fix(company): completely remove legacy Phase M meta-agent auto-deployment to str…

…ictly enforce empty shell company creation

fix(company): completely remove legacy Phase M meta-agent auto-deployment to str…
…ictly enforce empty shell company creation
yibo
1 parent 0f6bcf21
Showing 9 changed files with 111 additions and 92 deletions
data/system/agents/master/memory/hippocampus-index.json
data/system/agents/master/memory/memory.md
data/system/agents/master/memory/reflections/reflect-1774636548950.json
data/system/agents/master/memory/reflections/reflect-1774665780685.json
data/system/agents/master/memory/short-term/session-1774636548947.md
data/system/agents/master/memory/short-term/session-1774665780683.md
data/system/templates/_company_bootstrap/manifest.json
data/system/templates/_registry.json
server/services/company-service.js
@@ -12,8 +12,8 @@
     ],
     "planFile": "task-callback.md",
     "confidence": 0.76,
-    "useCount": 24,
-    "lastUsed": "2026-03-27",
+    "useCount": 25,
+    "lastUsed": "2026-03-28",
     "createdAt": "2026-03-27"
   },
   {
@@ -33,3 +33,5 @@
 - [2026-03-27] hi → 你好，我是 Master Agent，LemonBoss 组织的管理者。告诉我你想做什么，我会把任务分配给合适的 Agent 来执行。
 - [2026-03-27] [TASK_CALLBACK] → 收到 Innovator 任务完成回调。让我先检查 plan.md 了解当前整体进度。
 - [2026-03-27] [TASK_CALLBACK] → 收到 weibo-scraper 训练完成回调。让我更新记录并汇报。
+- [2026-03-27] 所以weibo-scraper 最后训练完后，跑出来的最终结果是在 output 目录下？我怎么没看 → ...orkspace/weibo_scraper_fde_report.md
+- [2026-03-28] 帮我创建一个新的公司，叫做 test ，然后雇佣一下weibo-scraper，我需要给他运行一个任 → 我来帮你创建公司并雇佣 weibo-scraper。
+{
+  "timestamp": "2026-03-27T18:35:48.949Z",
+  "convId": "conv-mn98qtq8",
+  "task": "所以weibo-scraper 最后训练完后，跑出来的最终结果是在 output 目录下？我怎么没看",
+  "status": "completed",
+  "toolCount": 12,
+  "durationSec": 61,
+  "patterns": [
+    "成功创建/修改了 5 个文件: data/system/templates/weibo-scraper/workspace/weibo_scraper_fde_report.md, data/system/templates/weibo-scraper/.claude/skills/main_skill/SKILL.md, data/system/templates/weibo-scraper/weibo_scraper.py",
+    "完成了 12 步工具调用的复杂任务 (61秒)",
+    "涉及技能训练/评分/进化流程"
+  ],
+  "lessons": [],
+  "plan": null
+}
 \ No newline at end of file
+{
+  "timestamp": "2026-03-28T02:43:00.684Z",
+  "convId": "conv-mn98ulpm",
+  "task": "帮我创建一个新的公司，叫做 test ，然后雇佣一下weibo-scraper，我需要给他运行一个任",
+  "status": "completed",
+  "toolCount": 11,
+  "durationSec": 29117,
+  "patterns": [
+    "成功创建/修改了 2 个文件: data/companies/test/agents/weibo-scraper/workspace/reports/`, workspace/reports/`",
+    "完成了 11 步工具调用的复杂任务 (29117秒)"
+  ],
+  "lessons": [],
+  "plan": null
+}
 \ No newline at end of file
+# Session 摘要
+
+- **时间**: 2026-03-27 18:35:48
+- **对话ID**: conv-mn98qtq8
+- **状态**: completed
+- **工具调用**: 12 次
+- **耗时**: 1分钟
+
+## 任务
+所以weibo-scraper 最后训练完后，跑出来的最终结果是在 output 目录下？我怎么没看
+
+## 结果
+...orkspace/weibo_scraper_fde_report.md
+```
+这是 FDE 训练的完整报告，记录了 4 次迭代过程和最终得分 **92.65 / 100**（通过阈值 90）。
+
+### 2. 技能定义文件（生产版本）
+```
+data/system/templates/weibo-scraper/.claude/skills/main_skill/SKILL.md
+```
+这是训练达标后的技能代码，版本已更新为 **v1.6.0**。这个文件就是给 Agent 用的"技能包"。
+
+### 3. 爬虫脚本
+```
+data/system/templates/weibo-scraper/weibo_scraper.py
+```
+这是实际的爬虫代码文件。
+
+---
+
+**总结**: FDE 训练不像传统机器学习那样有单独的 output 目录。训练"产出"就是更新了：
+- 技能代码（SKILL.md）
+- 配置文件（config.json 中 status: ready, benchmark_score: 92.65）
+- 训练报告（workspace/ 下的报告文件）
+
+## 涉及文件
+- data/system/templates/weibo-scraper/workspace/weibo_scraper_fde_report.md
+- data/system/templates/weibo-scraper/.claude/skills/main_skill/SKILL.md
+- data/system/templates/weibo-scraper/weibo_scraper.py
+- workspace/）
+- workspace/weibo_scraper_fde_report.md
+# Session 摘要
+
+- **时间**: 2026-03-28 02:43:00
+- **对话ID**: conv-mn98ulpm
+- **状态**: completed
+- **工具调用**: 11 次
+- **耗时**: 485分钟
+
+## 任务
+帮我创建一个新的公司，叫做 test ，然后雇佣一下weibo-scraper，我需要给他运行一个任
+
+## 结果
+我来帮你创建公司并雇佣 weibo-scraper。
+
+
+✅ **已完成所有操作：**
+
+| 步骤 | 状态 |
+|------|------|
+| 1. 创建 test 公司 | ✅ 完成 |
+| 2. 雇佣 weibo-scraper | ✅ 完成 |
+| 3. 雇佣 CEO (系统未自动创建) | ✅ 完成 |
+| 4. 分发任务给 CEO 设置定时任务 | ✅ 完成 (taskId: T-mn9q6djf) |
+| 5. 设置每小时定时任务 | ✅ 已创建 Cron 任务 |
+
+**定时任务详情：**
+- 触发时间：每小时整点 (`0 * * * *`)
+- 任务内容：执行 weibo-scraper 爬取微博热点，生成报告保存到公司工作区
+- 报告路径：`data/companies/test/agents/weibo-scraper/workspace/reports/`
+- 报告格式：`YYYY-MM-DD-HH-report.md`
+
+CEO 正在异步执行任务设置，每小时会自动运行并生成报告。
+
+## 涉及文件
+- data/companies/test/agents/weibo-scraper/workspace/reports/`
+- workspace/reports/`
-{
-  "description": "公司自举(Bootstrap)模板 — 创建时自动部署核心骨干团队",
-  "bootstrap_agents": [
-    { "role": "ceo",  "type": "cxo",        "name": "首席执行官" },
-    { "role": "cto",  "type": "cxo",        "name": "首席技术官" },
-    { "role": "coo",  "type": "cxo",        "name": "首席运营官" },
-    { "role": "hr",   "type": "specialist", "name": "人事总监" }
-  ],
-  "auto_dispatch_to_ceo": true,
-  "ceo_startup_prompt": "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。"
-}
@@ -6,7 +6,7 @@
     "description": "公司战略规划、团队管理、OKR 制定、任务委派",
     "benchmarkScore": 97,
     "trainedAt": "2026-03-20",
-    "usedCount": 12
+    "usedCount": 13
   },
   {
     "id": "qa-judge",
@@ -70,85 +70,7 @@ class CompanyService {
     this._saveCompany(company);
-    // ── Phase M: 初始化元 Agent (innovator/hunter/digester/evolver) ──
-    // 从 data/system/agents/ 复制元 Agent 到公司, 注入公司上下文
-    const META_AGENTS = ['innovator', 'hunter', 'digester', 'evolver', 'agent-creator'];
-    for (const metaId of META_AGENTS) {
-      const srcDir = path.join(GLOBAL_AGENTS_DIR, metaId);
-      if (!fs.existsSync(srcDir)) {
-        console.log(`[Company] ⚠️ 系统元 Agent "${metaId}" 不存在，跳过`);
-        continue;
-      }
-      const destDir = path.join(companyDir, 'agents', metaId);
-      if (fs.existsSync(destDir)) continue; // 已存在则跳过
-
-      // 复制骨架文件
-      this._copyTemplate(srcDir, destDir);
-      // 额外复制 skills 和 knowledge 目录
-      for (const extra of ['skills', 'knowledge']) {
-        const srcExtra = path.join(srcDir, extra);
-        if (fs.existsSync(srcExtra)) {
-          this._copyDirRecursive(srcExtra, path.join(destDir, extra));
-        }
-      }
-
-      // 注入公司上下文到 config.json
-      const cfgPath = path.join(destDir, 'config.json');
-      if (fs.existsSync(cfgPath)) {
-        const cfg = JSON.parse(fs.readFileSync(cfgPath, 'utf-8'));
-        cfg.companyId = id;
-        cfg.status = 'active';
-        cfg.parent_id = 'hr'; // 元 Agent 由 HR 监督管理
-        cfg.meta = true;      // 标记为元 Agent
-        fs.writeFileSync(cfgPath, JSON.stringify(cfg, null, 2), 'utf-8');
-      }
-
-      // 追加公司上下文到 agent.md
-      const agentMdPath = path.join(destDir, 'agent.md');
-      if (fs.existsSync(agentMdPath)) {
-        const content = fs.readFileSync(agentMdPath, 'utf-8');
-        const ctx = [
-          '', '---', '',
-          '## 所属公司上下文',
-          `- **公司ID**: ${id}`,
-          `- **公司名称**: ${name}`,
-          `- **公司使命**: ${description || '待定义'}`,
-          '',
-          '> 你是本公司的内部培训部元 Agent。你的工作职责是：',
-          '> 1. 阅读公司 OKR、SOP、岗位说明等上下文文件',
-          '> 2. 针对公司业务特点，训练和优化公司内每一个业务 Agent',
-          '> 3. 接受 HR 的监督和管理',
-          '',
-          `工作目录: data/companies/${id}/agents/`,
-          `公司目标: data/companies/${id}/goals/`,
-          `公司SOP: data/companies/${id}/pipelines/`,
-        ].join('\n');
-        fs.writeFileSync(agentMdPath, content + ctx, 'utf-8');
-      }
-      // 更新 user.md: 汇报给 HR
-      const userPath = path.join(destDir, 'user.md');
-      const userContent = [
-        '# 与上级的关系',
-        '',
-        '## 所属公司',
-        `- **公司**: ${name} (${id})`,
-        '',
-        '## 汇报对象',
-        '- **直接汇报**: HR (人力资源总监)',
-        '- **角色**: 公司内部培训部元 Agent',
-        '- **职责**: 对公司业务 Agent 进行调研、知识消化、技能训练和进化',
-        '',
-        '## 沟通规则',
-        '1. 训练完成后向 HR 汇报结果和 Benchmark 分数',
-        '2. 需要调研新领域时提前告知 HR',
-        '3. 保持对公司目标(OKR)和流程(SOP)的了解',
-      ].join('\n');
-      fs.writeFileSync(userPath, userContent, 'utf-8');
-
-      company.agents.push(metaId);
-      console.log(`[Company] 🧬 ${id} 初始化元 Agent: ${metaId} (由 HR 管理)`);
-    }
     // 重新保存（agents 列表已更新）
     this._saveCompany(company);