• 46 号文档 Phase 2 真实端到端回归(真实公司 p2verify0902 + 真实 goal/task/
    Claude CLI)第一次跑就复现一个真缺陷:原始打分用「交集计数、>0 就算命中」,
    一条长任务描述几乎必然跟经验库里的高频工程词汇偶然重合几个 bigram,导致
    一个贪吃蛇任务被"验证修复要重新触发流程"这类无关的工程经验污染成
    reasoning_source=memory,压过了本该触发的 deep research 分支。
    
    改成 containment ratio(命中词数 / 经验块自身词数,对经验块归一化而不是
    对查询归一化),阈值用真实噪音案例(~3%-4%)和合成相关案例(~16%-32%)
    校准。补回归测试固定复现这次真事故场景。修完重启服务用第二条真实任务
    (Markdown 转 HTML 工具)重新验证:reasoning_source 正确变成
    deep_research,两轮调用(subtask-planning → org-hunt → subtask-planning)
    真实跑通,全程零残留 CLI 子进程。46 号文档补了真实回归记录,包括一个
    如实记录的局限:org-hunt 那次调用没有工具调用痕迹,更接近"多问一个角色
    的第二意见"而非真的做了外部检索。
    
    Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
    Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01H85SS5hVC4u1PbVhjmrhH8
    yibo authored
     
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  • subtask-planning 改成两段式:先查 experience-lookup(扫已雇 agent 的 dream
    沉淀经验,关键词打分)拼进提示词,agent 自评 confidence;经验为空或
    confidence low 时触发 deep-research(图外直接调用 org-hunt 轻量提示词,
    不套用其训练场景三件套契约,默认关闭,需 ENABLE_DEEP_RESEARCH=1)。
    reasoning_source/experience_refs/research_used 增补进 subtask-plan.json,
    向后兼容旧注入桩。
    
    范围收窄:不做"历史同类 goal 检索"(需要语义检索基础设施);Phase 3-5
    (任务池认领/子任务预算/看板 UI)涉及核心调度引擎范式级改动,另起设计。
    
    Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
    Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01H85SS5hVC4u1PbVhjmrhH8
    yibo authored
     
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