| T-mn7q3c1u | 对「互动短剧选题筛选」进行知识猎取。任务参数：{"skillName":"topic-selector","targetAgentId":"topic-selector","domain":"互动短剧选题筛选","description":"从热点中筛选最有价值的选题，评估短剧化潜力"}。请按以下流程执行：1）问题澄清 - 明确选题筛选的核心问题和标准；2）研究Knowhow - 调研短剧选题的评估方法、行业最佳实践；3）寻找标杆 - 找到优秀的选题案例和评估标准；4）筛选分类 - 将收集到的知识分类整理；5）爬取数据 - 获取热门短剧选题数据；6）洞察提取 - 提取关键洞察和评估维度。产出到 data/workspace/innovator/topic-selector/hunt/ | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-26 17:04 | - |
| T-mn7q4kv3 | 对互动剧编剧领域进行知识猎取。skillName: interactive-drama-screenwriting, targetAgentId: abc:screenwriter, 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]。按 l3-hunt skill 执行：问题澄清→研究Knowhow→寻找标杆→筛选分类→爬取数据→洞察提取。产出到 /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/workspace/hunter/screenwriter/ | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-26 17:05 | - |
| T-mn7qe99x | 对【内容发布】领域进行知识猎取。skillName: content_publisher, targetAgentId: abc:publisher, domain: 内容发布, keywords: [内容发布, 小红书, 抖音, 快手, 标题优化, 标签策略, 封面生成, 平台适配]。按 l3-hunt skill 执行：问题澄清→研究Knowhow→寻找标杆→筛选分类→爬取数据→洞察提取。产出到 ../workspace/hunter/content-publisher/ | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-26 17:13 | - |
| T-mn7qexa8 | 对【数据分析】领域进行知识猎取。skillName: data_feedback, targetAgentId: abc:data-analyst, domain: 数据分析, keywords: [数据分析, 数据采集, 趋势分析, 归因分析, 对比分析, 报告生成, 数据可视化]。按 l3-hunt skill 执行：问题澄清→研究Knowhow→寻找标杆→筛选分类→爬取数据→洞察提取。产出到 ../workspace/hunter/data-feedback/ | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-26 17:13 | - |
| T-mn979kjx | 对 weibo-scraper 进行知识猎取。skillName: weibo_scraper, targetAgentId: weibo-scraper, domain: 微博热点内容爬取, keywords: [微博爬取, 热搜榜, 热门微博, 热点话题, 数据清洗]。执行：问题澄清→研究Knowhow→寻找标杆→筛选分类→爬取数据→洞察提取。产出到 workspace/weibo-scraper/hunt/ | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-27 17:53 | - |
| T-mn97erqu | 对「微博数据爬取」领域进行知识猎取。<br><br>【背景】<br>- 目标: 为 weibo-scraper 模板进行技能训练<br>- 模板位置: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/templates/weibo-scraper/<br>- 已有技能文件: .claude/skills/main_skill/SKILL.md<br><br>【输入】<br>- skillName: weibo_scraper<br>- domain: 微博数据爬取<br>- keywords: [微博, 热搜, 热门微博, 数据爬取, 微博API, 反爬机制]<br><br>【执行要求】<br>按照 l3-hunt 技能执行 6 个 Phase:<br>1. 问题澄清 - 界定微博爬取的子问题<br>2. 研究 Knowhow - 搜索微博爬取方法论、最佳实践<br>3. 寻找标杆 - 搜索微博爬取工具排行榜、GitHub 项目<br>4. 筛选分类 - 按质量分级<br>5. 爬取数据 - 抓取相关资源内容<br>6. 洞察提取 - 生成原创洞察<br><br>【输出位置】<br>workspace/weibo-scraper/hunt/<br>- knowhow.md<br>- toplist.md<br>- crawl/ (爬取的数据)<br><br>【验收标准】<br>- knowhow.md 覆盖 ≥80% 核心子问题<br>- toplist.md 包含 ≥10 个独立信源<br>- crawl/ 包含 ≥5 个高质量爬取文件<br>- 输出最后必须以 [RESULT: DONE] 标记收尾 | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-27 17:57 | - |
| T-mn9r53vw | 对微博热搜详情页爬取+简报生成进行知识猎取。<br><br>## 任务背景<br>weibo-scraper Agent 已具备热搜榜爬取能力 (v1.6.0, score 93.50)。现在需要升级技能：增加详情页爬取和简报生成功能。<br><br>## 目标技能<br>1. 爬取当日微博热点新闻（热搜榜等）<br>2. 读取每个热点新闻 URL 的详细内容（文字内容）<br>3. 如果有图片，也保存图片<br>4. 将内容整理成【文字+图片简报】，保存为 HTML 或 Markdown 格式<br><br>## 调研要求<br>- 研究微博热搜详情页的 URL 结构（hotrank 或详情页）<br>- 研究如何获取热搜内容的正文/图片<br>- 研究微博图片的存储方式（CDN/水印处理）<br>- 找到可用的 API 或解析方法<br>- 产出爬取方案（knowhow.md）和参考资源（toplist.md）<br><br>## 输出路径<br>workspace/weibo-scraper/hunt/ | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-28 03:09 | - |
| T-mn9r5nov | 对互动剧编剧领域进行知识猎取。skillName: interactive-drama-screenwriting, targetAgentId: abc:screenwriter, 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]。按 l3-hunt skill 执行：问题澄清→研究Knowhow→寻找标杆→筛选分类→爬取数据→洞察提取。产出到 /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/workspace/hunter/screenwriter/ | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-28 03:10 | - |
| T-mn9r5zlw | 对微博热搜详情页爬取+简报生成进行知识猎取。<br><br>## 任务背景<br>weibo-scraper Agent 已具备热搜榜爬取能力 (v1.6.0, score 93.50)。现在需要升级技能：增加详情页爬取和简报生成功能。<br><br>## 目标技能<br>1. 爬取当日微博热点新闻（热搜榜等）<br>2. 读取每个热点新闻 URL 的详细内容（文字内容）<br>3. 如果有图片，也保存图片<br>4. 将内容整理成【文字+图片简报】，保存为 HTML 或 Markdown 格式<br><br>## 调研要求<br>- 研究微博热搜详情页的 URL 结构（hotrank 或详情页）<br>- 研究如何获取热搜内容的正文/图片<br>- 研究微博图片的存储方式（CDN/水印处理）<br>- 找到可用的 API 或解析方法<br>- 研究如何生成 HTML/Markdown 简报<br>- 产出爬取方案（knowhow.md）和参考资源（toplist.md）<br><br>## 输出路径<br>/Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/templates/weibo-scraper/workspace/hunt/ | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-28 03:10 | - |
| T-mn9rdr1b | 对 taobao-native (淘宝桌面客户端) 进行知识猎取。skillName: taobao-native, targetAgentId: taobao_client, domain: 淘宝桌面客户端购物交互。keywords: ["淘宝桌面版", "taobao-native CLI", "商品搜索", "购物车", "订单管理", "旺旺聊天"]。执行：问题澄清→研究Knowhow→寻找标杆→筛选分类→爬取数据→洞察提取。产出到 workspace/taobao_client/hunt/ | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-28 03:16 | - |
| T-mn9rggo8 | 对【微博热点新闻抓取+简报生成】进行知识猎取。skillName: weibo_hotnews_briefing, targetAgentId: weibo-scraper, domain: 微博热点新闻爬取+简报生成。<br><br>【任务背景】<br>weibo-scraper Agent 现有技能是基础热搜爬取，需要升级增加：<br>1. 爬取当日微博热点新闻<br>2. 读取每个热点新闻 URL 的详细内容<br>3. 保存图片（如有）<br>4. 生成文字+图片简报（HTML/Markdown）<br><br>【执行要求】<br>按 main_skill 执行 6 Phase 流程：问题澄清→研究Knowhow→寻找标杆→筛选分类→爬取数据→洞察提取。<br><br>【产出路径】<br>必须写到: workspace/weibo-scraper/hunt/ （这是目标 Agent 的目录）<br><br>【验收标准】<br>产出包含：<br>- knowhow.md (微博热点新闻爬取知识库)<br>- toplist.md (优质数据源/标杆列表)<br>- crawl/ (爬取的热点新闻数据 JSON) | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-28 03:18 | - |
| T-mn9rk2ep | 对 taobao-native (淘宝桌面客户端) 进行知识猎取。skillName: taobao-native, targetAgentId: taobao_client, domain: 淘宝桌面客户端购物交互。keywords: [淘宝桌面版, taobao-native CLI, 商品搜索, 购物车, 订单管理, 旺旺聊天]。执行：问题澄清→研究Knowhow→寻找标杆→筛选分类→爬取数据→洞察提取。产出到 workspace/taobao_client/hunt/。验收标准：knowhow.md 覆盖核心子问题，toplist.md 包含优质数据源，crawl/ 包含爬取数据。输出最后必须以 [RESULT: DONE] 标记收尾。 | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-28 03:21 | - |
| T-mn9ryp57 | 对 taobao_client 领域进行知识猎取。skillName: taobao-native, targetAgentId: taobao_client。技能存放在 data/system/templates/taobao_client/。需要测试并优化与淘宝桌面客户端的交互成功率。执行：问题澄清→研究Knowhow→寻找标杆→筛选分类→爬取数据→洞察提取。产出到 /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/workspace/hunter/taobao_client/ | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-28 03:32 | - |
| T-mnairnpo | 对购物助手 (shopping_assistant) 进行知识猎取。skillName: shopping_assistant, targetAgentId: shopping_assistant, companyId: test, domain: 购物助手/产品推荐/比价搜索。执行：问题澄清→研究Knowhow→寻找标杆→筛选分类→爬取数据→洞察提取。产出到 data/companies/test/agents/shopping_assistant/workspace/hunt/ | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-28 16:03 | - |
| T-mnajgkwy | 对微博热搜领域进行知识猎取（新版需求）。<br><br>【目标 Agent】weibo-scraper<br>【技能名称】weibo_scraper<br>【技能领域】微博热搜多榜爬取与数据整合<br><br>【新需求背景】<br>用户要求改进微博热搜 Agent Template，需要支持以下新能力：<br><br>1. 多榜爬取（新增爬取源）：<br>   - 我的热搜: https://weibo.com/hot/mine<br>   - 热搜榜: https://weibo.com/hot/search<br>   - 文娱榜: https://weibo.com/hot/entertainment<br>   - 生活榜: https://weibo.com/hot/life<br>   - 社会榜: https://weibo.com/hot/social<br><br>2. 数据合并与存储：<br>   (a) 把每天所有热搜榜的数据合并成一个数据库文件<br>   (b) 文件既要包含所有的 List，也要包含每个热搜项的 URL 地址<br>   (c) 包含点击进入后的相关微博内容、发布者、观看量、阅读量、评论量及热度等完整信息<br><br>3. 结果展现与输出：<br>   (a) 将更新后的信息保存到每天的微博热搜总 List 中<br>   (b) 提供一个 HTML 文档以便于展现信息<br>   (c) 同时提供一个 JSON 文件用于数据存储<br>   (d) 如果文件数据量过大，可以分成不同的文件夹，用来存储不同的内容详情<br><br>【执行要求】<br>1. 问题澄清 → 研究这些新榜单的 API 接口和数据结构<br>2. 寻找标杆 → 调研微博各榜单的 API 格式（如移动端 API m.weibo.cn）<br>3. 筛选分类 → 确认各榜单的数据格式差异<br>4. 爬取数据 → 尝试爬取各榜单数据，了解返回结构<br>5. 洞察提取 → 总结数据整合的最佳实践<br><br>【产出位置】<br>workspace/weibo-scraper/hunt/<br><br>【验收标准】<br>- knowhow.md: 包含新需求的技术分析<br>- toplist.md: 列出所有待爬取的榜单及 API<br>- crawl/: 包含至少 3 个榜单的 API 调用示例和返回数据 | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-28 16:22 | - |
| T-mnb5hb5y | 对 AI 互动视频短剧选题领域进行知识猎取。<br><br>## 任务目标<br>训练 interactive-video-selector 模板（AI互动视频短剧选题Agent）<br><br>## 需要调研的内容<br>1. 什么样的热点新闻/话题适合做成互动短剧？<br>2. 如何判断题材是否适合演绎？<br>3. 角色对话、旁白等形式哪个更适合？<br>4. 如何有趣地呈现？<br>5. 互动短剧的爆款案例分析<br>6. 选题评估维度和标准<br><br>## 输出要求<br>- 产出文件路径: ../../templates/interactive-video-selector/workspace/hunt/<br>- 必须包含:<br>  - knowhow.md: 行业知识体系<br>  - toplist.md: 行业标杆/爆款案例列表<br>  - crawl/: 调研数据<br><br>## 验收标准<br>- knowhow.md 至少包含 5 个核心维度<br>- toplist.md 至少包含 10 个成功案例<br>- 提供可操作的选题评估框架 | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-29 02:38 | - |
| T-mnb5k5co | 调研 interactive-video-selector (AI互动视频短剧选题Agent) 行业knowhow。研究：1) 什么样的热点新闻适合做成互动短剧？2) 如何判断题材是否适合演绎？3) 角色对话、旁白等形式哪个更适合？4) 如何有趣地呈现？产出：knowhow.md + toplist.md 到 workspace/interactive-video-selector/hunt/ | ✅ 完成 | innovator | P1 | 2026-03-29 02:41 | - |
| T-mnb5kyd4 | 对 interactive-video-selector 领域进行知识猎取。skillName: interactive-video-selector, targetAgentId: interactive-video-selector, domain: 互动视频短剧选题。<br><br>执行任务：<br>1. 问题澄清：搜索什么是互动视频短剧？互动剧的特点？国内外平台现状？<br>2. 研究Knowhow：什么样的热点新闻适合做成互动短剧？如何判断题材是否适合演绎？角色对话、旁白等形式哪个更适合？如何有趣地呈现？<br>3. 寻找标杆：搜索优秀的互动短剧案例，分析其选题特点<br>4. 筛选分类：不同题材类型的适配度分类<br>5. 爬取数据：搜索近期热门互动短剧案例<br>6. 洞察提取：总结选题方法论<br><br>产出要求：<br>- workspace/innovator/interactive-video-selector/hunt/knowhow.md（行业Knowhow）<br>- workspace/innovator/interactive-video-selector/hunt/toplist.md（标杆案例列表）<br><br>请开始执行 Hunt 阶段。 | ✅ 完成 | innovator | P1 | 2026-03-29 02:41 | - |
| T-mnb5l7no | 训练 interactive-video-selector（AI互动视频短剧选题Agent）的知识猎取。skillName: interactive-video-selector, targetAgentId: interactive-video-selector, domain: AI互动视频短剧/热点新闻选题。需要执行以下步骤：1. 搜索行业 knowhow：什么样的热点新闻适合做成互动短剧？如何判断题材是否适合演绎？角色对话、旁白等形式哪个更适合？如何有趣地呈现？2. 寻找标杆：国内外互动视频平台案例3. 筛选分类：按题材类型、冲突类型、受众群体等分类4. 爬取数据：获取热门互动视频数据5. 洞察提取：提取关键选材标准。产出到 data/system/templates/interactive-video-selector/workspace/hunt/ | ✅ 完成 | innovator | P1 | 2026-03-29 02:41 | - |
| T-mnb5l9o6 | 对 AI互动视频短剧选题 领域进行知识猎取。<br><br>## Domain<br>interactive-video-selector (AI互动视频短剧选题)<br><br>## Keywords<br>- 什么样的热点新闻适合做成互动短剧<br>- 如何判断题材是否适合演绎<br>- 角色对话、旁白等形式哪个更适合<br>- 如何有趣地呈现互动内容<br><br>## Output<br>- workspace/interactive-video-selector/hunt/knowhow.md<br>- workspace/interactive-video-selector/hunt/toplist.md<br><br>## 执行要求<br>1. 问题澄清 → 明确什么样的热点适合做互动短剧<br>2. 研究Knowhow → 搜索行业最佳实践<br>3. 寻找标杆 → 找出成功的互动视频案例<br>4. 筛选分类 → 按类型/热度/受众分类<br>5. 爬取数据 → 收集热门互动视频数据<br>6. 洞察提取 → 总结核心规律 | ✅ 完成 | innovator | P1 | 2026-03-29 02:42 | - |
| T-mnbqonxg | 对「古风互动剧本生成」进行知识猎取。skillName: 古风互动剧本生成, targetAgentId: lemonv_drama, domain: 古风剧本创作（古典文学改编、互动叙事、角色设定、场景描绘、诗词意境）。执行：问题澄清→研究Knowhow→寻找标杆→筛选分类→爬取数据→洞察提取。输入: ../../templates/lemonv_drama/已有基础文件。产出到 ../../templates/lemonv_drama/workspace/hunt/。验收标准: knowhow.md + toplist.md + crawl/目录存在。 | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-29 12:32 | - |
| T-mnbu7kcy | 对 lemonv_drama 技能进行增强型调研。需要获取：1) interactive-video-selector 选题 JSON 数据结构格式；2) 剧本上传 API 的接口规范（端点、参数、认证方式）。targetAgentId: lemonv_drama。请执行：研究 interactive-video-selector 的 workspace 输出格式 → 查找剧本上传 API 文档 → 确认 user_id=1 的配置方式。产出写入 workspace/lemonv_drama/hunt/ | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-29 14:11 | - |
| T-mncu9yvq | 对趋势发现领域进行知识猎取。<br><br>【目标模板】trend-scout-global<br>【技能名称】Global Trend Scout (全球趋势发现)<br>【领域】短视频趋势监控<br>【关键词】TikTok trends, Instagram Reels, YouTube Shorts, viral content, trending hashtags, short video analytics<br>【额外指令】参考 scrapling_crawler 技能，训练监控 TikTok、Instagram Reels、YouTube Shorts 趋势能力<br><br>【执行流程】<br>1. 问题澄清 - 理解全球短视频趋势发现的核心需求<br>2. 研究 Knowhow - 调研三大平台的趋势发现方法论<br>3. 寻找标杆 - 找到行业最佳实践<br>4. 筛选分类 - 按平台/内容类型分类<br>5. 爬取数据 - 获取真实趋势数据<br>6. 洞察提取 - 提取可复用的方法论<br><br>【产出位置】workspace/hunt/<br><br>请严格按照 6 Phase 执行，产出 knowhow.md + toplist.md + crawl/ 目录 | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-30 07:00 | - |
| T-mncubdq8 | 对【竞品侦察competitor-spy】进行知识猎取。skillName: 竞品情报, targetAgentId: competitor-spy, domain: 国内外主流互动剧App监控与AppStore商店评价抓取, keywords: [互动剧,app_store,评价抓取,竞品监控,ios,android,商店数据]。执行：问题澄清→研究Knowhow→寻找标杆→筛选分类→爬取数据→洞察提取。产出到 workspace/competitor-spy/hunt/。额外训练要求：监控国内外主流互动剧App的更新动态、商店评价抓取能力 | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-30 07:01 | - |
| T-mncubs5w | 对 data-harvester 进行知识猎取。<br><br>## 目标<br>训练使用 OpenClaw 登录各平台后台，抓取播放量、完播率、CTR 及用户评论情感的能力。<br><br>## targetAgentId<br>data-harvester<br><br>## 技能领域<br>数据抓取（Data Harvesting）- 登录各平台后台抓取播放量、完播率、CTR、用户评论情感分析<br><br>## 关键词<br>[数据抓取, 播放量, 完播率, CTR, 用户评论, 情感分析, OpenClaw, 平台后台登录, 短视频数据, 互动数据]<br><br>## 执行要求<br>按照 main_skill 的 6 Phase 流程执行：<br>1. 问题澄清 - 确认数据抓取需求和平台范围<br>2. 研究 Knowhow - 调研各平台（抖音、快手、B站、小红书、视频号等）的数据获取方式<br>3. 寻找标杆 - 找到行业最佳数据抓取方案<br>4. 筛选分类 - 按平台/数据类型分类<br>5. 爬取数据 - 使用 OpenClaw 或其他工具尝试获取样本数据<br>6. 洞察提取 - 总结数据字段、API 接口、登录方式<br><br>## 产出位置<br>必须写入: ../../data/system/templates/data-harvester/workspace/hunt/<br><br>## 验收标准<br>产出 knowhow.md (知识手册) + toplist.md (排行榜/最佳实践) + crawl/ (爬取配置和样本数据) | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-30 07:02 | - |
| T-mncue787 | 对「高光剪辑手」领域进行知识猎取。skillName: hook-editor, targetAgentId: hook-editor, domain: 短视频高光剪辑 + 爆点识别, keywords: [漫剧,高光时刻,反转瞬间,引流视频,短视频剪辑技巧,完播率,3秒法则]。执行6 Phase：问题澄清→研究Knowhow→寻找标杆→筛选分类→爬取数据→洞察提取。目标：识别漫剧成品中的名场面/反转瞬间，剪辑成5-15秒高转化引流视频。额外要求：爬取抖音/快手高点赞引流视频案例，分析其开头3秒法则、高潮点设置、结尾引导技巧。产出到 workspace/hook-editor/hunt/ | 🚫 已取消 — 目标 Agent 不存在 | innovator | P0 | 2026-03-30 07:04 | - |
| T-mncue7hc | 对 高CTR标题文案（clickbait）进行知识猎取。<br><br>【技能领域】<br>- 爆款引流视频标题文案撰写<br>- 国内平台：小红书体<br>- 海外平台：POV体<br><br>【目标 Agent】clickbait-copywriter<br>【输入路径】../../templates/clickbait-copywriter/workspace/hunt/<br>【输出路径】../../templates/clickbait-copywriter/workspace/hunt/<br><br>【执行要求】<br>1. 问题澄清：了解高CTR标题的核心要素（悬念/情绪/数字/冲突/金句）<br>2. 研究Knowhow：搜索小红书/抖音/TikTok/YouTube 爆款标题公式<br>3. 寻找标杆：收集各平台高赞标题案例（至少50条）<br>4. 筛选分类：按平台（国内/海外）+ 风格（种草/测评/故事/干货）分类<br>5. 爬取数据：从公开数据中提取高CTR标题特征<br>6. 洞察提取：总结标题公式与优化技巧<br><br>【产出要求】<br>- knowhow.md：标题撰写方法论（悬念制造、情绪调动、数字锚点、金句结构）<br>- toplist.md：平台分类的爆款标题案例库<br>- crawl/：原始数据（JSON格式）<br><br>请严格按上述6步执行，产出到指定目录。 | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-30 07:04 | - |
| T-mncuebf1 | 对【内容策划效果评估】进行知识猎取。skillName: 内容策划效果评估, targetAgentId: strategy-reflector, domain: 内容策划/选题分析, keywords: [内容策划,选题分析,画风分析,吸粉策略,策划预期vs实操对比,爆款选题特征]。执行：问题澄清→研究Knowhow→寻找标杆→筛选分类→爬取数据→洞察提取。产出到 workspace/strategy-reflector/hunt/。额外要求：重点调研什么选题+画风最吸粉，以及策划预期与实操表现的对比分析方法 | 🚫 已取消 — 目标 Agent 不存在 | innovator | P0 | 2026-03-30 07:04 | - |
| T-mncuedja | 对 auto-publisher 进行知识猎取（browser automation + video upload）。<br><br>【目标】<br>- targetAgentId: auto-publisher<br>- skillName: 自动化视频发布<br>- domain: browser_automation_video_upload<br>- keywords: [OpenClaw, Playwright, 微博视频上传, 抖音上传API, 小红书发布, 视频号上传, 多平台发布工具]<br><br>【额外训练要求】<br>训练使用 OpenClaw 执行浏览器自动化，将视频片段上传到各社交平台并记录URL的能力<br><br>【输入路径】<br>已有基础: ../../templates/auto-publisher/<br><br>【执行要求】<br>按照你的 main_skill 执行 6 Phase 流程：<br>1. 问题澄清<br>2. 研究Knowhow<br>3. 寻找标杆<br>4. 数据筛选分类<br>5. 爬取数据<br>6. 洞察提取<br><br>【产出位置】<br>必须写入: ../../templates/auto-publisher/workspace/hunt/<br><br>输出文件：<br>- knowhow.md (知识猎取报告)<br>- toplist.md (平台/API 排名)<br>- crawl/ (爬取配置和数据集) | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-30 07:04 | - |
| T-mncufg80 | 对【社区运营/评论管理】领域进行知识猎取。<br><br>## 目标 Agent<br>- id: community-manager<br>- 模板路径: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/templates/community-manager<br><br>## 训练技能<br>社区评论运营能力：<br>1. 评论区通过马甲号进行语义化回复<br>2. 神评点赞与筛选<br>3. 私信引导与转化<br><br>## 执行要求<br>按 hunter main_skill 执行 6 Phase 流程：<br>1. 问题澄清 - 明确技能边界和数据需求<br>2. 研究Knowhow - 调研社区运营最佳实践<br>3. 寻找标杆 - 找到优秀的评论互动案例<br>4. 筛选分类 - 分类整理运营策略<br>5. 爬取数据 - 收集真实评论数据、互动话术<br>6. 洞察提取 - 提炼核心方法论<br><br>## 产出要求<br>产出文件必须写入目标 Agent 的 workspace 目录：<br>- /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/templates/community-manager/workspace/hunt/knowhow.md<br>- /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/templates/community-manager/workspace/hunt/toplist.md<br>- /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/templates/community-manager/workspace/hunt/crawl/ (爬取的数据)<br><br>## 验收标准<br>- knowhow.md: 包含至少 5 个核心知识点<br>- toplist.md: 包含至少 10 个分类案例<br>- crawl/: 至少包含 50 条真实评论/话术数据 | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-30 07:05 | - |
| T-mncufnbb | 对 production-director (生产指令官) 进行知识猎取。<br><br>**目标模板**: ../../templates/production-director<br>**技能领域**: AI生产指令精准下发<br>**核心能力**: 将需求指令精准下发 Spec 给 AI 图片生成引擎<br><br>**执行范围**:<br>1. 研究 AI 图片生成的 prompt/spec 规范<br>2. 寻找业界标杆：将需求转化为生成指令的最佳实践<br>3. 收集常见的 prompt 工程方法论（文生图、图生图、ControlNet 等）<br>4. 筛选分类：不同场景的 spec 模板<br>5. 爬取相关 API 文档和技术博客<br>6. 提取关键洞察：什么样的 spec 能获得高质量生成结果<br><br>**产出位置**: ../../templates/production-director/workspace/hunt/<br>必须产出：knowhow.md (知识总结), toplist.md (分类榜单), crawl/ (原始数据)<br><br>**验收标准**: 包含至少 10 个不同场景的 prompt/spec 案例 | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-30 07:05 | - |
| T-mncufp7k | 对中国网络热词进行知识猎取。skillName: trend_scout_cn, targetAgentId: trend-scout-cn, domain: 中国网络热词监控, keywords: [小红书热词, 抖音热词, 微博热搜, B站热门, 小说网站热词, 互动剧, 漫剧, 乙女, 后宫, 短剧]。执行：问题澄清→研究Knowhow→寻找标杆→筛选分类→爬取数据→洞察提取。产出到 /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/agents/hunter/workspace/trend-scout-cn/hunt/。参考 scrapling_crawler 技能训练无头浏览器爬取能力。 | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-30 07:05 | - |
| T-mncufq4r | 对 story-architect 进行知识猎取。<br><br>【目标 Agent】story-architect（模板目录: ../../templates/story-architect）<br><br>【技能名称】剧本大纲创作<br>【技能领域】网络小说/互动剧剧本架构设计<br><br>【核心能力要求】<br>1. 基于热点趋势生成剧本大纲<br>2. 设计互动分支点（选择肢）<br>3. 情感映射（好感度/体力等数值体系）<br><br>【参考技能】lemonv_drama（位于 ../../templates/lemonv_drama），已训练完毕，可参考其：<br>- workspace/hunt/knowhow.md<br>- workspace/hunt/toplist.md<br>- workspace/hunt/crawl/ 中的热门剧本数据<br><br>【执行要求】<br>1. 问题澄清：明确 story-architect vs lemonv_drama 的差异（story-architect 更偏大纲创作，不直接写剧本）<br>2. 研究 Knowhow：调研网文/互动剧剧本结构、节拍表、三幕式<br>3. 寻找标杆：分析番茄小说/起点等平台热门剧本结构<br>4. 筛选分类：重生逆袭/甜宠恋爱/悬疑推理/古风穿越等热门题材<br>5. 爬取数据：获取热门剧本大纲案例<br>6. 洞察提取：提取剧本结构模式、互动分支设计<br><br>【输出目录】../../templates/story-architect/workspace/hunt/<br><br>- 需要创建 workspace/hunt/ 目录<br>- 产出: knowhow.md（领域知识定义）, toplist.md（热门标杆）, crawl/（数据文件）<br><br>【验收标准】<br>- knowhow.md 包含完整的剧本架构知识定义<br>- toplist.md 包含至少 10 个热门剧本案例<br>- crawl/ 至少包含 5 个优秀剧本大纲案例 | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-30 07:05 | - |
| T-mncunkxu | 对【内容策划效果评估】进行知识猎取。第2次尝试。skillName: 内容策划效果评估, targetAgentId: strategy-reflector, domain: 内容策划/选题分析, keywords: [内容策划,选题分析,画风分析,吸粉策略,策划预期vs实操对比,爆款选题特征]。产出文件：knowhow.md + toplist.md + crawl/ 数据到 workspace/strategy-reflector/hunt/。额外要求：调研爆款选题特征、画风分析方法 | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-30 07:11 | - |
| T-mncz867y | 对「创意跑酷生成师」(idearrun-create) 领域进行知识猎取。skillName: create-drama, targetAgentId: idearrun-create, domain: 互动剧本自动生成。执行：问题澄清→研究Knowhow→寻找标杆→筛选分类→爬取数据→洞察提取。技能定义：从素材（新闻、故事、段子）自动生成经典互动剧本（含角色图、场景图）并写入数据库。输入目录已有模板：data/system/templates/idearuncreate/skills/SKILL.md。产出到 workspace/idearrun-create/hunt/ | 🚫 已取消 — 目标模板 idearuncreate 不存在 | innovator | P0 | 2026-03-30 09:19 | - |
| T-mneuxaw4 | 【FDE Phase 1: HUNT】为 youtube-crawler Agent 调研 YouTube 热门视频获取技术。调研目标: youtube-crawler (YouTube 热门视频爬虫)。核心能力: 获取 YouTube 当日最热门视频列表。调研范围: 1) YouTube Data API v3: 研究 videos().list() endpoint 的 chart='mostPopular' 参数、API Key 获取方法、返回字段、地区代码参数、配额限制。2) 无 API 方案: pytube trending 页面解析、yt-dlp --dump-json 方案、youtube.com/feed/trending HTML 解析、Selenium/Playwright 动态渲染。3) GitHub 参考项目: 搜索 YouTube trending scraper 仓库、收集高 star 项目实现思路。4) 输出字段标准: videoId/URL, title, viewCount, channelTitle, thumbnails, publishedAt。输出要求: 所有产出写入 /mnt/lemonboss/system/templates/youtube-crawler/workspace/hunt/ 目录。包含 knowhow.md 调研报告、crawl_config.yaml 配置文件、seed_dataset.json 种子数据(≥20条)、references.md 参考链接。 | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-31 16:54 | - |
| T-mnevamap | 【Hunt Phase】调研 YouTube Data API v3，验证技能需求与行业数据。<br><br>**目标Agent**: youtube-crawler<br>**目标路径**: system/templates/youtube-crawler<br><br>**调研任务**: <br>1. 验证 YouTube Data API v3 的可用性和技术细节<br>   - API endpoint: https://www.googleapis.com/youtube/v3/videos<br>   - 关键参数: chart=mostPopular (1 quota unit)<br>   - 配额: 10000 units/day<br>   - 认证: API Key (不需要OAuth)<br><br>2. 验证多地区和多分类支持<br>   - 地区: US, JP, KR, GB, DE, FR, IN, BR, RU (至少验证5个)<br>   - 分类: 10(Music), 20(Gaming), 24(Entertainment), 28(Science&Tech)<br><br>3. 验证代码模板<br>   - Python requests 实现<br>   - 错误处理: 429/403/404<br>   - 数据导出: JSON/CSV<br><br>**参考规范**: /mnt/lemonboss/system/agents/master/workspace/youtube_crawler_training_spec.json<br><br>**产出要求** (写入 system/templates/youtube-crawler/workspace/hunt/):<br>1. api_validation.md - API验证结果和技术细节<br>2. sample_data.json - 至少5个地区的示例数据(每地区≥10条)<br>3. crawl_config.json - 爬取配置(地区列表、分类映射)<br>4. code_snippets.py - 验证过的Python代码片段<br><br>**汇报**: 完成后向 innovator 汇报，包含调研摘要和产出文件列表。 | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-31 17:04 | - |
| T-mnexldk1 | 深度调研微博热搜、知乎热榜、B站热门、抖音热榜的抓取方案与反爬策略。目标：为 lemonv:trend-hunter 的热点抓取技能生成 knowhow 基础数据和 crawl_config。要求：1. 调研各平台（微博、知乎、B站、抖音）的公开 API/网页结构/反爬机制；2. 收集至少 1 个成功抓取的参考实现或数据样本；3. 分析各平台当前抓取成功率和主要失败原因；4. 输出反爬优化建议（Headers、Cookie、代理、频率控制等）；5. 所有产出写入 /mnt/lemonboss/data/agents/lemonv/agents/trend-hunter/workspace/hunt/ 目录，包括 knowhow.md、seed_dataset.json、crawl_config.json。 | 🚫 已取消 — 目标公司 lemonv 不存在 | innovator | P1 | 2026-03-31 18:09 | - |
| T-mnexpuii | 【Hunt Phase】为 lemonv:screenwriter (剧本整理专家) 进行行业调研。目标：深度调研剧本整理/编剧行业的最佳实践、数据来源、评估标准。产出要求：1. knowhow.md - 剧本整理的核心方法论、结构规范、质量维度; 2. data_sources.md - 可用的数据源(API/网站/数据集); 3. seed_dataset.json - 种子数据集样本; 4. crawl_config.json - 爬虫配置。所有产出写入: data/agents/lemonv/agents/screenwriter/workspace/hunt/ | 🚫 已取消 — 目标公司 lemonv 不存在 | innovator | P1 | 2026-03-31 18:12 | - |
| T-mnext40u | 【FDE Phase 1: HUNT】为 abc:trend-hunter 调研热点抓取技能。目标 Agent 是热点抓取专家，需要监控全网热点平台(微博、抖音、小红书、Twitter/X、Reddit)，识别具有短剧改编潜力的 trending 话题。调研范围: 1)核心能力-多平台热点监控、热点筛选评估(冲突性/情感共鸣/短剧潜力)、内容结构化提取、实时预警; 2)数据源-微博热搜/抖音热榜/小红书热门/Twitter Trending/Reddit Hot/百度指数; 3)行业基线-人工编辑反应时间2-4小时、热点识别准确率60-70%、短剧改编成功率5-10%。产出要求: knowhow.md → /mnt/lemonboss/data/companies/abc/agents/trend-hunter/workspace/hunt/knowhow.md; crawl_config.json → /mnt/lemonboss/data/companies/abc/agents/trend-hunter/workspace/hunt/crawl_config.json; seed_dataset.json → /mnt/lemonboss/data/companies/abc/agents/trend-hunter/workspace/hunt/seed_dataset.json (≥30条样本)。验收标准: knowhow.md 包含完整技术方案/数据源清单/竞品分析; crawl_config.json 包含可运行爬虫配置; seed_dataset.json 包含≥30条真实热点数据样本。请按 main_skill 6 Phase流程执行: 问题澄清→研究Knowhow→寻找标杆→筛选分类→爬取数据→洞察提取。 | 🚫 已取消 — abc 公司已删除，目标 Agent 不存在 | innovator | P0 | 2026-03-31 18:15 | - |
| T-mnexx9w8 | 【FDE Phase 1: HUNT】为 abc:trend-hunter 调研热点抓取技能。目标Agent是热点抓取专家，需监控全网热点平台(微博/抖音/小红书/Twitter/Reddit)，识别具有短剧改编潜力的trending话题。调研范围: 1)核心能力-多平台热点监控、热点筛选评估(冲突性/情感共鸣/短剧潜力)、内容结构化提取、实时预警; 2)数据源-微博热搜/抖音热榜/小红书热门/Twitter Trending/Reddit Hot/百度指数; 3)行业基线-人工编辑反应时间2-4小时、热点识别准确率60-70%。产出要求: knowhow.md(完整技术方案/数据源清单/竞品分析); crawl_config.json(可运行爬虫配置); seed_dataset.json(≥30条真实热点数据样本)。请按6 Phase流程执行:问题澄清→研究Knowhow→寻找标杆→筛选分类→爬取数据→洞察提取。所有产出写入/mnt/lemonboss/data/companies/abc/agents/trend-hunter/workspace/hunt/ | 🚫 已取消 — abc 公司已删除，目标 Agent 不存在 | innovator | P0 | 2026-03-31 18:18 | - |

**系统维护备注 (2026-04-02 巡检添加)**:
- T-mnext40u、T-mnexx9w8 (abc:trend-hunter 相关): ⚠️ 已取消 — abc 公司已于 2026-04-01 删除，目标 Agent 不存在。
- T-mncue787 (hook-editor)、T-mncuebf1 (strategy-reflector): ⚠️ 已取消 — 目标 Agent 不存在。
- T-mncz867y (idearrun-create)、T-mnexldk1 (lemonv:trend-hunter)、T-mnexpuii (lemonv:screenwriter): 🚫 已取消 — 目标模板/公司不存在，历史遗留已清理。
| T-mnj3emdx | 对 YouTube Data API v3 爬取技能进行深度调研。<br><br>## 目标<br>训练一个能够通过 Google YouTube Data API v3 抓取最热最新视频列表并输出 JSON 的技能。<br><br>## 任务要求<br>1. 调研 YouTube Data API v3 的以下端点:<br>   - 趋势视频 (trending videos)<br>   - 热门视频 (most popular videos)<br>   - 按国家/地区筛选的视频<br>   - 搜索结果 (search)<br>   - 视频详情 (videos)<br>   - 频道详情 (channels)<br><br>2. 输出数据格式要求包含:<br>   - 视频名称<br>   - 发布博主名称<br>   - 博主粉丝数<br>   - 视频热度/热度趋势<br>   - 播放量<br>   - 视频简介<br>   - 视频URL<br>   - 其他相关元数据<br><br>3. 查找现有参考 skills 文档 (参考路径: .claude/skills/)<br><br>## 产出要求<br>输出到以下路径: /Users/yibo/Documents/lemonAI/lemonboss/system/agents/hunter/workspace/youtube-trending/<br>- knowhow_v2.md - 数据源清单和技术调研报告<br>- crawl_config.json - API 爬取配置<br>- seed_data.json - 首次采集的种子数据 (≥50条)<br><br>## 重要提醒<br>- 必须读取已有的旧版本 knowhow.md (如存在)，合并并输出新版本 knowhow_v2.md<br>- 保留所有已有内容，追加新的调研发现 | ✅ 完成 — 由后续任务 T-mnrcl4js / T-mnrcrafm 完成产出 | innovator | P0 | 2026-04-03 16:03 | - |
| T-mnr6lwvj | 测试连通性 | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-04-09 07:54 | - |
| T-mnr6ml5b | 调研互动剧视频选题能力。\n\n目标：为 content-selector template 训练互动剧选题技能。\n\n输入素材（必读）：/Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/companies/idearun/workspace/youtube_top10_today.json \n这是YouTube热门视频数据（含字幕），请分析其数据结构。\n\n调研内容：\n1. 如何基于视频字幕判断内容是否适合改编为互动剧（2+角色对话优先，单角色播报需如何改编）\n2. 时事新闻/幽默/影视/戏剧 四类内容的互动剧适配度评估标准\n3. 互动剧选题的评分维度与权重建议（总分100分，目标及格线90分）\n4. 如何将高分视频素材转化为互动剧剧本框架（场景-分支-选项-结局结构）\n5. 行业内互动剧/微短剧选题的爆款要素、改编方法论、常见陷阱\n\n产出要求：\n- 写入 /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/system/templates/content-selector/train/hunt/knowhow_v1.md\n- 文件必须包含：数据结构分析、评分维度表、四类内容适配细则、剧本框架模板、案例解析（基于参考素材中的1-2个视频）\n- 如该目录不存在请自行创建 | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-04-09 07:55 | - |
| T-mnrcl4js | 立即执行 T-mnj3emdx: 对 YouTube Data API v3 爬取技能进行深度调研。产出 knowhow_v2.md / crawl_config.json / seed_data.json 到 system/agents/hunter/workspace/youtube-trending/。该任务是 digester-youtube-crawler P0 Digest 的前置依赖，已阻塞多日。突破系统维护暂停状态，立即开始工作。 | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-04-09 10:42 | - |
| T-mnrcl4le | 立即执行 T-mnr6lwvj 测试连通性任务。确认 hunter Agent 可正常接收并执行任务，执行完成后立即汇报状态。 | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-04-09 10:42 | - |
| T-mnrcmhcb | 立即执行 T-mnj3emdx: 对 YouTube Data API v3 爬取技能进行深度调研。产出 knowhow_v2.md / crawl_config.json / seed_data.json 到 system/agents/hunter/workspace/youtube-trending/。该任务是 digester-youtube-crawler P0 Digest 的前置依赖，已阻塞多日。突破系统维护暂停状态，立即开始工作。 | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-04-09 10:43 | seed_data.json 已补全 |
| T-mnrcrafm | 立即补全 T-mnrcmhcb (原 T-mnj3emdx) 的 seed_data 产出。\n\n当前状态: knowhow_v2.md 和 crawl_config.json 已就位且质量合格，但 workspace/youtube-trending/yt_trending_raw.json 大小仅5字节且内容为 null，seed_data 采集失败。\n\n目标: 生成有效的 seed_data.json，写入 /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/system/agents/hunter/workspace/youtube-trending/seed_data.json。\n\n要求: >=50条 YouTube trending 视频样本。如果你能通过 API/爬虫获取真实数据就采集真实数据；如果因网络/API限制无法获取，允许基于 knowhow_v2.md 中的 API 响应结构示例和字段规范，构造高质量的合成样本（synthetic data），但必须保证数据结构真实、字段完整、数值合理。\n\n完成后更新 todo.md 中 T-mnrcmhcb 状态为完成，并向 master 汇报。 | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-04-09 10:46 | 产出 seed_data.json (60条合成样本) |
| T-mnrcskp3 | 立即执行 T-mnrcrafm 补全 seed_data 产出。当前状态: knowhow_v2.md 和 crawl_config.json 已就位且质量合格，但 workspace/youtube-trending/yt_trending_raw.json 仅5字节且内容为 null，seed_data 采集失败。目标: 生成有效的 seed_data.json (>=50条 YouTube trending 视频样本)，写入 /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/system/agents/hunter/workspace/youtube-trending/seed_data.json。如果你能通过 API/爬虫获取真实数据就采集真实数据；如果因网络/API限制无法获取，允许基于 knowhow_v2.md 中的 API 响应结构示例和字段规范，构造高质量的合成样本（synthetic data），但必须保证数据结构真实、字段完整、数值合理。完成后更新 todo.md 中 T-mnrcrafm 状态为完成，并向 master 汇报。 | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-04-09 10:47 | 产出 seed_data.json (60条合成样本) |
| T-mnrhq94l | 【Phase 1: Hunt】为 agent-creator 模板进行深度调研并产出 knowhow_v1.md。<br><br>目标 Agent: agent-creator<br>模板路径: system/templates/agent-creator/<br>输出目录: system/templates/agent-creator/train/hunt/<br><br>请先读取以下文件了解 agent-creator 的职责边界:<br>- system/templates/agent-creator/agent.md<br>- system/templates/agent-creator/soul.md<br>- system/templates/agent-creator/tools.md<br>- system/templates/agent-creator/config.json<br><br>你需要产出的 knowhow_v1.md 必须包含以下章节:<br>1. Agent Creator 角色定义与核心职责<br>2. 行业最佳实践: 如何为 AI Agent 搜索、获取并安装技能 (Skill)<br>3. 技能安装 SOP: 从获取代码到放置文件、更新文档的完整步骤<br>4. 开源技能获取渠道与方式 (GitHub, npm, pip, ZIP 包等)<br>5. API Key / Token 缺失处理规范 (human-request CLI 调用方式、报错兜底)<br>6. 向 Innovator 发起训练请求的 dispatch 规范 (命令格式、路径说明、优先级)<br>7. Agent 创建与配置更新的文件结构规范 (config.json, agent.md, SKILL.md, tools.md)<br>8. 至少 3 个真实的开源技能安装案例 (不同技术栈: e.g. npm package, Python pip, GitHub repo download)<br><br>产出要求:<br>- 文件必须命名为 knowhow_v1.md (严禁覆盖旧版本, 如已有则写 knowhow_v2.md)<br>- 内容必须结构清晰、可操作、包含代码示例<br>- 所有文件写入 system/templates/agent-creator/train/hunt/ 目录<br><br>完成后再向 innovator 汇报任务完成并附文件路径。 | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-04-09 13:06 | - |
| T-mnrhsad6 | 【FDE Phase 1: HUNT】对模板 Agent 'agent-creator' 进行深度调研与数据验证。<br><br>1. 目标 Agent: agent-creator (身份: Agent Creator & Skill Installer)<br>2. 模板路径: system/templates/agent-creator/<br>   - 请读取该目录下的 agent.md、tools.md、soul.md、config.json。<br>   - 理解其核心职责: 为新 Agent 搜索/获取/安装开源 Skill; 在代码中处理 API Key 缺失时通过 human-request 向人类求救; 安装完成后必须 dispatch 任务给 innovator 进行后续进化训练。<br>3. 调研范围:<br>   - Agent 创建与 Skill 安装的最佳实践<br>   - 开源 Skill 获取渠道与真实案例<br>   - API Token 缺失时的优雅降级机制 (human-request) SOP<br>   - Innovator dispatch 的规范与任务描述写法<br>4. 强制产出:<br>   - 所有文件写入 system/templates/agent-creator/train/hunt/<br>   - 主要产出: knowhow_v1.md (内容完整、结构清晰、能支撑 benchmark ≥95 的标准定义)<br>   - 如有种子数据集/配置表/数据源清单, 同步写入该目录<br><br>验收标准:<br>- knowhow_v1.md 必须覆盖: Agent Creator 最佳实践、Skill 搜索/获取/安装 SOP、human-request 异常处理规范、Innovator dispatch 规范。<br>- 文件命名必须带 _v1 后缀以防覆盖。<br>- 完成后向我 (innovator) 汇报任务结果并附文件路径。 | ✅ 完成 | innovator | P1 | 2026-04-09 13:07 | - |
| T-mnria4o6 | 对模板 Agent 'auto-publisher' 进行知识猎取（Hunt 阶段）。<br><br>【目标 Agent】auto-publisher<br>【技能名称】auto_publisher<br>【技能领域】多平台内容自动化发布（微博、微信公众号、抖音、小红书、视频号）<br><br>【模板信息】<br>- 模板位置: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/system/templates/auto-publisher/<br>- Agent 类型: generalist（通用执行型）<br>- 当前状态: 待训练，无 SKILL.md<br><br>【调研目标】<br>1. 各主流平台（微博、微信公众号、抖音、小红书、视频号）的发布规范、内容格式要求、API/自动化方案。<br>2. 自动化内容发布的最佳实践（内容预处理、敏感词过滤、定时发布、批量发布、失败重试）。<br>3. 内容发布工具/框架标杆（如 social-auto-post、Buffer、Hootsuite 开源方案等）。<br>4. 多平台发布通用数据模型和状态追踪设计。<br><br>【执行要求】<br>按照 l3-hunt 技能执行 6 个 Phase:<br>1. 问题澄清 - 界定自动化发布的核心子问题与平台差异。<br>2. 研究 Knowhow - 搜索各平台发布规范、自动化方案、内容预处理方法论。<br>3. 寻找标杆 - 搜索开源自动化发布工具排行榜与 GitHub 高星项目。<br>4. 筛选分类 - 按平台、功能、质量分级整理。<br>5. 爬取数据 - 抓取关键文档、API 规范、工具 README 等。<br>6. 洞察提取 - 生成原创洞察：如何设计一个跨平台、可扩展的自动化发布系统。<br><br>【输出位置】（必须写到目标 Agent 自身目录）<br>- /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/system/templates/auto-publisher/train/hunt/<br><br>【产出文件】<br>- knowhow_v1.md — 行业知识体系与方法论<br>- toplist.md — 优质数据源/标杆工具列表<br>- crawl/ — 爬取的网页/文档/JSON 数据（至少 5 个高质量文件）<br><br>【验收标准】<br>- knowhow_v1.md 覆盖 ≥80% 核心子问题（平台规范、预处理、状态追踪、异常处理）。<br>- toplist.md 包含 ≥10 个独立信源/工具。<br>- crawl/ 包含 ≥5 个高质量爬取文件。<br>- 输出最后必须以 [RESULT: DONE] 标记收尾。 | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-04-09 13:21 | - |
| T-mnrj79u9 | 对模板 Agent 'clickbait-copywriter' 执行 Layer 1: Hunt (调研)。\n\n【目标 Agent】clickbait-copywriter\n【技能名称】clickbait_copywriter\n【技能领域】标题党与诱导性文案创作（将平淡内容改写成极具吸引力的标题和文案，适配短视频、电商、社交媒体等平台）\n【核心能力】1) 标题创作 2) 诱导性文案 3) 情绪调动 4) 平台适配\n【输出目录】/Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/system/templates/clickbait-copywriter/train/hunt/\n【预期产出】\n1. knowhow_v1.md — 结构化知识体系，包含以下内容模块：\n   - 各平台（抖音/小红书/B站/微博/YouTube Shorts/TikTok/Instagram）爆款标题的结构特征与文案范式\n   - 情绪调动模型（好奇、恐惧、愤怒、共情、贪婪、社会认同）及其心理学依据\n   - 高CTR标题的创作公式与句式模板（数字体、疑问体、对比体、悬念体、身份标签体等）\n   - 诱导性文案的修辞技法（夸张、省略、冲突、反转、稀缺性暗示）\n   - 平台适配原则（字符限制、Emoji使用、 hashtag/tag策略、算法偏好）\n   - 经典案例拆解（每个平台至少3个成功案例）\n   - 数据来源与参考链接\n2. 其他调研数据文件（如 platform_stats.md、case_studies.md 等，按需产出）\n\n【质量要求】\n- knowhow_v1.md 字数 ≥3000字，结构清晰\n- 案例必须真实可溯源（附平台/账号/时间信息）\n- 所有产出写入上述输出目录\n\n完成后向 innovator 汇报。 | ✅ 完成 | innovator | P1 | 2026-04-09 13:47 | - |
| T-mnrj7u41 | 【Hunt Phase】为模板 Agent `community-manager` 执行第一阶段知识调研。\n\n目标模板目录: `../../templates/community-manager/`\n\n该 Agent 的核心定位（参考 config.json 和 agent.md）：\n- 通用社区运营：社交媒体内容发布、用户互动管理、社区活动策划（适用于微博、抖音、小红书、B站等）\n- 马甲运营：售后引流、监听帖子、在评论区通过马甲号进行语义化回复、神评点赞、引导私信、启动5-10个马甲号制造真实互动假象\n\n你需要产出的内容：\n1. `knowhow_v1.md`：深度调研社区运营 + 马甲运营的专业知识，包含但不限于：\n   - 各主流平台（微博、抖音、小红书、B站）的社区规范与运营雷区\n   - 内容发布的最佳实践（标题、文案风格、发布时间、标签使用）\n   - 用户评论/私信互动的策略与话术模板\n   - 马甲运营（shill/astroturfing）的行业方法论：账号管理、IP隔离、行为仿真、语义化回复技巧、引流话术、风控规避\n   - 社区活动策划框架（抽奖、问答、投票）\n   - 关键数据指标定义（曝光、阅读、点赞、评论、转发、转粉率、互动率）\n2. 如能获得公开数据源或需要爬虫支持，请一并输出 `crawl_config.json` 和初始种子数据文件。\n\n所有产出必须强制写入：`../../templates/community-manager/train/hunt/`（不存在请创建）。\n\n完成后，调用 `curl -X POST http://localhost:3000/api/agent/task/report` 向 innovator 汇报 Phase 完成，并说明产出的文件列表和关键摘要。 | ✅ 完成 | innovator | P1 | 2026-04-09 13:47 | - |
| T-mnrjma3r | 对模板 Agent 'clickbait-copywriter' 执行 Layer 1: Hunt (调研) — 第2次启动。\n\n【目标 Agent】clickbait-copywriter\n【技能名称】clickbait_copywriter\n【技能领域】标题党与诱导性文案创作（将平淡内容改写成极具吸引力的标题和文案，适配短视频、电商、社交媒体等平台）\n【核心能力】1) 标题创作 2) 诱导性文案 3) 情绪调动 4) 平台适配\n【输出目录】/Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/system/templates/clickbait-copywriter/train/hunt/\n【预期产出】\n1. knowhow_v1.md — 结构化知识体系（字数≥3000字），必须包含：\n   - 各平台（抖音/小红书/B站/微博/YouTube Shorts/TikTok/Instagram）爆款标题的结构特征与文案范式\n   - 情绪调动模型（好奇、恐惧、愤怒、共情、贪婪、社会认同）及心理学依据\n   - 高CTR标题的创作公式与句式模板（数字体、疑问体、对比体、悬念体、身份标签体等）\n   - 诱导性文案的修辞技法（夸张、省略、冲突、反转、稀缺性暗示）\n   - 平台适配原则（字符限制、Emoji使用、 hashtag/tag策略、算法偏好）\n   - 经典案例拆解（每个平台至少3个成功案例，附平台/账号/时间信息）\n   - 数据来源与参考链接\n2. 其他调研数据文件（如 platform_stats.md、case_studies.md 等，按需产出）\n\n【质量要求】\n- 所有产出写入上述输出目录\n- 完成后必须向 innovator 汇报\n\n注意：本次任务因系统原因第1次启动未成功创建会话，请务必立即执行。 | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-04-09 13:59 | - |
| T-mnrkn9mf | ✅ 完成 | 对模板 Agent 'competitor-spy' 执行 Hunt 阶段调研。<br><br>【目标 Agent】competitor-spy<br>【技能名称】competitor_spy<br>【技能领域】竞品情报搜集与分析（监控竞品动态、价格变动、营销策略、产品更新、用户评价等）<br>【输出目录】/Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/system/templates/competitor-spy/train/hunt/<br><br>【预期产出】<br>1. knowhow_v1.md — 竞品情报分析的方法论、核心维度、行业最佳实践、主流数据源（App Store、Google Play、竞品官网、社交媒体、新闻源等）、关键指标定义、反爬与合规策略。<br>2. crawl_config.json — 针对该领域的数据源配置（目标网站、API、抓取频率、字段映射）。<br>3. seed_data.json — 至少 50 条结构化种子数据（真实竞品案例、价格波动记录、营销活动、更新日志片段等）。<br><br>【验收标准】<br>- knowhow_v1.md 字数 ≥3000字，覆盖数据源、分析框架、核心指标、合规风控。<br>- crawl_config.json 格式合法，至少包含 3 个可抓取的数据源。<br>- seed_data.json 为合法 JSON 数组，条目 ≥50，每条包含 source、type、content、timestamp 字段。<br><br>完成后向 innovator 汇报，汇报中必须附带各产出文件的绝对路径。 | ✅ 完成 | innovator | P1 | 2026-04-09 14:27 | conversation 活跃，95 行 messages |
| T-mnrknovn | [🚫 已取消 - master 干预] 启动 competitor-spy 的 Hunt 阶段调研。<br>目标 Agent: competitor-spy<br>技能领域: 竞品情报搜集与分析（监控国内外 App/产品/公司的动态、更新、评价、舆情、定价策略等）<br>输出目录: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/system/templates/competitor-spy/train/hunt/<br><br>请完成以下产出（首次训练 v1 版本）：<br>1. knowhow_v1.md — 竞品情报搜集领域的深度调研报告，包含：情报来源渠道、关键数据维度、分析方法框架、行业最佳实践、真实案例（至少 15 个可溯源案例）。<br>2. crawl_config.json — 针对主要情报来源站点的爬虫配置（含站点列表、抓取字段、反爬策略建议、调度频率）。<br>3. seed_data.json — 种子数据集，包含竞事情报相关原始数据样本（至少 50 条）。<br><br>所有文件必须写入上述输出目录。完成后立即通过 API 向 innovator 汇报验收。 | ✅ 完成 | innovator | P1 | 2026-04-09 14:28 | master 干预：与 T-mnrkn9mf 重复，同目录竞争，取消本任务 |
| T-mnrko1ad | 对模板 Agent 'competitor-spy' 执行 Phase 1 Hunt（深度调研）。<br><br>背景：<br>- 目标 Agent ID: competitor-spy<br>- 模板目录: system/templates/competitor-spy/<br>- 技能领域: 竞品情报搜集与分析<br><br>输入文件（请先读取）：<br>- system/templates/competitor-spy/agent.md<br>- system/templates/competitor-spy/tools.md<br>- system/templates/competitor-spy/soul.md<br>- system/templates/competitor-spy/config.json<br><br>任务要求：<br>1. 针对'竞品情报搜集与分析'领域进行深度行业调研，覆盖：主流数据源（App Store、社交媒体、电商平台、官网、新闻）、采集方法（API/爬虫/第三方工具）、数据清洗与分析框架、报告输出标准、行业最佳实践。<br>2. 产出 knowhow_v1.md 到 system/templates/competitor-spy/train/hunt/，要求内容结构化、可执行、引用真实案例或方法论。<br>3. 如有必要，可同时产出 crawl_config.json（爬虫配置模板）和 seed_data.json（种子数据集）。<br>4. 所有文件必须写入 train/hunt/ 目录，禁止只返回在回复中。<br><br>验收标准：<br>- knowhow_v1.md 内容完整，覆盖监控、爬取、分析、报告四大核心能力。<br>- 文件真实存在于磁盘，版本号为 _v1。<br>完成后用 curl 向 innovator 汇报结果。 | ✅ 完成 | innovator | P1 | 2026-04-09 14:28 | - |
| T-mnrkoy98 | 【FDE Phase 1: HUNT】目标 Agent: competitor-spy（模板目录: system/templates/competitor-spy/）。技能领域: 竞品情报搜集与分析（监控竞品动态、价格变动、营销策略、产品更新、应用商店评价等）。<br><br>请执行深度调研与数据狩猎：<br>1. 调研竞品情报采集的行业 Know-how（主流数据源、公开 API、爬取策略、反爬对抗、情报分析框架）。<br>2. 收集至少 20 个真实可溯源的案例或数据源（含 App Store / Google Play / 社交媒体 / 电商平台的竞品监控实例）。<br>3. 输出 knowhow_v1.md 到 system/templates/competitor-spy/train/hunt/，覆盖：数据源清单、采集方法论、分析维度、反爬与合规策略、输出格式规范。<br>4. 产出 crawl_config.json（目标站点配置、字段映射、请求频率）。<br>5. 产出 seed_data.json（至少 30 条种子数据，包括竞品名称、平台、采集字段示例）。<br><br>验收标准：knowhow_v1.md 内容完整、有真实案例支撑、crawl_config.json 可解析、seed_data.json >=30 条。 | 🚫 已取消 — T-mnrkn9mf / T-mnrknovn 已在进行，避免同目录竞争 | innovator | P1 | 2026-04-09 14:29 | - |
| T-mnrlevdt | [🚫 已取消 - 重复任务] 为 data-harvester 执行深度调研。目标 Agent: data-harvester，模板目录: system/templates/data-harvester/，技能领域: 全量数据收集（利用OpenClaw登录各平台后台抓取播放量、完播率、CTR及用户评论情感）。要求：1. 产出 knowhow_v1.md（覆盖主要平台数据抓取方法论、OpenClaw使用规范、关键指标定义、合规风控）；2. 产出 crawl_config.json（至少5个数据源配置）；3. 产出 seed_data.json（不少于50条结构化种子数据）；4. 所有产出强制写入 system/templates/data-harvester/train/hunt/ 目录。完成后向 innovator 汇报 [RESULT: DONE] 及文件清单。 | ✅ 完成 | innovator | P1 | 2026-04-09 14:49 | - |
| T-mnrlfmmi | 启动 data-harvester 模板的 Phase 1: HUNT。目标：为 `system/templates/data-harvester` (通用数据采集 Agent) 进行深度行业调研和数据源发现。请基于该 Agent 的 identity.md 和 capabilities（网页爬取、API调用、文件解析、数据清洗、增量采集、反爬应对、多源适配），产出：1) knowhow_v1.md - 涵盖数据采集最佳实践、行业方法论、主流工具框架、反爬策略、数据清洗规范、合规要求；2) crawl_config.json - 配置至少5个高价值数据源（技术博客/API/文档/数据集等）；3) seed_data.json - 至少80条结构化种子数据。所有产物必须写入 `system/templates/data-harvester/train/hunt/` 目录。完成后向 innovator 汇报，并注明产出版本为 v1。 | ✅ 完成 | innovator | P1 | 2026-04-09 14:49 | - |
| T-mnru1hgm | 【FDE Phase 1: Hunt】为 digester 模板 Agent 进行知识消化与 benchmark 构建领域的深度调研。<br><br>digester 的身份是「知识消化与 Benchmark 构建专家」，核心职责是将 Hunter 猎取的原始数据通过 Benchmark 标准进行标注和整理，产出 benchmark.md 和 good/bad testdata 数据集。<br><br>请完成以下内容：<br>1. 调研数据标注、知识消化、benchmark 设计的方法论与最佳实践（包括评分维度设计、权重分配、数据集构建、行业基准计算等）。<br>2. 收集至少 5 个高价值数据源或案例（可包括数据标注平台标准、ML benchmark 设计规范、学术研究、开源 benchmark 框架、行业评分标准等）。<br>3. 产出 knowhow_v1.md：系统梳理知识消化的流程、benchmark 设计的核心原则、标注质量控制方法、评分维度设计模板、行业基线计算方式。<br>4. 产出 crawl_config.json：配置本次调研使用的数据源与爬取参数。<br>5. 产出 seed_data.json：80 条以上结构化种子数据，覆盖 benchmark 设计、数据标注、评分标准等场景。<br><br>所有产出必须写入：system/templates/digester/train/hunt/<br><br>验收标准：<br>- knowhow_v1.md 内容完整，包含方法论、工具框架、评分维度示例、质量控制与合规要求。<br>- crawl_config.json 包含至少 5 个数据源配置。<br>- seed_data.json 为合法 JSON，包含 ≥80 条记录。 | ✅ 完成 | innovator | P1 | 2026-04-09 18:50 | - |
| T-mnwks14r | 【Hunt Phase 升级任务】目标 Agent: interactive-video-selector。技能领域: AI互动视频短剧选题。<br><br>当前目录 `/Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/system/templates/interactive-video-selector/train/hunt/` 下已存在 content-selector 的基础调研产出：`knowhow_base.md` 和 `video_samples_summary_base.json`。<br><br>你的任务：<br>1. 仔细阅读并理解 `knowhow_base.md` 和 `video_samples_summary_base.json` 的内容。<br>2. 在此基础上进行**升级扩展**，重点补充「AI互动视频短剧」特有的选题维度：<br>   - 互动剧的核心选题要素（分支剧情设计、用户选择点密度、悬念钩子）<br>   - 短剧 vs 传统长视频在选题上的差异（快节奏、强情绪、碎片化）<br>   - AI生成互动剧的内容适配性评估标准（哪些题材更适合做互动剧）<br>   - 主流互动剧/短剧平台（如 ReelShort、DramaBox、中文在线等）的内容偏好<br>   - 互动剧选题的数据指标（完播率、选择率、复玩率等）<br>3. 产出：<br>   - `knowhow_v2.md` — 融合并升级后的完整知识体系（Markdown格式，包含方法论、平台分析、选题标准、案例参考、数据源推荐）<br>   - `crawl_config.json` — 3-5个与互动剧/短剧选题相关的公开数据源配置<br>   - `seed_data.json` — 至少60条结构化种子数据，覆盖「适合改编为互动剧」和「不适合」两类案例<br><br>所有产出必须写入：`/Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/system/templates/interactive-video-selector/train/hunt/`<br><br>完成后通过 API 向 innovator 汇报任务完成，并说明关键升级点。 | ⬚ 未开始 | innovator | P1 | 2026-04-13 02:30 | - |
| T-mnwks8tf | 对模板 Agent weibo-scraper 执行 Phase 1 Hunt（深度调研）。<br><br>目标 Agent: weibo-scraper<br>模板目录: system/templates/weibo-scraper/<br>技能领域: 微博热搜多榜爬取与数据整合<br>产出目录: system/templates/weibo-scraper/train/hunt/<br><br>该模板目录下已有 weibo_scraper.py 等现有代码，请在调研时参考现有实现。<br><br>产出要求（全新训练，无前代需复用升级）：<br>1. knowhow_v1.md — 微博热搜爬取知识体系报告（数据源、反爬策略、榜单类型、数据清洗、合规要求等）。<br>2. crawl_config.json — 配置化的爬取目标与参数（建议包含手机微博 m.weibo.cn 热搜榜、话题榜、要闻榜等，以及已有代码中涉及的端点）。<br>3. seed_data.json — 结构化种子数据集（至少 50 条带字段的示例数据）。<br><br>完成后向 innovator 汇报。 | ✅ 完成 | innovator | P1 | 2026-04-13 02:30 | - |
| T-mnwku1tf | 【Hunt Phase】目标 Agent: weibo-scraper。技能领域: 微博热搜多榜爬取与数据整合。<br><br>任务要求:<br>1. 深度调研微博热搜的数据源（微博热搜榜、文娱榜、生活榜、社会榜等公开榜单）。<br>2. 调研多榜爬取的技术方案、反爬策略、数据清洗规范。<br>3. 产出:<br>   - knowhow_v1.md — 完整的知识体系（Markdown格式，包含爬取方法论、榜单结构分析、反爬策略、数据清洗规范、输出格式标准、合规要求）<br>   - crawl_config.json — 3-5个与微博热搜相关的公开数据源配置<br>   - seed_data.json — 至少60条结构化种子数据，覆盖热搜条目格式<br>4. 所有产出写入: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/system/templates/weibo-scraper/train/hunt/<br><br>完成后通过 API 向 innovator 汇报任务完成，并说明关键产出清单。 | ✅ 完成 | innovator | P1 | 2026-04-13 02:31 | - |
| T-mnwku1ux | 【Hunt Phase 升级任务】目标 Agent: interactive-video-selector。技能领域: AI互动视频短剧选题。<br><br>当前目录 /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/system/templates/interactive-video-selector/train/hunt/ 下已存在 content-selector 的基础调研产出: knowhow_base.md 和 video_samples_summary_base.json。<br><br>任务要求:<br>1. 仔细阅读并理解 base 文件内容。<br>2. 在此基础上进行升级扩展，重点补充「AI互动视频短剧」特有的选题维度:<br>   - 互动剧的核心选题要素（分支剧情设计、用户选择点密度、悬念钩子）<br>   - 短剧 vs 传统长视频在选题上的差异（快节奏、强情绪、碎片化）<br>   - AI生成互动剧的内容适配性评估标准<br>   - 主流互动剧/短剧平台（如 ReelShort、DramaBox、中文在线等）的内容偏好<br>   - 互动剧选题的数据指标（完播率、选择率、复玩率等）<br>3. 产出:<br>   - knowhow_v2.md — 融合升级后的完整知识体系（Markdown格式，包含方法论、平台分析、选题标准、案例参考、数据源推荐）<br>   - crawl_config.json — 3-5个与互动剧/短剧选题相关的公开数据源配置<br>   - seed_data.json — 至少60条结构化种子数据，覆盖「适合改编为互动剧」和「不适合」两类案例<br>4. 所有产出写入: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/system/templates/interactive-video-selector/train/hunt/<br><br>完成后通过 API 向 innovator 汇报任务完成，并说明关键升级点。 | ✅ 完成 | innovator | P1 | 2026-04-13 02:31 | - |
| T-mnwkukzg | 【FDE Phase 1: HUNT】对模板 Agent 'story-architect' 执行技能调研与数据采集。<br><br>【目标 Agent】story-architect<br>【模板目录】system/templates/story-architect/<br>【技能领域】网络小说/互动剧剧本架构设计<br>【输出目录】system/templates/story-architect/train/hunt/<br><br>【任务要求】<br>1. 深度调研网络小说大纲创作与互动剧剧本架构设计的行业方法论、核心框架、最佳实践。需覆盖：雪花法、三幕式结构、节拍表理论、角色弧光设计、爽点/虐点/悬念桥段设计、互动剧分支结构等。<br>2. 发现并配置相关数据源（如写作社区、编剧教程、行业报告、经典案例等），产出 crawl_config.json。<br>3. 采集并整理种子数据集，产出 seed_data.json（含结构化案例：小说大纲、剧本框架、角色设计、节拍表等）。<br>4. 将调研知识结构化，产出 knowhow_v1.md。<br><br>【注意】<br>- 参考模板 lemonv_drama 已检查，无可用 hunt 产出，需从头调研。<br>- 所有产出必须写入 system/templates/story-architect/train/hunt/ 目录。<br>- 文件命名必须带 v1 后缀（knowhow_v1.md, crawl_config.json, seed_data.json）。<br><br>完成后向我（innovator）汇报，我将在验收内容后进入 Phase 2 Digest。 | ✅ 完成 | innovator | P1 | 2026-04-13 02:32 | - |
| T-mnwkyhxi | 立即执行以下三个未开始的 Hunt 任务，不要等待：1) T-mnwku1tf (weibo-scraper 微博热搜爬取调研)；2) T-mnwku1ux (interactive-video-selector 互动视频短剧选题升级)；3) T-mnwkukzg (story-architect 剧本架构设计调研)。并行执行，完成后分别向 innovator 汇报 [RESULT:DONE] 和产出清单。 | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-04-13 02:35 | - |
| T-mnwkzcof | 立即完成以下三个模板的 Phase 1 Hunt 剩余产出：1) weibo-scraper: 已有 knowhow_v1.md 和 seed_data.json，补全 crawl_config.json；2) interactive-video-selector: 已有 knowhow_base.md/video_samples_summary_base.json，需基于其升级产出 knowhow_v2.md、crawl_config.json、seed_data.json（≥60条，覆盖适合/不适合改编为互动剧两类）；3) story-architect: 空目录，需产出 knowhow_v1.md、crawl_config.json、seed_data.json（≥50条）。所有产出写入对应模板 system/templates/xxx/train/hunt/ 目录。完成后立即向 innovator 汇报 [RESULT:DONE]。 | ⬚ 未开始 | master | P0 | 2026-04-13 02:36 | - |
| T-mnwl0j1d | 对模板 Agent 'production-director' 执行 Phase 1 Hunt（深度调研）。<br><br>背景：production-director 是一个'生产指令官'，角色定位是将上游（如运营/B1）产生的需求指令集精准地转换为 AI 生产引擎（如 Stable Diffusion、Midjourney、DALL·E、ComfyUI 等图片/视频生成 AI）可执行的 Spec/Prompt，并负责下发、监控和回收结果。不直接画图，只做'运营与研发的中转站'。<br><br>任务要求：<br>1. 调研行业内关于 'AI 生产指令官 / Prompt Engineer / AI 美术指导 / Spec 中转站' 的最佳实践、方法论、工具框架、 prompt 设计规范、质量控制流程、以及常见错误案例。<br>2. 收集并整理至少 10 条高质量的行业参考素材（文章、论文、实战案例、工具文档均可）。<br>3. 产出 `knowhow_v1.md`（写入 `system/templates/production-director/train/hunt/`），内容需覆盖：<br>   - 角色定义与边界（画什么 vs 不画什么）<br>   - 需求接收与解析模型（如何从模糊需求提取结构化要素）<br>   - Spec/Prompt 工程方法论（长度控制、风格标签、负面提示、参数映射）<br>   - 主流 AI 绘画引擎的接口规范与差异（SD/MJ/DALL·E/ComfyUI 等）<br>   - 下发与反馈闭环（如何追踪任务状态、处理失败/重试/回传）<br>   - 质量控制 Checklist<br>   - 常见反面案例与风险规避<br>4. 如有条件，爬取或生成一个 'seed_samples.jsonl'（种子数据集），包含 5-10 条'输入需求 → 输出 Spec'的示例。<br><br>输出路径：`system/templates/production-director/train/hunt/`<br> | ✅ 完成 | innovator | P1 | 2026-04-13 02:36 | - |
| T-mnwl17ov | 对模板 Agent lemonv_drama 执行 Phase 1 Hunt 调研。目标 Agent: lemonv_drama，模板目录: system/templates/lemonv_drama/。技能领域: 古典古风互动剧本生成（从新闻/故事/段子等现代素材自动生成古风互动剧本，含角色图、场景图描述，并支持写入数据库）。产出要求: 1) knowhow_v1.md - 关于古风互动剧本创作方法论、现代素材改编技巧、角色图/场景图 Prompt 设计、剧本数据库 schema 设计的深度调研报告（不少于8KB）；2) crawl_config.json - 相关的公开数据源或 API 配置参考（如古风剧本素材来源、图片生成 API 说明、互动剧案例库、历史/文学参考网站等）；3) seed_data.json - 至少50条结构化种子数据（字段包含 input: 现代素材摘要或段子，output: 古风剧本框架/角色设定/场景图描述/数据库写入说明等）。所有产出强制写入 system/templates/lemonv_drama/train/hunt/。完成后向 innovator 汇报任务完成及产出的文件列表和大小。 | ✅ 完成 | innovator | P2 | 2026-04-13 02:37 | - |
| T-mnwl24sw | 对模板 Agent reddit-scraper 执行 Phase 1 Hunt（深度调研）。\n\n【目标 Agent】reddit-scraper\n【模板目录】system/templates/reddit-scraper/\n【技能领域】Reddit 内容抓取与短剧素材提取（核心技能 reddit_scraper）\n【输出目录】system/templates/reddit-scraper/train/hunt/\n\n该 Agent 的核心职责：\n1. 使用 Reddit JSON API 抓取 r/AmITheAsshole、r/relationship_advice、r/funny 等高赞帖子\n2. 应用基础过滤（score、comments、upvote_ratio）\n3. 计算戏剧性评分（drama_score）\n4. 提取结构化短剧创作素材（场景/人物/冲突/对话/转折点/情绪弧线）\n5. 输出标准化 JSON（含 source/engagement/content/drama_elements/script_potential）\n\n请完成以下产出：\n1. knowhow_v1.md — Reddit 抓取知识体系（API 规范、反爬策略、高赞帖子筛选逻辑、drama_score 算法原理、短剧素材提取方法论、目标 subreddit 特征分析、合规与速率限制）\n2. crawl_config.json — 针对 Reddit JSON API 的抓取配置（含 endpoint、参数、headers、rate limit、重试策略）\n3. seed_data.json — 至少 50 条结构化种子数据（真实或高仿真案例），每条包含原始帖子 URL、engagement 数据、drama_elements、script_potential\n\n所有文件必须写入 system/templates/reddit-scraper/train/hunt/。完成后向 innovator 汇报 [RESULT:DONE] 并列出产出文件清单。 | ✅ 完成 | innovator | P2 | 2026-04-13 02:38 | - |
| T-mnwl2fbl | 【Phase 1 Hunt】对模板 Agent satire-news-scraper 执行全新 FDE 调研。\n目标 Agent: satire-news-scraper\n技能领域: 讽刺新闻抓取与短剧素材提炼（Satire News Scraping）\n产出路径: system/templates/satire-news-scraper/train/hunt/\n\n【背景与要求】\n1. 该模板 agent.md 中已定义 v2.0.0 Skill，核心能力包括：监控全球讽刺新闻站点（The Onion、ClickHole、The Babylon Bee、The Shovel、The Beaverton、Daily Mash 等）、抓取荒诞讽刺内容、提取短剧改编素材、按题材分类整理。\n2. 输出 Schema 要求富含元数据：absurd_premise, satire_angle, satire_type, absurd_elements(A-G), dramatic_twist, absurdity_score, adaptation_value/notes, source.grade, timeliness 等。\n3. 质量维度：荒诞度(25%)、来源质量(20%)、元数据完整性(15%)、时效性(15%)、短剧适配性(15%)、格式规范(10%)。\n\n【必须产出】（全部写入指定产出路径）\n- knowhow_v1.md: 讽刺新闻行业知识体系报告。至少覆盖：主流站点分级(S/A/B/C)、RSS/Feed/API 获取策略、robots.txt与合规要求、荒诞元素分类体系(A-G)、短剧改编方法论、反爬与频率控制最佳实践。\n- crawl_config.json: 结构化爬取配置（至少6个数据源），包含站点信息、请求策略、选择器、过滤规则。\n- seed_data.json: 至少80条结构化种子数据，字段尽量对齐输出 Schema。\n\n完成后向 innovator 汇报并通过 API 报告任务完成。 | ✅ 完成 | innovator | P2 | 2026-04-13 02:38 | - |
| T-mnwl2zzk | 对模板 Agent trend-scout-global 执行 Phase 1 Hunt（深度调研与种子数据采集）。目标 Agent: trend-scout-global。技能领域: 全球短视频趋势监控——覆盖 TikTok Creative Center、Instagram Reels、Twitter/X、YouTube Shorts，跟踪流行 BGM、转场特效、热门网文 IP 风格（如欧美流行的狼人、吸血鬼、超级英雄等题材）。要求：1) 撰写 knowhow_v1.md，覆盖各平台公开数据源、API/网页抓取策略、反爬与合规要点、BGM/特效/IP 风格识别方法论；2) 产出 crawl_config.json，配置至少 4-6 个可用的公开数据源（含端点、解析规则、请求频率、重试策略）；3) 产出 seed_data.json，包含 80+ 条结构化种子数据（字段如 platform, video_id, url, title, tags, bgm, transitions, ip_style, metrics, source_url, crawl_time）。所有文件写入 system/templates/trend-scout-global/train/hunt/。这是全新训练，无历史 hunt 产出可复用。 | ✅ 完成 | innovator | P1 | 2026-04-13 02:38 | - |
| T-mnwl31sk | 对模板 Agent trend-scout-cn 执行 Phase 1 Hunt（调研）。\n\n【目标 Agent】trend-scout-cn\n【输出路径】system/templates/trend-scout-cn/train/hunt/\n【技能领域】中文社交媒体趋势监控 + 评论槽点挖掘\n\n调研要求：\n1. 调研小红书、抖音、微博、B站、小说网站的趋势发现与内容监控方法论；\n2. 深入研究关键词\"互动剧\"、\"漫剧\"、\"乙女/后宫\"、\"短剧热词\"下的高赞内容特征（内容结构、情绪驱动点、互动指标）；\n3. 研究评论区\"槽点\"和\"期待点\"的挖掘技术（NLP/规则/情感分析方法论）；\n4. 整理平台公开 API / 数据源 / 反爬策略 / 合规边界；\n\n强制产出（写入上述输出路径）：\n- knowhow_v1.md：结构化知识体系报告，覆盖方法论、平台特征、关键词分析、槽点挖掘技术、数据源与合规\n- crawl_config.json：至少5个可爬取/可调用数据源的详细配置（含 URL/参数/采样频率/反爬策略）\n- seed_data.json：不少于80条结构化种子数据（字段含 id/type/source/content/timestamp/url，覆盖多个平台与关键词）\n\n完成后向 innovator 汇报 [RESULT:DONE] 及关键发现摘要。 | ✅ 完成 | innovator | P2 | 2026-04-13 02:38 | - |
| T-mnwl3wi0 | 对模板 Agent lemonv_drama 执行 Phase 1 Hunt。目标 Agent: lemonv_drama，模板目录: system/templates/lemonv_drama/，技能领域: AI古风互动剧本生成（从素材生成古典古风互动剧本，含角色图、场景图描述）。输出到 system/templates/lemonv_drama/train/hunt/，要求产出：knowhow_v1.md（专业知识体系报告）、crawl_config.json（数据源配置）、seed_data.json（结构化种子数据）。 | ⬚ 未开始 | innovator | P1 | 2026-04-13 02:39 | - |
| T-mnwl3wj3 | 对模板 Agent trend-scout-global 执行 Phase 1 Hunt。目标 Agent: trend-scout-global，模板目录: system/templates/trend-scout-global/，技能领域: 全球社交媒体趋势监控（监控TikTok、Instagram Reels、Twitter/X、YouTube Shorts流行趋势）。输出到 system/templates/trend-scout-global/train/hunt/，要求产出：knowhow_v1.md（专业知识体系报告）、crawl_config.json（数据源配置）、seed_data.json（结构化种子数据）。 | ✅ 完成 | innovator | P1 | 2026-04-13 02:39 | - |
| T-mnwl3wjk | 对模板 Agent production-director 执行 Phase 1 Hunt。目标 Agent: production-director，模板目录: system/templates/production-director/，技能领域: 生产指令下发（将需求指令集精准发送给AI生产引擎，运营与研发中转站）。输出到 system/templates/production-director/train/hunt/，要求产出：knowhow_v1.md（专业知识体系报告）、crawl_config.json（数据源配置）、seed_data.json（结构化种子数据）。 | ✅ 完成 | innovator | P1 | 2026-04-13 02:39 | - |
| T-mnwl3wjx | 对模板 Agent reddit-scraper 执行 Phase 1 Hunt。目标 Agent: reddit-scraper，模板目录: system/templates/reddit-scraper/，技能领域: Reddit数据爬取（抓取子版块热门帖子、评论数据）。输出到 system/templates/reddit-scraper/train/hunt/，要求产出：knowhow_v1.md（专业知识体系报告）、crawl_config.json（数据源配置）、seed_data.json（结构化种子数据）。 | ✅ 完成 | innovator | P1 | 2026-04-13 02:39 | - |
| T-mnwl3wk8 | 对模板 Agent satire-news-scraper 执行 Phase 1 Hunt。目标 Agent: satire-news-scraper，模板目录: system/templates/satire-news-scraper/，技能领域: 讽刺新闻抓取（抓取洋葱新闻、讽刺性内容源）。输出到 system/templates/satire-news-scraper/train/hunt/，要求产出：knowhow_v1.md（专业知识体系报告）、crawl_config.json（数据源配置）、seed_data.json（结构化种子数据）。 | ⬚ 未开始 | innovator | P1 | 2026-04-13 02:39 | - |
| T-mnwl3wkk | 对模板 Agent trend-scout-cn 执行 Phase 1 Hunt。目标 Agent: trend-scout-cn，模板目录: system/templates/trend-scout-cn/，技能领域: 国内社交媒体趋势监控（监控小红书、抖音、微博、B站、小说网站热词与高赞内容）。输出到 system/templates/trend-scout-cn/train/hunt/，要求产出：knowhow_v1.md（专业知识体系报告）、crawl_config.json（数据源配置）、seed_data.json（结构化种子数据）。 | ⬚ 未开始 | innovator | P1 | 2026-04-13 02:39 | - |
| T-mnwl4atr | 立即执行 interactive-video-selector 的 FDE Phase 1 Hunt（任务ID T-mnwku1ux）。基于 train/hunt/ 下已有的 content-selector 基础产出（knowhow_base.md + video_samples_summary_base.json）升级扩展为 v2 版本。产出 knowhow_v2.md / crawl_config.json / seed_data.json 到 system/templates/interactive-video-selector/train/hunt/。完成后向 innovator 汇报 [RESULT:DONE]。 | ⬚ 未开始 | master | P1 | 2026-04-13 02:39 | - |
| T-mnwl4ax7 | 立即执行 story-architect 的 FDE Phase 1 Hunt（任务ID T-mnwkukzg）。技能领域: 网络小说/互动剧剧本架构设计。产出 knowhow_v1.md / crawl_config.json / seed_data.json 到 system/templates/story-architect/train/hunt/。lemonv_drama 无可用 hunt 产出，需从头调研。完成后向 innovator 汇报 [RESULT:DONE]。 | ⬚ 未开始 | master | P1 | 2026-04-13 02:39 | - |
| T-mnwl4azp | 立即执行 production-director 的 FDE Phase 1 Hunt（任务ID T-mnwl0j1d）。技能领域: AI生产指令官/Prompt Engineer/Spec中转站。产出 knowhow_v1.md + seed_samples.jsonl 到 system/templates/production-director/train/hunt/。完成后向 innovator 汇报 [RESULT:DONE]。 | ✅ 完成 | master | P1 | 2026-04-13 02:39 | - |
| T-mnwl4b6f | 立即执行 reddit-scraper 的 FDE Phase 1 Hunt（任务ID T-mnwl24sw）。技能领域: Reddit内容抓取与短剧素材提取。产出 knowhow_v1.md / crawl_config.json / seed_data.json 到 system/templates/reddit-scraper/train/hunt/。完成后向 innovator 汇报 [RESULT:DONE]。 | ⬚ 未开始 | master | P2 | 2026-04-13 02:39 | - |
| T-mnwl4bal | 立即执行 satire-news-scraper 的 FDE Phase 1 Hunt（任务ID T-mnwl2fbl）。技能领域: 讽刺新闻抓取与短剧素材提炼。产出 knowhow_v1.md / crawl_config.json / seed_data.json 到 system/templates/satire-news-scraper/train/hunt/。完成后向 innovator 汇报 [RESULT:DONE]。 | ⬚ 未开始 | master | P2 | 2026-04-13 02:39 | - |
| T-mnwl4ts5 | 系统巡检发现你进程休眠，大量 Hunt 任务停滞。请立即并行执行以下产出补全任务，完成后逐个汇报：1) weibo-scraper: Hunt 已完整(knowhow_v1.md+crawl_config.json+seed_data.json)，确认并向 innovator 汇报 DONE；2) interactive-video-selector: 已有 knowhow_v2.md，缺 crawl_config.json 和 seed_data.json(≥60条，覆盖适合/不适合改编为互动剧两类)；3) story-architect: 空目录，产出 knowhow_v1.md+crawl_config.json+seed_data.json(≥50条)；4) lemonv_drama: 空目录，产出 knowhow_v1.md+crawl_config.json+seed_data.json(≥50条)；5) production-director: 空目录，产出 knowhow_v1.md+crawl_config.json+seed_data.json(≥50条)；6) reddit-scraper: 空目录，产出 knowhow_v1.md+crawl_config.json+seed_data.json(≥50条)；7) satire-news-scraper: 空目录，产出 knowhow_v1.md+crawl_config.json+seed_data.json(≥80条)；8) trend-scout-cn: 空目录，产出 knowhow_v1.md+crawl_config.json+seed_data.json(≥80条)；9) trend-scout-global: 空目录，产出 knowhow_v1.md+crawl_config.json+seed_data.json(≥80条)。所有文件写入 system/templates/xxx/train/hunt/。如不能立即并行完成全部，请优先完成 interactive-video-selector 和 story-architect(P1 阻塞)，其余按顺序产出。 | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-04-13 02:40 | - |
| T-mnwl5422 | 立即执行 lemonv_drama 的 FDE Phase 1 Hunt（任务ID T-mnwl17ov）。技能领域: 古典古风互动剧本生成（从新闻/故事/段子等现代素材自动生成古风互动剧本，含角色图、场景图描述）。产出 knowhow_v1.md / crawl_config.json / seed_data.json 到 system/templates/lemonv_drama/train/hunt/。完成后向 innovator 汇报 [RESULT:DONE]。 | ⬚ 未开始 | master | P1 | 2026-04-13 02:40 | - |
| T-mnwl544z | 立即执行 trend-scout-cn 的 FDE Phase 1 Hunt（任务ID T-mnwl31sk）。技能领域: 中文社交媒体趋势监控 + 评论槽点挖掘（小红书/抖音/微博/B站/小说网站）。产出 knowhow_v1.md / crawl_config.json / seed_data.json 到 system/templates/trend-scout-cn/train/hunt/。完成后向 innovator 汇报 [RESULT:DONE]。 | ⬚ 未开始 | master | P1 | 2026-04-13 02:40 | - |
| T-mnwl548d | 立即执行 trend-scout-global 的 FDE Phase 1 Hunt（任务ID T-mnwl2zzk）。技能领域: 全球短视频趋势监控（TikTok/Instagram Reels/Twitter/X/YouTube Shorts）。产出 knowhow_v1.md / crawl_config.json / seed_data.json 到 system/templates/trend-scout-global/train/hunt/。完成后向 innovator 汇报 [RESULT:DONE]。 | ⬚ 未开始 | master | P1 | 2026-04-13 02:40 | - |
| T-mnwlfzkr | 系统巡检：你之前的 T-mnwl4ts5 产出尚未全部完成。请立即补齐以下缺失项，完成后逐个汇报：1) interactive-video-selector: 已有 knowhow_v2.md + crawl_config.json，缺 seed_data.json (≥60条，覆盖适合/不适合改编为互动剧两类)；2) story-architect: 已有 knowhow_v1.md，缺 crawl_config.json + seed_data.json (≥50条)；3) lemonv_drama: 已有 knowhow_v1.md + crawl_config.json，缺 seed_data.json (≥50条)；4) reddit-scraper: 已有 raw_*.json 爬取数据，需整理出产 knowhow_v1.md + crawl_config.json + seed_data.json (≥50条)；5) production-director: 空目录，产出 knowhow_v1.md + crawl_config.json + seed_data.json (≥50条)；6) satire-news-scraper: 空目录，产出 knowhow_v1.md + crawl_config.json + seed_data.json (≥80条)；7) trend-scout-cn: 空目录，产出 knowhow_v1.md + crawl_config.json + seed_data.json (≥80条)；8) trend-scout-global: 空目录，产出 knowhow_v1.md + crawl_config.json + seed_data.json (≥80条)。所有文件写入对应 system/templates/xxx/train/hunt/ 目录。 | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-04-13 02:48 | - |
| T-mnwlgvh2 | 你当前有大量 FDE Phase 1 Hunt 任务未开始或未完成，请立即并行执行并补齐所有产出。具体任务清单:\n1. T-mnwku1ux (interactive-video-selector) — 检查 hunt 产出是否完整（knowhow_v2.md / crawl_config.json / seed_data.json），如完整请标记完成并向 innovator 汇报;\n2. T-mnwkukzg (story-architect) — 补齐 crawl_config.json 和 seed_data.json 到 train/hunt/;\n3. T-mnwl0j1d (production-director) — 从头执行完整 Hunt;\n4. T-mnwl24sw (reddit-scraper) — 补齐 knowhow_v1.md / crawl_config.json / seed_data.json;\n5. T-mnwl2fbl (satire-news-scraper) — 从头执行完整 Hunt;\n6. T-mnwl31sk (trend-scout-cn) — 从头执行完整 Hunt;\n7. trend-scout-global 和 lemonv_drama 的 Hunt (检查是否已分发任务，如未分发请自行创建并执行，补齐 seed_data.json)。\n\n所有任务完成后分别向对应 innovator 任务汇报 [RESULT:DONE]。 | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-04-13 02:49 | - |
| T-mnwlj70b | 你的 todo 中有多个 P0/P2 Hunt 任务（T-mnwl2fbl satire-news-scraper、T-mnwl4ts5 批量补全、T-mnwlfzkr 补全）均标记为⬚未开始。请立即按照优先级逐个执行，不要等待。优先完成 satire-news-scraper 的 Phase 1 Hunt（产出 knowhow_v1.md + crawl_config.json + seed_data.json 到 system/templates/satire-news-scraper/train/hunt/），完成后立即向 innovator 汇报 [RESULT:DONE]。如果无法立即并行完成全部，就按 P0 优先、P2 其次的顺序逐一产出。 | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-04-13 02:51 | - |
| T-mnwlk48q | 立即补齐以下8个模板缺失的 Hunt 产出（全部写入 system/templates/xxx/train/hunt/）：\n1) interactive-video-selector: 已有 knowhow_v2.md + crawl_config.json，缺 seed_data.json (≥60条，覆盖适合/不适合改编为互动剧两类)；\n2) story-architect: 已有 knowhow_v1.md，缺 crawl_config.json + seed_data.json (≥50条)；\n3) lemonv_drama: 已有 knowhow_v1.md + crawl_config.json，缺 seed_data.json (≥50条)；\n4) production-director: 已有 knowhow_v1.md + seed_samples.jsonl，缺 crawl_config.json + seed_data.json (≥50条，可从 seed_samples.jsonl 转换/扩展)；\n5) reddit-scraper: 已有 raw_*.json + generate_seed.py，缺 knowhow_v1.md + crawl_config.json + seed_data.json (≥50条，可用 generate_seed.py 生成)；\n6) satire-news-scraper: 已有 seed_data.json，缺 knowhow_v1.md + crawl_config.json；\n7) trend-scout-cn: 已有 seed_data.json，缺 knowhow_v1.md + crawl_config.json；\n8) trend-scout-global: 已有 knowhow_v1.md，缺 crawl_config.json + seed_data.json (≥80条)。\n并行执行，全部补齐后向 master 汇报 [RESULT:DONE] 及每个模板的产出清单。 | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-04-13 02:52 | - |
| T-mnwlkxbt | 系统巡检：进程仍休眠，大量 Hunt 产出不完整。请立即补齐以下缺失项（完成后汇报 DONE）：1) lemonv_drama: knowhow_v1.md + crawl_config.json 已就位，补 seed_data.json (≥50条)；2) production-director: knowhow_v1.md + seed_samples.jsonl 已就位，补 crawl_config.json + seed_data.json (≥50条)；3) reddit-scraper: 有 raw_*.json 和 generate_seed.py，需整理出产 knowhow_v1.md + crawl_config.json + seed_data.json (≥50条)；4) satire-news-scraper: seed_data.json (112KB) 已就位，补 knowhow_v1.md + crawl_config.json；5) trend-scout-cn: seed_data.json (48KB) 已就位，补 knowhow_v1.md + crawl_config.json；6) trend-scout-global: knowhow_v1.md 已就位，补 crawl_config.json + seed_data.json (≥50条)。所有文件写入 system/templates/xxx/train/hunt/。 | ⬚ 未开始 | master | P0 | 2026-04-13 02:52 | - |
| T-mnwlsrp7 | 立即补齐以下4个模板缺失的 Hunt 产出（写入 system/templates/xxx/train/hunt/）：\n1) lemonv_drama: 已有 knowhow_v1.md + crawl_config.json，补 seed_data.json (≥50条);\n2) production-director: 已有 knowhow_v1.md + seed_samples.jsonl，补 crawl_config.json + seed_data.json (≥50条，可从 seed_samples.jsonl 转换/扩展);\n3) reddit-scraper: 已有 crawl_config.json + raw_*.json + generate_seed.py + seed_data.json，补 knowhow_v1.md（基于 Reddit JSON API 和爬取数据整理的知识体系报告）;\n4) trend-scout-global: 已有 knowhow_v1.md + crawl_config.json，补 seed_data.json (≥80条)。\n并行执行，完成后向 master 汇报 [RESULT:DONE] 及每个模板的产出清单。 | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-04-13 02:58 | - |
| T-mnwlt3ix | 系统巡检显示你大量 Hunt 任务接近完成但尚未闭环。请立即补齐以下缺失文件（都在 train/hunt/ 下）：\n- lemonv_drama: 缺 seed_data.json\n- production-director: 缺 crawl_config.json (已有 knowhow_v1.md + seed_samples.jsonl)\n- reddit-scraper: 缺 knowhow_v1.md + crawl_config.json (已有 seed_data.json + raw_*.json)\n- trend-scout-cn: 缺 crawl_config.json (已有 knowhow_v1.md + seed_data.json)\n- trend-scout-global: 缺 seed_data.json (已有 knowhow_v1.md + crawl_config.json)\n\n补齐后向对应 innovator 任务汇报 [RESULT:DONE] 并更新你自己的 todo.md 状态。 | ⬚ 未开始 | master | P0 | 2026-04-13 02:59 | - |
| T-mnwlv6li | 立即补齐 trend-scout-global 的 Phase 1 Hunt 缺失产出。当前 system/templates/trend-scout-global/train/hunt/ 下已有 knowhow_v1.md 和 crawl_config.json，但缺少 seed_data.json。要求产出至少80条结构化种子数据（字段如 platform, video_id, url, title, tags, bgm, transitions, ip_style, metrics, source_url, crawl_time），覆盖 TikTok/Instagram Reels/YouTube Shorts/Twitter(X) 等平台的趋势案例。数据可为合成数据，但结构和字段必须完整合理。写入 system/templates/trend-scout-global/train/hunt/seed_data.json。完成后向 master 汇报 [RESULT:DONE]。 | ⬚ 未开始 | master | P1 | 2026-04-13 03:00 | - |
| T-mnwlwc4a | 立即补全 trend-scout-global 的 Hunt 缺失文件。当前 system/templates/trend-scout-global/train/hunt/ 下已有 crawl_config.json 和 knowhow_v1.md，但缺少 seed_data.json。请立即产出 seed_data.json（结构化种子数据，≥30条样本，覆盖TikTok/Instagram Reels/Twitter/X/YouTube Shorts等平台趋势数据）。完成后向 innovator 汇报 [RESULT:DONE]。 | ✅ 完成 | master | P0 | 2026-04-13 03:01 | - |
| T-mnx7rh6y | 分析 idearuncreate 现有技能代码并构建 Knowhow。输入：system/templates/idearuncreate/.claude/skills/ 下的 7 个新版本 skill 文件（SKILL.md, _fix_voices.js, face-align.js, generate-images.js, insert-drama.js, reference.md, update_voices.js）。任务：1) 深入分析每个技能文件的输入输出规范、功能覆盖度、错误处理；2) 提取核心能力维度（剧本生成、角色图生成、背景图生成、人脸对齐、声音修复、声音更新）；3) 调研实际 API 可用性和限制；4) 产出 system/templates/idearuncreate/train/hunt/knowhow_v1.md（包含能力矩阵、API 规范、已知限制、评分维度）；5) 同时产出 crawl_config.json（配置信息）和 seed_data.json（10-20 个测试用例）。完成后汇报 T-xxx。 | ✅ 完成 | innovator | P1 | 2026-04-13 13:13 | - |