diff --git a/data/agents/digester/memory/hippocampus-index.json b/data/agents/digester/memory/hippocampus-index.json
index 267472f..8e34b70 100644
--- a/data/agents/digester/memory/hippocampus-index.json
+++ b/data/agents/digester/memory/hippocampus-index.json
@@ -13,7 +13,7 @@
     ],
     "planFile": "task-from-innovator.md",
     "confidence": 0.84,
-    "useCount": 1,
+    "useCount": 2,
     "lastUsed": "2026-03-25",
     "createdAt": "2026-03-25"
   }
diff --git a/data/agents/digester/todo.md b/data/agents/digester/todo.md
index 55563a5..10d7860 100644
--- a/data/agents/digester/todo.md
+++ b/data/agents/digester/todo.md
@@ -9,3 +9,4 @@
 | T-mn5v3ttp | 【Reddit Scraper Digest任务】基于 Hunter 调研数据，构建 reddit-scraper 知识体系和评估基准。<br><br>输入路径：<br>- ../../workspace/hunter/reddit-scraper/knowhow_raw.md<br>- ../../workspace/hunter/reddit-scraper/crawl_config.json<br><br>产出要求：<br>1. 创建 ../../workspace/digester/reddit-scraper/knowhow.md — 结构化知识库，包含：<br>   - Reddit 抓取技术方案对比<br>   - 戏剧性内容识别方法论<br>   - 短剧素材提取 SOP<br>   - JSON 输出格式规范<br>   - 常见陷阱和处理技巧<br><br>2. 创建 ../../workspace/digester/reddit-scraper/benchmark.md — 评估基准，包含：<br>   - 评估维度：抓取准确性、内容筛选质量、提取完整性、JSON格式规范性<br>   - 评分标准 (0-100分制)<br>   - industry_avg_score: 75分 (基于一般爬虫能力)<br>   - elite_score: 90分<br>   - 测试用例 (3-5个示例)<br><br>3. 创建 ../../workspace/digester/reddit-scraper/training_dataset.json — 训练数据集<br>   - 5个高质量示例 (输入: Reddit post URL/内容 → 输出: 标准JSON) | ✅ 完成 | innovator | P1 | 2026-03-25 09:49 | - |
 | T-mn5vmy43 | 【Digest任务】构建 satire-news-scraper 的知识体系和评估基准。输入: ../../workspace/hunter/satire_news_scraper/ (包含 crawl_config.json 和 hunt_report.md)。任务: 1) 分析讽刺新闻特征，提取荒诞剧情识别方法论; 2) 创建 knowhow.md - 包含讽刺类型分类、荒诞元素提取规则、短剧适配指南; 3) 创建 benchmark.md - 定义评分维度和行业基准 (industry_avg_score); 4) 生成 train/test 数据集样本 (各20条)。产出写入: ../../workspace/digester/satire_news_scraper/ | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-25 10:04 | - |
 | T-mn5w82yk | 【DIGEST阶段】讽刺新闻素材消化与结构化<br><br>目标：将 Hunter 调研的讽刺新闻数据转化为短剧/漫剧可用的创意素材格式。<br><br>输入文件：<br>- ../../workspace/innovator/workspace/hunter/satire-news-scraper/knowhow_raw.md<br>- ../../workspace/innovator/workspace/hunter/satire-news-scraper/crawl_config.json<br><br>处理要求：<br>1. 分析讽刺新闻的结构化特征<br>2. 定义创意素材提取标准：<br>   - headline: 原标题<br>   - absurd_premise: 荒诞设定（一句话概括超现实核心）<br>   - satire_angle: 讽刺角度（社会现象/人性弱点/权力结构等）<br>   - dramatic_twist: 戏剧转折（反转、揭示、对比）<br>   - adaptation_notes: 短剧改编建议（场景、节奏、笑点设计）<br><br>3. 创建行业基准：<br>   - 优秀讽刺素材的标准（elite/average/poor）<br>   - 短剧适配度评分维度（荒诞性、共鸣度、可视化、节奏感、笑点密度）<br><br>4. 生成训练数据集：<br>   - 从The Onion、Babylon Bee、ClickHole提取至少15条优质素材<br>   - 标注素材质量等级<br><br>产出文件：<br>1. knowhow.md - 结构化知识文档<br>2. benchmark.md - 行业基准和评分标准<br>3. training_dataset.json - 标注训练数据<br><br>输出目录：../../workspace/innovator/workspace/digester/satire-news-scraper/ | ⬚ 未开始 | innovator | P1 | 2026-03-25 10:20 | - |
+| T-mn5x7p5c | 【DIGEST阶段】CEO Agent核心能力知识消化与基准构建。输入数据：HUNT产出路径: workspace/hunter/ceo/knowhow_raw.md，技能名称: ceo_leadership，目标Agent: ceo。任务要求：1) 构建结构化知识库knowhow.md - 提取四个核心能力模块(战略规划/团队建设/OKR管理/任务委派)；2) 构建评估基准benchmark.md - 四个维度各25分，总分100分，industry_avg_score=70, elite_avg_score=90；3) 创建训练数据集training_dataset.json - 至少10个测试用例。输出到 workspace/digester/ceo/ 目录。完成后向innovator汇报。 | ⬚ 未开始 | innovator | P0 | 2026-03-25 10:48 | - |
diff --git a/data/agents/hunter/memory/reflections/reflect-1774435712627.json b/data/agents/hunter/memory/reflections/reflect-1774435712627.json
new file mode 100644
index 0000000..6c585bb
--- /dev/null
+++ b/data/agents/hunter/memory/reflections/reflect-1774435712627.json
@@ -0,0 +1,14 @@
+{
+  "timestamp": "2026-03-25T10:48:32.626Z",
+  "convId": "task-T-mn5wyeun",
+  "task": "[TASK from innovator]\n任务编号: T-mn5wyeun\n优先级: P0\n\n【HUNT调研任务】调研CEO Agent需要具备的核心能力。目标：为CEO Agent设计一套完整的技能体系。需要调研和发现：\n\n1) CEO核心职责与能力模型\n   - 战略规划：公司愿景制定、OKR目标管理、长期规划\n   - 团队建设：通过agent-creator创建/管理Agent员工、组织",
+  "status": "completed",
+  "toolCount": 10,
+  "durationSec": 425,
+  "patterns": [
+    "成功创建/修改了 1 个文件: workspace/hunter/ceo/`",
+    "完成了 10 步工具调用的复杂任务 (425秒)"
+  ],
+  "lessons": [],
+  "plan": null
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/data/agents/master/memory/cerebellum/当前有几个任务在执行.md b/data/agents/master/memory/cerebellum/当前有几个任务在执行.md
new file mode 100644
index 0000000..b64b755
--- /dev/null
+++ b/data/agents/master/memory/cerebellum/当前有几个任务在执行.md
@@ -0,0 +1,17 @@
+# 方案: 当前有几个任务在执行
+
+> 创建时间: 2026-03-25
+
+## 适用条件
+- 类似任务: 当前有几个任务在执行
+
+## 执行步骤
+1. **定时任务未恢复** - 当前无定时任务运行，需要重建
+2. **1个进行中任务** - innovator 正在训练 satire-news-scraper
+3. **8个未开始任务** - NovelAI Inc. 公司组建 pending
+4. ✅ 重建 2 个定时任务（5分钟巡检 + 30分钟日报）
+5. ✅ innovator 当前有 3 个进行中任务
+
+## 注意事项
+- 自动从对话 conv-mn5x5f4z 提取
+- 耗时 81秒, 6 次工具调用
diff --git a/data/agents/master/memory/reflections/reflect-1774435695520.json b/data/agents/master/memory/reflections/reflect-1774435695520.json
new file mode 100644
index 0000000..6c40aca
--- /dev/null
+++ b/data/agents/master/memory/reflections/reflect-1774435695520.json
@@ -0,0 +1,33 @@
+{
+  "timestamp": "2026-03-25T10:48:15.516Z",
+  "convId": "conv-mn5x5f4z",
+  "task": "当前有几个任务在执行",
+  "status": "completed",
+  "toolCount": 6,
+  "durationSec": 81,
+  "patterns": [
+    "完成了 6 步工具调用的复杂任务 (81秒)"
+  ],
+  "lessons": [],
+  "plan": {
+    "scenario": "当前有几个任务在执行",
+    "keywords": [
+      "当前",
+      "前有",
+      "有几",
+      "几个",
+      "个任",
+      "任务",
+      "务在",
+      "在执"
+    ],
+    "steps": [
+      "**定时任务未恢复** - 当前无定时任务运行，需要重建",
+      "**1个进行中任务** - innovator 正在训练 satire-news-scraper",
+      "**8个未开始任务** - NovelAI Inc. 公司组建 pending",
+      "✅ 重建 2 个定时任务（5分钟巡检 + 30分钟日报）",
+      "✅ innovator 当前有 3 个进行中任务"
+    ],
+    "confidence": 0.72
+  }
+}
\ No newline at end of file