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独立试验节点（parent_id: null，不接入任何真实公司/图，不碰生产 system/agents/unit-tester/）， 四段式训练全部完成：真实基线 32.2 分（不合格）→ Hunt 挖出 7 条现状缺口 → Digest 建出 7 维度 benchmark_v1.md → Evolve 产出可执行操作手册 SKILL.md，独立样本压力测试拿到 94.4 分， 超过 80 分目标线。 追加一轮 Round 2 复测（round2_verification.md）：Evolve 阶段两处修正（D2 固定模板要求"不采信" 锚点词、D5(a) 可复现性核对）落到 SKILL.md 之后从未重新打分，94.4 分测的其实是被淘汰的 Round 1 草稿。复测拿两份样本验证：①对已用过的样本做假设性套用，98.0 分，确认 D2 修正干净有效，同时 发现 D5(a) 有 rubric 自身的结构性天花板（"全新任务非中断恢复"场景最高只能到 4 档，与修正力度 无关）；②对一份此前从未打过分的真实样本做非假设性打分，90.4 分（优秀档），过程中还纠正了上一轮 一处未经核实的事实错误（误判某样本缺配套 _research.md/_plan.md，实际齐全）。 按用户明确要求本轮不做 Deploy：config.json 的 status 仍是 training、benchmark_score 仍是 null， 生产 system/agents/unit-tester/ 未被触碰，训练产物等待人工审查后决定是否合并。 Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
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- Updated plan.md/todo.md for master, innovator, evolver, hunter, digester - Updated template configs and training data for multiple scrapers - Added new SKILL.md, evolve reports, and training artifacts - Cleaned up idearuncreate skill directory structure
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Templates with new train data (hunt/digest/evolve): - agent-creator, auto-publisher, clickbait-copywriter - community-manager, competitor-spy, data-harvester - digester, weibo-scraper, interactive-video-selector - lemonv_drama, reddit-scraper, story-architect Updated configs & plans for all active templates. Updated agent states (master, innovator, hunter, evolver, digester). Added CLAUDE_EFFORT=low to .env (global disable thinking). Updated bin/lemon.js CLI tool. .gitignore: exclude evolve intermediate artifacts (FRAUDULENT, batch/eval scripts, iteration logs/scores, scorer versions, SKILL versions, .env)