id": 1, "round": 1, "timestamp": "2026-03-26T10:00:00Z", "action": "initial_training", "score": 72, "details": {"data_parsing": 18, "api_call": 17, "error_handling": 14, "response_parse": 11, "performance": 12}, "issues": ["部分 genre→category 映射缺失", "错误处理不完善"]}, - {"id": 2, "round": 2, "timestamp": "2026-03-26T10:30:00Z", "action": "iteration", "score": 81, "details": {"data_parsing": 21, "api_call": 20, "error_handling": 16, "response_parse": 12, "performance": 12}, "issues": ["增加映射规则", "添加部分错误处理"]}, - {"id": 3, "round": 3, "timestamp": "2026-03-26T11:00:00Z", "action": "iteration", "score": 88, "details": {"data_parsing": 23, "api_call": 22, "error_handling": 18, "response_parse": 13, "performance": 12}, "issues": ["完善错误处理逻辑"]}, - {"id": 4, "round": 4, "timestamp": "2026-03-26T11:30:00Z", "action": "iteration", "score": 94, "details": {"data_parsing": 24, "api_call": 24, "error_handling": 19, "response_parse": 14, "performance": 13}, "issues": ["微调"]}, - {"id": 5, "round": 5, "timestamp": "2026-03-26T12:00:00Z", "action": "final_evaluation", "score": 97, "details": {"data_parsing": 25, "api_call": 25, "error_handling": 20, "response_parse": 14, "performance": 13}, "issues": []} -] \ No newline at end of file diff --git a/data/workspace/innovator/content-publisher/evolve/skill_content_publisher.md b/data/workspace/innovator/content-publisher/evolve/skill_content_publisher.md deleted file mode 100644 index 5a2b6d5..0000000 --- a/data/workspace/innovator/content-publisher/evolve/skill_content_publisher.md +++ /dev/null @@ -1,163 +0,0 @@ -# 内容发布技能 (content-publisher) - -## 技能信息 -- **技能名称**: content-publisher -- **版本**: v1.0 -- **适用 Agent**: abc:publisher -- **类型**: 执行技能 (Executor) - -## 核心能力 -将已审核的剧本按固定格式上传至生产端，完成内容生产。 - -## 业务场景 -ABC Inc. 每日内容生产流水线第6步： -- 前置输入: COO 审核通过的剧本 (JSON格式) -- 输出: 上传至生产端 API -- 后置: 等待数据监控 Agent 反馈 - -## 输入数据规范 - -### 剧本数据格式 -```json -{ - "title": "string - 剧本标题 (必需)", - "genre": "string - 题材类型 (必需)", - "scenes": [ - { - "sceneId": "number - 场景序号", - "description": "string - 场景描述", - "characters": ["string[] - 角色列表"], - "dialogues": [ - { - "character": "string - 角色名", - "line": "string - 台词", - "emotion": "string - 情绪" - } - ] - } - ], - "metadata": { - "author": "string - 作者", - "createdAt": "string - 创建时间", - "tags": ["string[] - 标签"] - } -} -``` - -### 字段映射规则 -| 源字段 | 目标字段 | 说明 | -|--------|----------|------| -| title | title | 标题，直接传递 | -| genre | category | 分类，genre→category 映射 | -| scenes | content | 内容主体，JSON 序列化 | -| metadata.tags | tags | 标签，直接传递 | -| metadata.author | author | 作者，直接传递 | - -### Genre → Category 映射 -``` -军事 → military -娱乐 → entertainment -体育 → sports -科技 → tech -医疗 → medical -教育 → education -商业 → business -爱情 → romance -悬疑 → mystery -历史 → history -冒险 → adventure -美食 → food -自然 → nature -艺术 → art -金融 → finance -航天 → space -农村 → rural -法律 → legal -游戏 → gaming -环保 → environment -``` - -## API 调用规范 - -### 请求格式 -```javascript -// 目标 API (示例) -POST /api/v1/content -Content-Type: application/json -Authorization: Bearer - -{ - "title": "剧本标题", - "category": "military", - "content": "{\"scenes\":[...]}", // scenes JSON 序列化 - "tags": ["战争", "英雄"], - "author": "writer1", - "status": "ready" -} -``` - -### 必需字段 -- `title`: string (必需) -- `category`: string (必需) -- `content`: string (必需，scenes 的 JSON 字符串) -- `status`: string (固定值: "ready") - -### 可选字段 -- `tags`: string[] -- `author`: string - -## 错误处理 - -### 错误码处理策略 -| 状态码 | 含义 | 处理 | -|--------|------|------| -| 400 | 参数错误 | 记录错误，返回失败 | -| 401 | 认证失败 | 尝试刷新 Token，重试 | -| 413 | 内容过大 | 压缩 content，重试 | -| 429 | 请求频繁 | 指数退避 (1s→2s→4s)，重试 | -| 500 | 服务器错误 | 指数退避，最大重试3次 | - -### 重试机制 -- **最大重试**: 3次 -- **退避策略**: 指数退避 (1s → 2s → 4s) -- **超时**: 连接10秒，读取30秒 -- **熔断**: 连续3次失败，标记为失败 - -### 日志记录 -- 请求日志: 时间、目标URL、状态码 -- 错误日志: 错误码、错误信息、重试次数 -- 成功日志: 返回的内容ID - -## 质量标准 - -### 验证规则 -1. **字段完整性**: title, genre, scenes 必须存在 -2. **格式正确性**: 输出的 JSON 格式有效 -3. **内容长度**: 单个内容 ≤ 100KB -4. **字符编码**: UTF-8 - -### 成功标准 -- HTTP 状态码 200 或 201 = 上传成功 -- 响应包含内容ID = 有效上传 -- 其他 = 失败，记录日志 - -## Benchmark 评分标准 - -### 评分维度 (满分100) -| 维度 | 分值 | 说明 | -|------|------|------| -| 数据解析 | 25 | 精准解析所有输入字段 | -| API 调用 | 25 | 请求格式、认证正确 | -| 错误处理 | 20 | 正确处理各类错误 | -| 响应解析 | 15 | 正确解析返回结果 | -| 性能 | 15 | 超时、重试机制 | - -### 目标 -- **达标线**: ≥ 95分 -- **及格线**: ≥ 80分 - ---- - -*Skill 版本: v1.0* -*创建时间: 2026-03-26* -*作者: Innovator (FDE Pipeline)* \ No newline at end of file diff --git a/data/workspace/innovator/content-publisher/fde_report.md b/data/workspace/innovator/content-publisher/fde_report.md deleted file mode 100644 index 6fb3feb..0000000 --- a/data/workspace/innovator/content-publisher/fde_report.md +++ /dev/null @@ -1,55 +0,0 @@ -# FDE 训练报告 - abc:publisher (content-publisher) - -## 训练概览 - -| 项目 | 详情 | -|------|------| -| **Agent** | abc:publisher (内容发布员) | -| **技能** | content-publisher | -| **训练周期** | 2026-03-26 | -| **最终评分** | **97/100** ✅ | -| **状态** | 已部署 | - -## FDE 流水线执行 - -### 1. Hunt 阶段 (调研) -- ✅ 产出: `knowhow_raw.md`, `crawl_config.json`, `seed_dataset.json` -- ✅ 验证: 20条种子数据，涵盖20种题材类型 -- ✅ 调研: 内容发布 API 规范、错误处理策略 - -### 2. Digest 阶段 (消化) -- ✅ 产出: `knowhow.md`, `benchmark.md`, `training_dataset.json`, `test_dataset.json` -- ✅ 知识体系: 完整的 genre→category 映射规则、API 调用规范 -- ✅ 评分标准: 5维度 × 100分满分 - -### 3. Evolving 阶段 (进化) -- ✅ 训练轮数: 5轮 -- ✅ 分数进步: 72 → 81 → 88 → 94 → 97 -- ✅ 进化日志: `evolution_log.json` - -### 4. Deploy 阶段 (部署) -- ✅ Skill 安装: `data/companies/abc/agents/publisher/.claude/skills/content-publisher/SKILL.md` -- ✅ 配置更新: `config.json` status → `ready` -- ✅ 技能绑定: `soul.md` 已更新 - -## 评分详情 - -| 维度 | 分数 | 评价 | -|------|------|------| -| 数据解析 | 25/25 | ✅ 完整解析所有字段 | -| API 调用 | 25/25 | ✅ 请求格式、认证正确 | -| 错误处理 | 20/20 | ✅ 全面的错误处理 | -| 响应解析 | 14/15 | ✅ 正确解析响应 | -| 性能 | 13/15 | ✅ 超时、重试机制完善 | - -## 产出文件 - -| 文件 | 路径 | -|------|------| -| 技能定义 | `data/workspace/innovator/content-publisher/evolve/skill_content_publisher.md` | -| 训练报告 | `data/workspace/innovator/content-publisher/fde_report.md` | - ---- - -**训练完成时间**: 2026-03-26 -**Innovator 签名**: 🧬 \ No newline at end of file diff --git a/data/workspace/innovator/content-publisher/hunt/crawl_config.json b/data/workspace/innovator/content-publisher/hunt/crawl_config.json deleted file mode 100644 index 9f8856a..0000000 --- a/data/workspace/innovator/content-publisher/hunt/crawl_config.json +++ /dev/null @@ -1,31 +0,0 @@ -{ - "skill_name": "content-publisher", - "description": "内容发布技能 - 将剧本上传至生产端", - "data_sources": [ - { - "name": "OpenAI Content API", - "url": "https://platform.openai.com/docs/api-reference", - "type": "api_doc" - }, - { - "name": "Contentful Management API", - "url": "https://www.contentful.com/developers/docs/references/content-management-api/", - "type": "api_doc" - }, - { - "name": "WordPress REST API", - "url": "https://developer.wordpress.org/rest-api/", - "type": "api_doc" - } - ], - "test_format": { - "input": "json", - "authentication": "bearer_token", - "content_type": "application/json" - }, - "timeout_ms": 30000, - "retry": { - "max_attempts": 3, - "backoff": "exponential" - } -} \ No newline at end of file diff --git a/data/workspace/innovator/content-publisher/hunt/knowhow_raw.md b/data/workspace/innovator/content-publisher/hunt/knowhow_raw.md deleted file mode 100644 index 7600442..0000000 --- a/data/workspace/innovator/content-publisher/hunt/knowhow_raw.md +++ /dev/null @@ -1,117 +0,0 @@ -# 内容发布技能 - Hunt 阶段原始调研 - -## 技能概述 -- **技能名称**: content-publisher -- **角色**: 内容发布员 (Publisher) -- **核心功能**: 将已审核的剧本按固定格式上传至生产端，完成内容生产 - -## 业务背景 -ABC Inc. 是一家 AI 互动剧公司，业务流程： -1. 热点抓取 (trend-hunter) -2. 选题筛选 (topic-selector) -3. 深度研究 (researcher) -4. 剧本整理 (screenwriter) -5. COO审核 (coo) -6. **内容上传 (publisher)** ← 当前阶段 -7. 数据监控 (data-analyst) - -## 输入数据格式 -```json -{ - "title": "剧本标题", - "genre": "题材类型", - "scenes": [ - { - "sceneId": 1, - "description": "场景描述", - "characters": ["角色1", "角色2"], - "dialogues": [ - {"character": "角色1", "line": "台词内容", "emotion": "情绪"} - ] - } - ], - "metadata": { - "author": "作者", - "createdAt": "创建时间", - "tags": ["标签"] - } -} -``` - -## 生产端 API 分析 - -### 典型内容上传 API 模式 -1. **REST JSON API** (最常见) - - POST /api/v1/content - - Content-Type: application/json - - 认证: Bearer Token - -2. **FormData 上传** - - POST /api/v1/upload - - Content-Type: multipart/form-data - - 用于包含文件(图片/视频)的内容 - -3. **GraphQL API** - - Mutation: createContent(input: ContentInput!) - - 适合复杂嵌套数据 - -### 必需字段 -- `title`: 标题 -- `content`: 内容/剧本正文 -- `category`: 分类 -- `tags`: 标签 -- `author`: 作者 -- `status`: 状态 (draft/published) - -### 错误处理 -- 400: 参数错误 -- 401: 认证失败 -- 413: 内容过大 -- 429: 请求过于频繁 -- 500: 服务器错误 - -### 重试策略 -- 指数退避: 1s → 2s → 4s → 8s -- 最大重试: 3次 -- 超时: 30秒 - -## 种子数据集 (20条) - -### 测试用例 1: 军事题材 -```json -{ - "title": "铁血长城", - "genre": "军事", - "scenes": [...], - "metadata": {"tags": ["战争", "英雄"]} -} -``` - -### 测试用例 2: 娱乐八卦 -```json -{ - "title": "星光闪耀时", - "genre": "娱乐", - "scenes": [...], - "metadata": {"tags": ["明星", "综艺"]} -} -``` - -... (共20条) - -## 爬取配置 -```json -{ - "api_doc_sources": [ - "https://platform.openai.com/docs/api-reference", - "https://docs.contentful.com", - "https://developers.wordpress.com/rest-api" - ], - "test_format": "json", - "timeout": 30000 -} -``` - ---- -*调研时间: 2026-03-26* -*调研者: Innovator (Hunt Phase)* \ No newline at end of file diff --git a/data/workspace/innovator/content-publisher/hunt/seed_dataset.json b/data/workspace/innovator/content-publisher/hunt/seed_dataset.json deleted file mode 100644 index 2a001d8..0000000 --- a/data/workspace/innovator/content-publisher/hunt/seed_dataset.json +++ /dev/null @@ -1,282 +0,0 @@ -[ - { - "id": 1, - "title": "铁血长城", - "genre": "军事", - "scene_count": 5, - "characters": ["张师长", "李团长", "王参谋"], - "content_summary": "讲述抗敌英雄张师长带领部队守卫长城防线，最终取得胜利的故事", - "tags": ["战争", "英雄", "爱国"], - "api_expected_fields": { - "title": "铁血长城", - "category": "military", - "status": "ready" - } - }, - { - "id": 2, - "title": "星光闪耀时", - "genre": "娱乐", - "scene_count": 4, - "characters": ["林明星", "赵经纪人", "王导演"], - 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Hunt 阶段: 调研深度研究方法论、剧本创作规范、数据源 -2. Digest 阶段: 生成 knowhow.md、benchmark.md、训练数据集 -3. Evolving 阶段: 循环训练直到 score >= 90 -4. Deploy 阶段: 安装到 researcher 目录，更新 config.json - -## 验收标准 -- 最终评分 >= 90/100 -- 技能文件完整部署到 Agent 目录 \ No newline at end of file diff --git a/data/workspace/innovator/trend-hunter/fde_report.md b/data/workspace/innovator/trend-hunter/fde_report.md deleted file mode 100644 index 56a6a3b..0000000 --- a/data/workspace/innovator/trend-hunter/fde_report.md +++ /dev/null @@ -1,41 +0,0 @@ -# FDE 训练报告 - abc:executor (trend-hunter) - -## 训练概览 - -| 项目 | 状态 | -|------|------| -| 目标 Agent | abc:executor | -| 技能名称 | trend-hunter | -| 训练阶段 | ✅ 已完成 (Hunt→Digest→Evolving) | -| Benchmark 分数 | **92/100** ✅ | -| 达标阈值 | 90/100 | - -## 公司背景 -- **公司**: ABC Inc. (AI 互动剧公司) -- **技能用途**: 每天从网上抓取军事、娱乐、体育等时事热点，构建约100个热点的选题库 - -## 训练结果 - -### 已安装技能 -- **路径**: `data/companies/abc/agents/executor/.claude/skills/trend-hunter/SKILL.md` -- **版本**: 2.3.0 -- **Benchmark**: 92/100 (达标) - -### 评分维度 -| 维度 | 权重 | 分数 | -|------|------|------| -| 热点监控 | 25% | 24/25 | -| 内容分析 | 25% | 23/25 | -| 选题建议 | 25% | 24/25 | -| 报告输出 | 25% | 24/25 | -| **总计** | 100% | **95/100** | - -### Agent 状态 -- **状态**: training → ready ✅ - -## 训练产出 -- `data/workspace/innovator/trend-hunter/skill_trend_hunter.md` - 技能定义 -- `data/companies/abc/agents/executor/.claude/skills/trend-hunter/SKILL.md` - 已安装技能 - -## 任务状态 -✅ 训练完成 \ No newline at end of file diff --git a/data/workspace/innovator/trend-hunter/hunt/task.md b/data/workspace/innovator/trend-hunter/hunt/task.md deleted file mode 100644 index 14f4e15..0000000 --- a/data/workspace/innovator/trend-hunter/hunt/task.md +++ /dev/null @@ -1,23 +0,0 @@ -# HUNT 阶段 - 热点抓取调研 - -## 目标 -为 abc:executor (trend-hunter) 训练热点抓取技能 - -## 公司背景 -- **公司**: ABC Inc. (AI 互动剧公司) -- **使命**: 每天从网上抓取军事、娱乐、体育等各类时事热点，构建包含约100个热点的选题库 - -## 调研任务 - -### 1. 数据源发现 -- 综合新闻平台：微博热搜、百度热搜、今日头条 -- 垂直领域：军事(铁血、强国)、娱乐(微博娱乐)、体育(虎扑) -- 数据格式要求：热点标题、排名、热度值、话题标签、上升趋势 - -### 2. 爬取配置 -- 频率：每日抓取 -- 存储：JSON 格式热点列表 -- 更新机制：增量更新 - -### 3. 输出目录 -`data/workspace/innovator/trend-hunter/hunt/` \ No newline at end of file diff --git a/data/workspace/innovator/trend-hunter/skill_trend_hunter.md b/data/workspace/innovator/trend-hunter/skill_trend_hunter.md deleted file mode 100644 index 2e0dae3..0000000 --- a/data/workspace/innovator/trend-hunter/skill_trend_hunter.md +++ /dev/null @@ -1,25 +0,0 @@ -# Trend Hunter 技能 - -## 技能信息 -- **名称**: trend-hunter -- **版本**: 2.3.0 -- **Benchmark 分数**: 92/100 - -## 功能 -热点抓取技能，用于 AI 互动剧公司的选题库构建。 - -## 核心能力 -- 热点监控：抓取军事、娱乐、体育等时事热点 -- 内容分析：话题类型、情绪、受众分析 -- 选题建议：提供故事角度、风险评估 -- 报告输出：结构化热点报告 - -## 评分标准 (Benchmark) -| 维度 | 权重 | 及格分 | -|------|------|--------| -| 热点监控 | 25% | 20 | -| 内容分析 | 25% | 20 | -| 选题建议 | 25% | 20 | -| 报告输出 | 25% | 20 | - -**Pass Threshold**: 90/100 \ No newline at end of file diff --git a/server/routes/company.js b/server/routes/company.js index 41a2cd4..c1916ee 100644 --- a/server/routes/company.js +++ b/server/routes/company.js @@ -45,6 +45,50 @@ router.get('/templates', (req, res) => { res.json(companyService.listTemplates()); }); +// PATCH /api/company/templates/:templateId — 修改模板元信息 (如名称) +router.patch('/templates/:templateId', (req, res) => { + try { + const { templateId } = req.params; + const { name } = req.body; + if (!name || !name.trim()) return res.status(400).json({ error: 'name 为必填项' }); + + const path = require('path'); + const fs = require('fs'); + const TEMPLATES_DIR = path.resolve(__dirname, '../../data/system/templates'); + const templateDir = path.join(TEMPLATES_DIR, templateId); + + if (!fs.existsSync(templateDir)) { + return res.status(404).json({ error: `模板 "${templateId}" 不存在` }); + } + + // 1. 更新 config.json 中的 name + const configPath = path.join(templateDir, 'config.json'); + if (fs.existsSync(configPath)) { + const config = JSON.parse(fs.readFileSync(configPath, 'utf-8')); + config.name = name.trim(); + fs.writeFileSync(configPath, JSON.stringify(config, null, 2), 'utf-8'); + } + + // 2. 更新 _registry.json 中的 name + const registryPath = path.join(TEMPLATES_DIR, '_registry.json'); + if (fs.existsSync(registryPath)) { + try { + const registry = JSON.parse(fs.readFileSync(registryPath, 'utf-8')); + const entry = registry.find(t => t.id === templateId); + if (entry) { + entry.name = name.trim(); + fs.writeFileSync(registryPath, JSON.stringify(registry, null, 2), 'utf-8'); + } + } catch {} + } + + console.log(`[Template] ✏️ 模板 ${templateId} 名称已更新为: ${name.trim()}`); + res.json({ success: true, id: templateId, name: name.trim() }); + } catch (err) { + res.status(500).json({ error: err.message }); + } +}); + // POST /api/company/templates — 创建新模板 Agent router.post('/templates', async (req, res) => { try { diff --git a/server/services/company-service.js b/server/services/company-service.js index b337ff6..8b35f86 100644 --- a/server/services/company-service.js +++ b/server/services/company-service.js @@ -477,6 +477,18 @@ class CompanyService { .filter(e => e.isDirectory() && e.name.startsWith('v')).length; } + // Get directory modification time for sorting + let updatedAt = null; + try { + const configStat = fs.statSync(path.join(templateDir, 'config.json')); + updatedAt = configStat.mtime.toISOString(); + } catch { + try { + const dirStat = fs.statSync(templateDir); + updatedAt = dirStat.mtime.toISOString(); + } catch {} + } + return { id: d.name, name: regEntry.name || config?.name || d.name, @@ -487,7 +499,8 @@ class CompanyService { usedCount: regEntry.usedCount || 0, fullPath: templateDir, evolvingVersionCount, - benchmarkVersionCount + benchmarkVersionCount, + updatedAt, }; }); diff --git a/web/src/views/TemplateAgents.vue b/web/src/views/TemplateAgents.vue index 2aab00e..a99759e 100644 --- a/web/src/views/TemplateAgents.vue +++ b/web/src/views/TemplateAgents.vue @@ -33,6 +33,24 @@
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{{ selectedTemplate.type }} 被使用: {{ selectedTemplate.usedCount }} 次 @@ -159,7 +195,7 @@