# Master Plan

## YouTube 热门视频爬取 Agent 创建与训练

1. [x] 调度 agent-creator 创建 youtube-crawler 模板 — agent-creator 已完成 5 个定义文件写入
2. [x] 调度 innovator-001 训练 youtube-crawler 模板 — FDE pipeline 完成，最终评分 95/100
3. [x] 验证模板产出质量 — SKILL.md、code/youtube_crawler.js、fde_report.md 均已部署，config.json status=trained

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## content-selector 互动剧选题能力训练 (FDE Pipeline)

| 阶段 | 任务ID | 状态 | 分配者 | 产出 |
|------|--------|------|--------|------|
| Hunt | T-mnr6ml5b | ✅ 完成 | innovator | knowhow_v1.md |
| Digest | T-mnr717ab | ✅ 完成 | digester | benchmark_v1.md, train.jsonl, test.jsonl, industry_avg_score.md |
| Evolve | T-mnr7i3xh | ✅ 完成 | evolver | evolve/SKILL.md, scorer_v3.js, evolve_report.md, evolving_log.md |
| Deploy | T-mnr6hqrc | ✅ 完成 | innovator | SKILL.md, config.json status=trained, score=96 |

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## youtube-crawler v2 FDE Pipeline

| 阶段 | 任务ID | 状态 | 分配者 | 关键产出 |
|------|--------|------|--------|----------|
| Hunt | T-mnj3emdx | ✅ 完成 | hunter | knowhow_v2.md / crawl_config.json / seed_data.json |
| Digest | T-mnrcvozh | ✅ 完成 | digester-youtube-crawler | benchmark_v2.md / train.json / test.json / industry_avg.json |
| Evolve | T-mnrd00dj / T-mnrd1je2 | ✅ 完成 | evolver-youtube-crawler | workspace/evolve_v2/youtube_crawler.js, benchmark_v2_test.js |
| Deploy | T-mnrdafpq | ✅ 完成 | innovator | code/youtube_crawler.js, SKILL.md v2.0, config.json score=95.5 |

**最终 benchmark**: content-selector 100.0/100, youtube-crawler v2 95.5/100, auto-publisher 97/100

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## auto-publisher FDE Pipeline

| 阶段 | 任务ID | 状态 | 分配者 | 关键产出 |
|------|--------|------|--------|----------|
| Hunt | T-mnria4o6 | ✅ 完成 | hunter | knowhow_v1.md / toplist.md / crawl/(6 files) |
| Digest | T-mnriiq31 | ✅ 完成 | digester | benchmark_v1.md / train.jsonl(13) / test.jsonl(10) / industry_avg_score.md(76) |
 | Evolve | T-mnrit3ek / T-mnriy894 | ✅ 完成 |  ✅ 完成  |  2026-04-09 13:50  |  auto-publisher Phase 3 EVOLVE 完成。共 5 轮 Small Loop，test.jsonl 10 条样本预期平均分 95/100（A+ 级），已达标。产出：train/evolve/SKILL_v1~v5.md、SKILL_final.md、evolve_report.md；最终 SKILL.md 已部署至 templates/auto-publisher/SKILL.md。 
| Deploy | T-mnriy894 | ✅ 完成 | innovator | SKILL.md / config.json deployed, status=enabled |

**结论**: auto-publisher FDE Pipeline 4/4 阶段全部闭环，benchmark=97/100 (A+级)。

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## clickbait-copywriter FDE Pipeline

| 阶段 | 任务ID | 状态 | 分配者 | 关键产出 |
|------|--------|------|--------|----------|
| Hunt | T-mnrj79u9 | ✅ 完成 | hunter | knowhow_v1.md / case_studies.md / crawl_config.json |
| Digest | T-mnrjkuh7 | ✅ 完成 | digester | benchmark_v1.md / train.jsonl / test.jsonl / industry_avg_score.md |
| Evolve v1 | T-mnrjxtke | ✅ 完成 | evolver | evolve_report.md / SKILL_v3.md (89.79/100) |
| Deploy v1 | T-mnrjxtke | ✅ 完成 | evolver | SKILL.md / config.json 部署, score=89.79 |

| Evolve v2 | T-mnrjp2y3 | ✅ 完成 | evolver | evolve_report.md / SKILL_v6.md (89.8/100) |
| Deploy v2 | T-mnrjp2y3 | ✅ 完成 | evolver | SKILL.md / config.json 部署, score=89.8 |

| Evolve v3 | T-mnrka01s | ✅ 完成 | evolver | 追加迭代 v5/v6/v8/v9 约4轮，历史最高 **90.14/100** (SKILL_v3.md)，仍未达95 |
| Deploy v3 | T-mnrka01s | ✅ 完成 | evolver | SKILL_v3.md 部署为根目录 SKILL.md，config.json version=3.0.0 |
**总任务**: T-mnrj6gc6 (innovator 统筹) / T-mnrka01s (追加) — 4/4 闭环 + 2 次追加迭代。当前部署得分 89.79/100，历史最佳验证分 90.14（Amazon 情绪天花板 / YouTube 健康合规矛盾 / 评分器主观方差，建议 Large Loop 调整 benchmark）**
**总任务**: T-mnrj6gc6 (innovator 统筹) — 4/4 闭环 + 1 次追加迭代。最终得分 89.8/100（两次 Evolve 均未达95，evolve_report 已确认 Amazon/Instagram/Meta 结构性天花板，建议接受当前最优或 Large Loop 调整 benchmark）**
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## community-manager FDE Pipeline

| 阶段 | 任务ID | 状态 | 分配者 | 关键产出 |
|------|--------|------|--------|----------|
| Hunt | T-mnrj7u41 | ✅ 完成 | hunter | knowhow_v1.md |
| Digest | T-mnrjkuj6 | ✅ 完成 | digester | benchmark_v1.md / train.jsonl / test.jsonl / industry_avg_score.md |
| Evolve | T-mnrjr9po | ✅ 完成 | evolver | evolve_report.md / scorer.js / SKILL_v1.md (97/100) |
| Deploy | T-mnrjr9po | ✅ 完成 | evolver | SKILL.md / config.json 部署, score=97 |

**总任务**: tpl-train-community-manager-mnrj6nvm (innovator 统筹) — 4/4 闭环

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## competitor-spy FDE Pipeline

| 阶段 | 任务ID | 状态 | 分配者 | 关键产出 |
|------|--------|------|--------|----------|
| Hunt | T-mnrkn9mf | ✅ 完成 | hunter | knowhow_v1.md / crawl_config.json / seed_data.json |
| Digest | T-mnrkqny9 | ✅ 完成 | digester | benchmark_v1.md / train.jsonl / test.jsonl / industry_avg_score.md |
| Evolve | T-mnruanxv | 🚫 已取消 | evolver | fraud 部署被强制回滚：SKILL.md 与得分文件已删除，config.json 已回滚 ready |
| Deploy | T-mnruanxv | 🚫 已取消 | evolver | 暂停自动 dispatch，待并发架构修复后重启 |

**总任务**: T-mnrkmjdd (innovator 统筹) — 2/4 完成，Evolve/Deploy 因 fraud 死循环被锁定
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## data-harvester FDE Pipeline

| 阶段 | 任务ID | 状态 | 分配者 | 关键产出 |
|------|--------|------|--------|----------|
| Hunt | T-mnrlevdt | ✅ 完成 | hunter | knowhow_v1.md / crawl_config.json / seed_data.json |
| Digest | T-mnrlsh66 | ✅ 完成 | digester | benchmark_v1.md / train.jsonl / test.jsonl / industry_avg_score.md |
 | Evolve | T-mnruw53q | ✅ 完成 | evolver | honest baseline 97.00/100 (target 95). Scorer rebuilt with granular rule-based rubric, spread=11, pass=7/8 
| Deploy | T-mnruw53q | ✅ 完成 | master | SKILL.md 已部署，config.json status=enabled, benchmark_score=97 (EPERM 已手动修复) |

**总任务**: T-mnrldo71 (innovator 统筹) — 4/4 闭环, benchmark=97/100 (A+级)
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**关键历史节点**
- 2026-04-01: youtube-crawler 初次 FDE 训练完成，benchmark=95/100，code/SKILL.md/config 已部署。
- 2026-04-02: 清理 plan.md 冗余日志；hunter 历史遗留任务标注完成；系统级 Agent 进入维护暂停。
- 2026-04-07: 修复 start.sh 未加载 .env 问题；清理 abc 公司删除后遗留任务。
- 2026-04-09 03:xx: idearun 4 个 Agent 各完成 1 次 YouTube Top10 爬取任务，全部闭环。
- 2026-04-09 08:xx: content-selector FDE Pipeline 4/4 阶段全部完成，benchmark=100.0/100。
- 2026-04-09 11:xx: youtube-crawler v2 FDE Pipeline 彻底闭环，evolver-youtube-crawler benchmark 95.5/100，code/SKILL.md/config 已部署更新；innovator/evolver 重复任务已清理。

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