| T-mn7qny66 | 训练 abc:screenwriter 的 interactive-drama-screenwriting 技能。targetAgentId: abc:screenwriter。输入: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/workspace/digester/screenwriter/（包含 benchmark_v1.md 和 good_testdata/）。按 evolving skill 执行 Small Loop：执行→评分→分析→改写→重复，passThreshold: 90, maxIterations: 10。产出到 /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/workspace/evolver/screenwriter/ | ⬚ 未开始 | innovator | P0 | 2026-03-26 17:20 | - |
| T-mn97dkgq | 训练 weibo-scraper 的 weibo_scraper 技能。targetAgentId: weibo-scraper。输入: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/workspace/weibo-scraper/digest/。执行 Small Loop：执行→评分→分析→改写→重复，passThreshold: 90, maxIterations: 10。产出到 /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/workspace/weibo-scraper/evolve/ | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-27 17:56 | - |
| T-mn97e1f6 | 训练 weibo-scraper 的 weibo_scraper 技能。targetAgentId: weibo-scraper。输入: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/workspace/weibo-scraper/digest/。执行 Small Loop：执行→评分→分析→改写→重复，passThreshold: 90, maxIterations: 10。产出到 /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/workspace/weibo-scraper/evolve/ | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-27 17:56 | - |
| T-mn97hrx1 | 训练 weibo-scraper 的 weibo_scraper 技能。targetAgentId: weibo-scraper。输入: workspace/weibo-scraper/digest/。执行 Small Loop：执行→评分→分析→改写→重复，passThreshold: 90, maxIterations: 10。产出到 workspace/weibo-scraper/evolve/ | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-27 17:59 | - |
| T-mn97omnk | 训练「微博数据爬取」技能。
【背景】
- 目标: 为 weibo-scraper 模板进行技能进化训练
- 模板位置: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/templates/weibo-scraper/
【输入】
Digest 阶段产出位置: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/workspace/weibo-scraper/digest/
- benchmark_v3.md (5个评估维度, 及格线70分)
- good_testdata/ (6个高质量样本)
- bad_testdata/ (5个低质量样本)
- industry_avg_score: 74.32 (当前平均分)
【执行要求】
按照 l3-evolve 技能执行 Small Loop (技能迭代):
1. 执行 - 用当前 SKILL.md 执行任务
2. 评分 - 用 benchmark_v3.md 评估产出
3. 分析 - 识别弱维度(D1-D5)
4. 改写 - 更新 SKILL.md 加强弱项
5. 重复 - 直到 score ≥ 95 (目标分数)
【约束】
- passThreshold: 95 (目标分数)
- maxIterations: 10 (最多10轮)
- 目标: 达到 95 分以上
【输出位置】
workspace/weibo-scraper/evolve/
- evolve_log.md (迭代记录)
- final_SKILL.md (达标后的技能文件)
- final_score (最终分数)
【验收标准】
- 最终 score ≥ 95
- evolve_log.md 记录完整
- final_SKILL.md 覆盖所有弱维度改进
- 输出最后必须以 [RESULT: DONE] 标记收尾 | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-27 18:05 | - |
| T-mn9ra796 | 训练 weibo-scraper Agent 的【详情页爬取+简报生成】技能。
## 任务背景
- 目标 Agent: weibo-scraper
- 当前技能版本: v1.6.0 (score 93.50)
- 训练目标: 增加详情页爬取 + 简报生成能力
## 输入
- /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/templates/weibo-scraper/workspace/digest/benchmark_v4.md
- /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/templates/weibo-scraper/workspace/hunt/knowhow.md
- 现有的 SKILL.md
## 目标技能
1. 爬取当日微博热点新闻（热搜榜等）
2. 读取每个热点新闻 URL 的详细内容（文字内容）
3. 如果有图片，也保存图片
4. 将内容整理成【文字+图片简报】，保存为 HTML 或 Markdown 格式
## 训练要求
按照 l3-evolve skill 执行 Small Loop：
1. 执行 → 评分
2. 分析弱维度
3. 修改 SKILL.md
4. 重复直到达标
## 验收标准
- passThreshold: 90
- maxIterations: 10
- 目标: 新增技能模块得分 ≥ 90
## 输出路径
/Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/templates/weibo-scraper/workspace/evolve/
## 产出要求
- evolve_log.md (训练日志)
- 最终 SKILL.md (更新版) | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-28 03:13 | - |
| T-mn9rb8fd | 训练 weibo-scraper 技能（详情页爬取+简报生成）。
## 任务背景
weibo-scraper 已具备热搜榜爬取能力。现在需要升级技能：增加详情页爬取和简报生成功能。
## 训练目标
将技能优化到 90 分以上（passThreshold: 9.0），新增能力：
1. 爬取热搜详情页 URL 的完整内容
2. 提取并保存图片
3. 生成文字+图片简报（HTML/Markdown）
## 输入路径
/Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/templates/weibo-scraper/workspace/digest/
- benchmark_v4.md (8 维度评分标准)
- good_testdata/ (2 个合格样本)
- bad_testdata/ (1 个不合格样本)
## 输出路径
/Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/templates/weibo-scraper/workspace/evolve/
## 训练要求
1. 使用 benchmark_v4.md 的 8 维度评分标准进行训练
2. 执行 Small Loop：执行→评分→分析→改写→重复
3. 目标：总分 ≥ 90 分 (passThreshold: 9.0)
4. 最大迭代次数: 10 轮
5. 每次迭代分析弱维度，针对性修改 Skill 定义
## 验收标准
- 训练完成后，总分 ≥ 90 分
- 产出 evolve_log.md 记录每轮迭代
- 产出最终 SKILL.md 部署到 weibo-scraper 模板 | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-28 03:14 | - |
| T-mn9rcgcj | 训练 weibo-scraper Agent 的【详情页爬取+简报生成】技能。targetAgentId: weibo-scraper。输入: data/system/templates/weibo-scraper/workspace/digest/。执行 Small Loop：执行→评分→分析→改写→重复，passThreshold: 90, maxIterations: 10。产出到 data/system/templates/weibo-scraper/workspace/evolve/ | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-28 03:15 | - |
| T-mn9rd6bi | 重新训练 weibo-scraper Agent 的【详情页爬取+简报生成】技能。
## 任务背景
- 目标 Agent: weibo-scraper
- 当前技能版本: v1.6.0 (score 93.50)
- 之前训练: 只使用了旧的 benchmark_v3.md，**没有训练新增的 D6-D8 维度**
## 问题
需要训练新增的能力：
1. 详情页爬取 (D6): 从热搜详情页 URL 提取正文内容
2. 图片提取 (D7): 从详情页提取并保存图片
3. 简报生成 (D8): 生成 HTML/Markdown 简报
## 输入
- **必须使用**: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/templates/weibo-scraper/workspace/digest/benchmark_v4.md (新增了 D6-D8 维度)
- /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/templates/weibo-scraper/workspace/hunt/knowhow.md
- 现有的 SKILL.md (v1.6.0)
## 训练要求
按照 l3-evolve skill 执行 Small Loop：
1. 使用 benchmark_v4.md 的 8 个维度评估
2. 重点关注 D6-D8 的新增能力
3. 修改 SKILL.md 增加详情页爬取、图片提取、简报生成能力
4. 重复直到 D6-D8 都达标
## 验收标准
- passThreshold: 90
- maxIterations: 10
- **重点**: D6 详情页爬取 ≥ 90, D7 图片提取 ≥ 90, D8 简报生成 ≥ 90
## 输出路径
/Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/templates/weibo-scraper/workspace/evolve/
## 产出要求
- evolve_log_v2.md (新的训练日志)
- 最终 SKILL.md v1.7.0 (包含详情页爬取+简报生成) | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-28 03:16 | - |
| T-mn9recv5 | 训练 weibo-scraper Agent 的新增技能：微博热搜详情页爬取 + 简报生成。
## 任务背景
weibo-scraper Agent 已完成 Hunt（调研）和 Digest（消化）阶段：
- Hunt 产出: workspace/weibo-scraper/hunt/ (knowhow.md, toplist.md, crawl/)
- Digest 产出: workspace/weibo-scraper/digest/ (benchmark_v4.md, 8维度)
## Digest 产出摘要
- **Benchmark 版本**: v4 (新增 D6-D8 维度)
- **评估维度**: 8 个 (D1-D8)
- D1: 数据完整性 (20%)
- D2: 数据准确性 (20%)
- D3: 数据实用性 (15%)
- D4: 反爬合规性 (10%)
- D5: 数据新鲜度 (10%)
- D6: 详情页爬取能力 (10%) 【新增】
- D7: 图片提取能力 (8%) 【新增】
- D8: 简报生成能力 (7%) 【新增】
- **行业基准分**: 88.95
- **测试数据**: 3 条 (2 good, 1 bad)
- **Good 数据**: good_01_detail_crawl.md (90.1分), good_02_movie_brief.md (87.8分)
## 你的任务
执行 **Small Loop (技能迭代)** 训练：
### 输入
- Digest 产出目录: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/templates/weibo-scraper/workspace/digest/
- benchmark_v4.md (评分标准)
- good_testdata/ (合格样本)
- bad_testdata/ (不合格样本)
- Hunt 产出目录: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/templates/weibo-scraper/workspace/hunt/
### 执行步骤
1. 读取 benchmark_v4.md，理解 8 个评估维度及评分标准
2. 基于现有的 SKILL.md (v1.3.0, 得分 92.65)，增强新增的 D6-D8 能力：
- 详情页爬取能力: 如何从热搜 URL 访问详情页、提取正文
- 图片提取能力: 如何从页面提取图片 URL、下载保存
- 简报生成能力: 如何将内容整理成 HTML/Markdown 简报
3. 运行测试：使用 good_testdata 评估你的 SKILL改进
4. 迭代优化：分析弱维度，修改 SKILL.md，直到 score ≥ 90
### 输出目录
workspace/weibo-scraper/evolve/
### 产出要求
- evolve_log.md: 记录每次迭代的得分和改动
- vX/result.json: 每次迭代的执行结果
- vX/analysis.json: 每次迭代的维度分析
- final_SKILL.md: 最终达标的 SKILL (version 升级)
- final_score: 最终得分
### 验收标准
- 通过所有 good_testdata 测试
- 最终得分 ≥ 90
- 记录完整的迭代过程
## 目标 Agent
targetAgentId: test:weibo-scraper
skillName: weibo_scraper
请开始训练。 | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-28 03:16 | - |
| T-mn9rh9fe | 训练 abc:screenwriter 的 interactive-drama-screenwriting 技能。targetAgentId: abc:screenwriter。输入: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/workspace/digester/screenwriter/digest/。执行 Small Loop：执行→评分→分析→改写→重复，passThreshold: 90, maxIterations: 10。产出到 /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/workspace/evolver/screenwriter/ | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-28 03:19 | - |
| T-mn9rjmne | 训练 weibo-scraper 的【微博热点新闻抓取+简报生成】技能。targetAgentId: weibo-scraper, skillName: weibo_hotnews_briefing。
【任务背景】
weibo-scraper Agent 需要升级增加热点新闻详情页爬取+简报生成功能。
Digester 已完成知识消化，产出：
- workspace/weibo-scraper/digest/benchmark_v4.md (8 维度, 行业基准 88.95)
- workspace/weibo-scraper/digest/good_testdata/ (2 个)
- workspace/weibo-scraper/digest/bad_testdata/ (1 个)
当前 benchmark 显示：
- 平均分: 75.5
- 最高分: 90.1 (good_01)
- 行业基准: 88.95
【执行要求】
按 main_skill 执行 Small Loop：执行→评分→分析→改写→重复。
【passThreshold】
90 分（必须达到 90 分以上才算通过）
【maxIterations】
10 轮（最多迭代 10 次）
【产出路径】
必须写到: workspace/weibo-scraper/evolve/ （这是目标 Agent 的目录）
【验收标准】
产出包含：
- evolve_log.md (迭代过程记录)
- v*/ (每个版本的迭代目录)
- 最终 score ≥ 90
- 最终 SKILL.md (达标后的技能定义) | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-28 03:21 | - |
| T-mn9rvvpo | 训练 taobao_client Agent 的 taobao-native 技能。targetAgentId: taobao_client。输入: data/system/templates/taobao_client/workspace/digest/。执行 Small Loop：执行→评分→分析→改写→重复，passThreshold: 90, maxIterations: 10。产出到 data/system/templates/taobao_client/workspace/evolve/ | ✅ 完成 | innovator | P1 | 2026-03-28 03:30 | - |
| T-mn9rx1ka | 训练 taobao_client Agent 的淘宝桌面客户端交互技能。
## 任务背景
taobao_client Agent 已完成 Hunt 和 Digest 阶段：
- Hunt 产出: workspace/taobao_client/hunt/ (knowhow.md, toplist.md)
- Digest 产出: workspace/taobao_client/digest/ (benchmark_v1.md, 6维度)
## Digest 产出摘要
- **Benchmark 版本**: v1
- **评估维度**: 6 个
- D1: 商品搜索能力 (20%)
- D2: 商品详情获取 (20%)
- D3: 购物车管理 (15%)
- D4: 订单管理 (20%)
- D5: 旺旺聊天 (10%)
- D6: 技术实现质量 (15%)
- **行业基准分**: 78
- **测试数据**: 7 条 (6 good, 1 bad)
- **Good 数据**: 搜索85分, 详情92分, 购物车83分, 订单80-88分
## 你的任务
执行 **Small Loop (技能迭代)** 训练：
### 输入
- Digest 产出目录: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/templates/taobao_client/workspace/digest/
- benchmark_v1.md (评分标准)
- good_testdata/ (合格样本)
- Hunt 产出目录: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/agents/hunter/workspace/taobao_client/hunt/
### 执行步骤
1. 读取 benchmark_v1.md，理解 6 个评估维度及评分标准
2. 读取现有的 SKILL.md (taobao-native v1.0.34)，分析当前能力
3. 运行测试：使用 good_testdata 评估当前技能水平
4. 迭代优化：分析弱维度，修改 SKILL.md，直到 score ≥ 90
### 输出目录
workspace/taobao_client/evolve/
### 产出要求
- evolve_log.md: 记录每次迭代的得分和改动
- vX/result.json: 每次迭代的执行结果
- vX/analysis.json: 每次迭代的维度分析
- final_SKILL.md: 最终达标的 SKILL (version 升级)
- final_score: 最终得分
### 验收标准
- 通过所有 good_testdata 测试
- 最终得分 ≥ 90
- 记录完整的迭代过程
## 目标 Agent
targetAgentId: taobao_client
skillName: taobao_native
请开始训练。 | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-28 03:31 | - |
| T-mn9ryolr | 训练 taobao_client 的 taobao-native 技能。targetAgentId: taobao_client。输入: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/agents/innovator/workspace/taobao_client/digest/。执行 Small Loop：执行→评分→分析→改写→重复，passThreshold: 90, maxIterations: 10。产出到 /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/agents/innovator/workspace/taobao_client/evolve/。验收标准：score ≥ 90 + evolve_log.md + 最终 SKILL.md。输出最后必须以 [RESULT: DONE] 标记收尾。 | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-28 03:32 | - |
| T-mn9s0xwb | 训练 taobao_client 的 taobao-native 技能。targetAgentId: taobao_client。输入: workspace/taobao_client/digest/。执行 Small Loop：执行→评分→分析→改写→重复，passThreshold: 9.0 (90分), maxIterations: 10。产出到 workspace/taobao_client/evolve/。输出最后必须以 [RESULT: DONE] 标记收尾。 | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-28 03:34 | - |
| T-mn9s3il9 | 训练 taobao_client 的 taobao-native 技能。targetAgentId: taobao_client, skillName: taobao-native。输入: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/agents/innovator/workspace/taobao_client/digest/。执行 Small Loop：执行→评分→分析→改写→重复，passThreshold: 90, maxIterations: 10。产出到 /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/agents/innovator/workspace/taobao_client/evolve/。验收标准：score ≥ 90 + evolve_log.md + 最终 SKILL.md。输出最后必须以 [RESULT: DONE] 标记收尾。 | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-28 03:36 | - |
| T-mn9s5y2m | 训练 taobao_client 的 taobao-native 技能。targetAgentId: taobao_client, skillName: taobao-native, domain: 淘宝桌面客户端购物交互。输入: workspace/taobao_client/digest/。执行 Small Loop：执行→评分→分析→改写→重复，passThreshold: 90, maxIterations: 10。产出到 workspace/taobao_client/evolve/。重要：训练完成后必须将最终 SKILL.md 部署到 data/system/templates/taobao_client/.claude/skills/main_skill/ | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-28 03:38 | - |
| T-mn9s7uac | 训练 taobao_client 的 taobao-native 技能。
## 任务背景
taobao_client Agent 已完成 DIGEST 阶段，现在需要通过 EVOLVING 训练优化到 90 分以上。
## 输入
- 目标 Agent: taobao_client
- 技能名称: taobao_native
- Digest 产出目录: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/templates/taobao_client/workspace/digest/
- benchmark_v1.md (6维度评估标准)
- good_testdata/ (4条合格样本)
- bad_testdata/ (1条不合格样本)
- 已有 Skill: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/templates/taobao_client/.claude/skills/main_skill/SKILL.md (v1.0.34)
## 训练要求
1. 使用 Small Loop 进行迭代训练: 执行→评分→分析→改写→重复
2. 目标分数: ≥ 90 (100分制) 或 ≥ 9.0 (10分制)
3. 最大迭代次数: 10 轮
4. 每轮分析弱维度，针对性修改 Skill 定义
## 输出路径
/Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/templates/taobao_client/workspace/evolve/
## 产出要求
- evolve_log.md (迭代记录)
- v{n}/skill.md (每次迭代的 Skill 版本)
- v{n}/analysis.md (每次迭代的分析报告)
- v{n}/score.json (每次迭代的评分)
- 最终 SKILL.md (达到 90 分以上的版本)
## 关键：训练完成后必须部署
训练达标后，必须执行以下部署步骤：
1. 将最终的 SKILL.md 复制到 data/system/templates/taobao_client/.claude/skills/main_skill/SKILL.md
2. 更新 config.json 中 version 和 lastTrained
请开始训练。 | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-28 03:39 | - |
| T-mn9scj9b | 训练 taobao_client 的 taobao-native 技能。targetAgentId: taobao_client。输入: data/system/templates/taobao_client/workspace/digest/。执行 Small Loop：执行→评分→分析→改写→重复，passThreshold: 90, maxIterations: 10。产出到 data/system/templates/taobao_client/workspace/evolve/ | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-28 03:43 | - |
| T-mn9sclbs | 训练 weibo-scraper 的 weibo_hotnews_briefing 技能。targetAgentId: weibo-scraper。输入: workspace/weibo-scraper/digest/。执行 Small Loop：执行→评分→分析→改写→重复，passThreshold: 90, maxIterations: 10。产出到 workspace/weibo-scraper/evolve/。验收标准: score >= 90 | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-28 03:43 | - |
| T-mnaixwfg | 训练 shopping_assistant 的购物助手技能。targetAgentId: shopping_assistant, companyId: test。输入: data/companies/test/agents/shopping_assistant/workspace/digest/。执行 Small Loop：执行→评分→分析→改写→重复，passThreshold: 90, maxIterations: 10。产出到 data/companies/test/agents/shopping_assistant/workspace/evolve/ | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-28 16:08 | - |
| T-mnaizbs6 | 训练 shopping_assistant 的 shopping_assistant 技能。targetAgentId: shopping_assistant, companyId: test。输入: ../../../companies/test/agents/shopping_assistant/workspace/digest/。执行 Small Loop：执行→评分→分析→改写→重复，passThreshold: 90, maxIterations: 10。产出到 ../../../companies/test/agents/shopping_assistant/workspace/evolve/。目标：让技能评分达到 90 分以上。 | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-28 16:09 | - |
| T-mnajplu9 | 训练 weibo-scraper 的 weibo_multi_list_scraper 技能。
【目标 Agent】weibo-scraper (data/system/templates/weibo-scraper)
【技能名称】weibo_multi_list_scraper
【技能领域】微博热搜多榜爬取与数据整合
【输入位置】data/system/templates/weibo-scraper/workspace/digest/
- benchmark_v4.md: 8维度评分标准
- knowhow_v3.md: 知识体系v3
- good_testdata/: 6个成功样本
- bad_testdata/: 4个失败案例
【执行要求】
执行 Small Loop 迭代训练：
1. 执行 → 用当前 skill 爬取微博热搜榜数据
2. 评分 → 按 benchmark_v4.md 8维度评分
3. 分析 → 识别弱维度及原因
4. 改写 → 针对弱维度优化 skill
5. 重复 → 直到 score >= 90 或达到 maxIterations: 10
【产出位置】data/system/templates/weibo-scraper/workspace/evolve/
- evolve_log.md: 完整迭代记录
- 最终 SKILL.md: 达标的技能定义
【验收标准】
- passThreshold: 90 (100分制)
- 最终分数必须 >= 90
【重要】训练完成后必须部署 SKILL.md 到目标 Agent 目录 | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-28 16:29 | - |
| T-mnajpq2j | 训练微博热搜多榜爬取与数据整合的技能。
【目标 Agent】weibo-scraper
【技能名称】weibo_scraper
【技能领域】微博热搜多榜爬取与数据整合
【输入数据位置】
workspace/weibo-scraper/digest/
【Benchmark 位置】
workspace/weibo-scraper/digest/benchmark_v2.md
【新需求】
1. 多榜爬取（5个榜单）：
- 我的热搜: https://weibo.com/hot/mine
- 热搜榜: https://weibo.com/hot/search
- 文娱榜: https://weibo.com/hot/entertainment
- 生活榜: https://weibo.com/hot/life
- 社会榜: https://weibo.com/hot/social
2. 数据合并与存储：
(a) 把每天所有热搜榜的数据合并成一个数据库文件
(b) 文件既要包含所有的 List，也要包含每个热搜项的 URL 地址
(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
3. 结果展现与输出：
(a) 将更新后的信息保存到每天的微博热搜总 List 中
(b) 提供一个 HTML 文档以便于展现信息
(c) 同时提供一个 JSON 文件用于数据存储
(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
【执行要求】
执行 Small Loop：执行 → 评分 → 分析 → 改写 → 重复
1. 读取 benchmark_v2.md 理解 8 维度评分标准
2. 基于现有 SKILL.md (v1.9.0) 增强多榜爬取和数据整合能力
3. 执行测试验证
4. 评分 (8 维度)
5. 分析弱维度并改写 SKILL.md
6. 重复直到 score ≥ 90
【产出位置】
workspace/weibo-scraper/evolve/
【验收标准】
- score ≥ 90 (8维度总分)
- evolve_log.md: 记录完整迭代历史
- final_SKILL.md: 达标的技能定义
- passThreshold: 90
- maxIterations: 10 | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-28 16:29 | - |
| T-mnajttpo | 训练 weibo-scraper 的多榜爬取与数据整合技能 (weibo_scraper_v2)。【目标 Agent】data/system/templates/weibo-scraper 【技能领域】微博热搜多榜爬取与数据整合 【输入数据位置】data/system/templates/weibo-scraper/workspace/digest/ 【训练目标】8维评分标准：D1-多榜爬取完整性、D2-数据合并与存储结构、D3-详情页爬取、D4-HTML输出、D5-JSON输出、D6-文件夹分类、D7-反爬合规、D8-数据新鲜度。行业基准85分，要求passThreshold≥90。执行Small Loop：执行→评分→分析→改写→重复，maxIterations: 10。产出到 data/system/templates/weibo-scraper/workspace/evolve/ | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-28 16:32 | - |
| T-mnb5nvvb | 训练 interactive-video-selector 的 interactive-video-selector 技能。targetAgentId: interactive-video-selector。输入: workspace/interactive-video-selector/digest/。执行 Small Loop：执行→评分→分析→改写→重复，passThreshold: 90, maxIterations: 10。产出到 workspace/interactive-video-selector/evolve/ | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-29 02:44 | - |
| T-mnb5pg57 | 训练 interactive-video-selector 的 video_selector 技能。
## targetAgentId
interactive-video-selector
## 输入
workspace/interactive-video-selector/digest/benchmark.md
workspace/interactive-video-selector/digest/good_testdata/
workspace/interactive-video-selector/digest/bad_testdata/
workspace/interactive-video-selector/digest/knowhow.md
## 执行
Small Loop: 执行→评分→分析→改写→重复
- passThreshold: 90
- maxIterations: 10
产出到 workspace/interactive-video-selector/evolve/ | ✅ 完成 | innovator | P1 | 2026-03-29 02:45 | - |
| T-mnb5rioj | 训练 interactive-video-selector 的 interactive_video_selector 技能。targetAgentId: interactive-video-selector。输入路径: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/agents/innovator/workspace/interactive-video-selector/digest/。执行 Small Loop：执行→评分→分析→改写→重复，passThreshold: 90, maxIterations: 10。产出到 /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/agents/innovator/workspace/interactive-video-selector/evolve/。验收标准：score >= 90 + evolve_log.md + 最终 SKILL.md。 | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-29 02:46 | - |
| T-mnb5ryfw | 训练 interactive-video-selector 的技能。
## 任务目标
基于 Digester 的 benchmark 和数据集，进行技能迭代训练。
## 输入
- 路径: ../../templates/interactive-video-selector/workspace/digest/
- 包含:
- benchmark.md: 6维度评分标准
- skill.md: 技能文档
- train_dataset.json: 训练数据集
## 输出要求
- 路径: ../../templates/interactive-video-selector/workspace/evolve/
- 必须包含:
- SKILL.md: 最终达标技能文档
- evolve_log.md: 迭代记录
- 训练报告
## 训练要求
执行 Small Loop：执行→评分→分析→改写→重复
- passThreshold: 90
- maxIterations: 10
- 目标: 最终分数 ≥ 90
## 验收标准
- SKILL.md 包含完整的 6 维度评估逻辑
- 最终 benchmark 评分 ≥ 90 分
- evolve_log 记录完整迭代过程 | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-29 02:47 | - |
| T-mnb5st7y | 训练 interactive-video-selector 的技能。targetAgentId: interactive-video-selector, skillName: interactive-video-selector。
输入:
- 知识体系: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/agents/hunter/workspace/innovator/interactive-video-selector/hunt/knowhow.md
- 评分标准: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/agents/digester/workspace/innovator/interactive-video-selector/benchmark_v1.md
- 测试集: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/agents/digester/workspace/innovator/interactive-video-selector/good_testdata/, bad_testdata/
执行 Small Loop：
1. 执行：对每个测试用例进行评分
2. 评分：按 benchmark 逐维度评分
3. 分析：分析弱维度
4. 改写：优化 Skill 定义
5. 重复：passThreshold=90, maxIterations=10
产出要求：
- /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/agents/evolver/workspace/innovator/interactive-video-selector/skill_interactive_video_selector.md
- /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/agents/evolver/workspace/innovator/interactive-video-selector/evolution_log.md
- 最终分数 ≥ 90
请开始执行 EVOLVING 阶段。 | ✅ 完成 | innovator | P1 | 2026-03-29 02:47 | - |
| T-mnb5svje | 训练 interactive-video-selector (AI互动视频短剧选题Agent) 的专业技能。输入: workspace/interactive-video-selector/digest/（含 benchmark.md, good_testdata/, bad_testdata/）。执行 Small Loop：执行→评分→分析→改写→重复，passThreshold: 90, maxIterations: 10。产出到 workspace/interactive-video-selector/evolve/ | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-29 02:47 | - |
| T-mnb5t8uo | 训练 interactive-video-selector 的互动视频选题技能。targetAgentId: interactive-video-selector。输入: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/agents/digester/workspace/innovator/interactive-video-selector/digest/。执行 Small Loop：执行→评分→分析→改写→重复，passThreshold: 90, maxIterations: 10。产出到 /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/agents/evolver/workspace/innovator/interactive-video-selector/evolve/ | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-29 02:48 | - |
| T-mnb5vr81 | 训练 interactive-video-selector 的【互动视频短剧选题】技能。
## 目标
训练 interactive-video-selector Agent，使其能够从热点新闻中筛选适合改编为互动短剧的选题。
## 输入
- skillName: interactive-video-selector
- targetAgentId: interactive-video-selector
- domain: AI互动视频短剧/热点新闻选题
- 知识库: data/system/templates/interactive-video-selector/workspace/digest/
- 产出文件目录: data/system/templates/interactive-video-selector/workspace/evolve/
## 验收标准
- passThreshold: 90 (必须达到90分才算通过)
- maxIterations: 10
- 产出: 达标的 SKILL.md + evolve_log.md
## 执行方式
按 main_skill 执行 Small Loop：
1. 执行：对测试数据进行评分
2. 评分：按 benchmark.md 的6维度评分
3. 分析：识别弱维度
4. 改写：优化 SKILL.md
5. 重复直到 score >= 90 或达到最大迭代次数
## 输出要求
- 最终 SKILL.md 部署到: data/system/templates/interactive-video-selector/.claude/skills/main_skill/SKILL.md
- evolve_log.md 记录每次迭代的评分和修改内容
- 汇报格式：[RESULT: DONE] + 最终分数 + 迭代次数
## 注意事项
- 必须使用 workspace/digest/ 目录下的 benchmark.md 作为评分标准
- 使用 workspace/digest/ 下的 good_testdata 和 bad_testdata 进行测试
- 每次迭代后更新 evolve_log.json | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-29 02:50 | - |
| T-mnb5wpum | 训练 interactive-video-selector 的 video_selector 技能。targetAgentId: interactive-video-selector。输入: workspace/interactive-video-selector/digest/。执行 Small Loop：执行→评分→分析→改写→重复，passThreshold: 90, maxIterations: 10。产出到 workspace/interactive-video-selector/evolve/ | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-29 02:50 | - |
| T-mnb5yz26 | 训练 interactive-video-selector 的 interactive-video-selector 技能。targetAgentId: interactive-video-selector。输入: workspace/interactive-video-selector/digest/。执行 Small Loop：执行→评分→分析→改写→重复，passThreshold: 90, maxIterations: 10。产出到 workspace/interactive-video-selector/evolve/ | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-29 02:52 | - |
| T-mnbqxbji | 训练 lemonv_drama 的古风互动剧本生成技能。targetAgentId: lemonv_drama。输入: ../../templates/lemonv_drama/workspace/digest/(benchmark_v1.md, good_testdata/, bad_testdata/)。执行 Small Loop：执行→评分→分析→改写→重复，passThreshold: 95, maxIterations: 10。产出到 ../../templates/lemonv_drama/workspace/evolve/。验收标准: score ≥ 95（目标）。 | ⬚ 未开始 | innovator | P0 | 2026-03-29 12:39 | - |
| T-mnbqxxea | 训练 lemonv_drama 的 古风互动剧本生成 技能。targetAgentId: lemonv_drama。输入: ../../templates/lemonv_drama/workspace/digest/。执行 Small Loop：执行→评分→分析→改写→重复，passThreshold: 90, maxIterations: 10。产出到 ../../templates/lemonv_drama/workspace/evolve/ | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-29 12:39 | - |
| T-mnbt1ov9 | 训练 lemonv_drama 模板的完整技能。targetAgentId: lemonv_drama。targetPath: data/system/templates/lemonv_drama。现有 v4 SKILL.md 是古风互动剧本技能（v4.0.0, 95.3分）。需要整合 docs/ 目录下的能力：1) generate-images.js（角色图/背景图/封面图生成+OSS上传）2) insert-drama.js（写入数据库）3) reference.md（音色选择）。目标：生成完整的 SKILL.md（整合古风剧本+图片生成+DB写入），passThreshold: 90, maxIterations: 10。输入：workspace/digest/, workspace/evolve/v4/skill.md, docs/SKILL.md, docs/generate-images.js, docs/insert-drama.js, docs/reference.md。产出：workspace/evolve/v5/skill.md + 训练报告。 | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-29 13:38 | - |
| T-mnbue6qb | 训练 lemonv_drama 的 {skillName} 技能。targetAgentId: lemonv_drama。输入: workspace/digest/ (benchmark_v2.md, good_testdata/) + workspace/hunt/ (knowhow.md, toplist.md)。执行 Small Loop：执行→评分→分析→改写→重复，passThreshold: 90, maxIterations: 10。注意：benchmark_v2.md 新增了技术实现维度（选题读取能力10%+API上传能力10%），需评估候选剧本在这些技术维度上的表现。产出到 workspace/evolve/ | ⬚ 未开始 | innovator | P0 | 2026-03-29 14:16 | - |
| T-mnbuer1r | 验证 lemonv_drama v6.0.0 技能 Benchmark。targetAgentId: lemonv_drama。使用 workspace/digest/benchmark_v3.md 进行评分验证。新增能力测试：1) 选题读取能力：能否正确解析 interactive-video-selector 的选题 JSON；2) API 上传能力：能否正确调用远端 API 并设置 userId=1。请执行 benchmark 测试，验证新技能是否达到 95 分目标。产出写入 workspace/lemonv_drama/evolve/v6/ | ⬚ 未开始 | innovator | P0 | 2026-03-29 14:16 | - |
| T-mncutmeo | 训练 trend-scout-cn 的热词监控技能。targetAgentId: trend-scout-cn。输入: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/templates/trend-scout-cn/workspace/digest/。参考: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/templates/scrapling_crawler/.claude/skills/main_skill/SKILL.md。执行 Small Loop：执行→评分→分析→改写→重复，passThreshold: 95, maxIterations: 10。产出到 /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/agents/evolver/workspace/trend-scout-cn/evolve/。 | ⬚ 未开始 | innovator | P0 | 2026-03-30 07:16 | - |
| T-mncuuvgv | 训练 auto-publisher 的 自动化视频发布 技能。
【目标】
- targetAgentId: auto-publisher
- skillName: 自动化视频发布
- domain: browser_automation_video_upload
【输入路径】
DIGEST 产出: ../../templates/auto-publisher/workspace/digest/
- benchmark_v1.md (评测基准)
- good_testdata/ (合格样本)
- bad_testdata/ (不合格样本)
【执行要求】
按照你的 main_skill 执行 Small Loop：
1. 执行 → 使用 good_testdata 样本执行任务
2. 评分 → 基于 benchmark_v1.md 评分
3. 分析 → 分析弱维度
4. 改写 → 修改 SKILL.md
5. 重复 → 直到 score ≥ 90 或达到最大迭代次数
【产出位置】
必须写入: ../../templates/auto-publisher/workspace/evolve/
输出文件：
- evolve_log.md (迭代日志)
- v1/skill.md, v2/skill.md, ... (版本迭代)
- 最终 SKILL.md (达标版本)
【通过标准】
passThreshold: 90, maxIterations: 10 | ⬚ 未开始 | innovator | P0 | 2026-03-30 07:17 | - |
| T-mncuwedo | 训练 community-manager 的【社区评论运营】技能。
## 目标 Agent
- id: community-manager
- 模板路径: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/templates/community-manager
## 输入
- /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/templates/community-manager/workspace/digest/benchmark_v1.md
- /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/templates/community-manager/workspace/digest/good_testdata/
- /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/templates/community-manager/workspace/hunt/knowhow.md
## 训练技能
社区评论运营能力：
1. 评论区通过马甲号进行语义化回复
2. 神评点赞与筛选
3. 私信引导与转化
## 执行要求
按 evolver main_skill 执行 Small Loop：
1. 执行 - 使用当前技能处理测试案例
2. 评分 - 按 benchmark_v1.md 评分
3. 分析 - 识别弱维度
4. 改写 - 优化 SKILL.md
5. 重复 - 直到 score ≥ 90
## 参数
- passThreshold: 90
- maxIterations: 10
## 产出要求
产出文件必须写入目标 Agent 的 workspace/evolve/ 目录：
- /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/templates/community-manager/workspace/evolve/evolve_log.md
- /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/templates/community-manager/workspace/evolve/SKILL.md
## 验收标准
- 最终 score ≥ 90
- evolve_log.md 记录每次迭代
- SKILL.md 包含完整的技能定义 | ⬚ 未开始 | innovator | P0 | 2026-03-30 07:18 | - |
| T-mncuxdta | 训练 production-director 的 AI 生产指令精准下发技能。
**目标模板**: ../../templates/production-director
**技能领域**: AI生产指令精准下发
**核心能力**: 将需求指令精准下发 Spec 给 AI 图片生成引擎
**输入目录**: ../../templates/production-director/workspace/digest/
**DIGEST 产出**:
- benchmark_v1.md - 10维评分标准
- good_testdata/ - 高质量 spec 案例
- bad_testdata/ - 低质量 spec 案例
**执行任务**: Small Loop 技能迭代训练
- 使用 benchmark_v1.md 评估标准
- 对 good_testdata 中的案例进行评分验证
- 识别薄弱维度并改进
- 执行 → 评分 → 分析 → 改写 SKILL.md → 重复
**目标**: passThreshold: 95 分
**最大迭代**: 10 轮
**关键训练点**:
- 精准理解用户需求并转化为高质量 Prompt/Spec
- 掌握 SD/MJ/DALL-E 等引擎的语法差异
- 不同场景的 spec 模板化能力
**产出位置**: ../../templates/production-director/workspace/evolve/
必须产出：evolve_log.md, 最终 SKILL.md
**验收标准**: final_score ≥ 95 | ⬚ 未开始 | innovator | P0 | 2026-03-30 07:19 | - |
| T-mncuynqg | 训练 trend-scout-cn 的 trend_scout_cn 技能。targetAgentId: trend-scout-cn, skillName: trend_scout_cn。输入: /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/agents/digester/workspace/trend-scout-cn/digest/。执行 Small Loop：执行→评分→分析→改写→重复，passThreshold: 95, maxIterations: 10。产出到 /Users/yibo/Documents/LemonAI/lemonboss/data/system/templates/trend-scout-cn/workspace/evolve/ | ⬚ 未开始 | innovator | P0 | 2026-03-30 07:20 | - |
| T-mnczlwlc | 训练 idearrun-create 的 create-drama 技能。targetAgentId: idearrun-create。输入: workspace/idearrun-create/digest/。执行 Small Loop: 执行→评分→分析→改写→重复, passThreshold: 95, maxIterations: 10。产出到 workspace/idearrun-create/evolve/ | ✅ 完成 | innovator | P0 | 2026-03-30 09:30 | - |
| T-mnczm565 | 训练 idearun-create 的 create-drama 技能。targetAgentId: idearun-create。输入：workspace/idearun-create/digest/ 的 benchmark + 测试数据。执行 Small Loop：执行→评分→分析→改写→重复，passThreshold: 90, maxIterations: 10。产出到 workspace/idearun-create/evolve/ | ⬚ 未开始 | innovator | P0 | 2026-03-30 09:30 | - |