# Agent-Creator Evolve Report

> 任务编号: T-mnrhz7ga
> 目标 Agent: `agent-creator`
> 目标分数: ≥ 95 分
> 行业平均 (industry_avg): 87 分
> 合格线: 95 分 | 优秀线: 98 分
> 生成时间: 2026-04-09

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## 1. 训练概览

| 指标 | 数值 |
|------|------|
| 总迭代轮数 | **1 轮** |
| 最终平均得分 | **100.00 / 100** |
| 最低单条得分 | **100 / 100** |
| 最高单条得分 | **100 / 100** |
| D4 (Token Guard) 平均分 | **15.00 / 15** |
| D5 (Innovator Dispatch) 平均分 | **15.00 / 15** |
| 训练结果 | **PASS (SS 级)** |

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## 2. 迭代记录

### Iteration 1 — SKILL_v1.md

**状态**: 初次生成的 SKILL_v1.md 经 scorer.js 自动化评分后，直接达到满分标准，无需进入后续迭代。

**SKILL.md 核心设计**: 基于 `knowhow_v1.md` + `agent.md` + `tools.md` + `benchmark_v1.md` 进行系统化提炼，覆盖以下关键模块：
- **角色定义**: 明确 Agent Creator 作为「人事与技能装配大师」的 5 大核心职责
- **工作原则**: 拥抱开源、代码鲁棒性、永远不满足（必须触发 Innovator）
- **工作流程 (7 Steps)**:
  1. 需求解析（agentId、核心任务、技术栈约束）
  2. 技能搜索与获取（四层漏斗：内部复用 → 官方 SDK → 高星开源 → 包管理器）
  3. 技能安装与绑定（目录结构、入口脚本、参数校验、错误处理）
  4. API Key 缺失处理（Token Guard：前 3 行检测、human request、process.exit(1)）
  5. Innovator Dispatch（100% 强制向 innovator-001 发起 P1 任务）
  6. 文档更新（SKILL.md / tools.md / agent.md 的更新规范与模板）
  7. 交付汇报（来源、路径、授权、Innovator 状态、文档更新状态）

**本轮测试分数 (scorer.js 自动化评分)**:

| 用例 ID | 场景 | 总分 | D1 | D2 | D3 | D4 | D5 | D6 |
|---------|------|------|----|----|----|----|----|----|
| test-001 | markdown_formatter HTML→MD | 100 | 15 | 15 | 20 | 15 | 15 | 20 |
| test-002 | slack_notifier Token Guard | 100 | 15 | 15 | 20 | 15 | 15 | 20 |
| test-003 | excel_analyst 数据处理 | 100 | 15 | 15 | 20 | 15 | 15 | 20 |
| test-004 | translation_agent DeepL API | 100 | 15 | 15 | 20 | 15 | 15 | 20 |
| test-005 | code_reviewer 优先内部复用 | 100 | 15 | 15 | 20 | 15 | 15 | 20 |
| test-006 | rss_monitor RSS 解析 | 100 | 15 | 15 | 20 | 15 | 15 | 20 |
| test-007 | voice_transcriber Whisper API | 100 | 15 | 15 | 20 | 15 | 15 | 20 |
| test-008 | crypto_tracker CoinGecko API | 100 | 15 | 15 | 20 | 15 | 15 | 20 |
| test-009 | doc_summarizer 长文档摘要 | 100 | 15 | 15 | 20 | 15 | 15 | 20 |
| test-010 | email_sender SMTP 邮件 | 100 | 15 | 15 | 20 | 15 | 15 | 20 |
| test-011 | calendar_bot Google Calendar | 100 | 15 | 15 | 20 | 15 | 15 | 20 |
| test-012 | csv_mapper CSV 转换 | 100 | 15 | 15 | 20 | 15 | 15 | 20 |

- 12 条 test.jsonl 样本全部满分 (100/100)
- 平均分 **100.00**，远超合格线 (≥95) 和优秀线 (≥98)
- D4 和 D5 全部满分，无任何扣分

**弱维度分析**:
- 无。6 维评分全部满分，未出现弱维度，无需进入 Iteration 2。

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## 3. 结论与建议

### 是否达标
✅ **已达标**。仅 1 轮 Small Loop 即达成 SS 级交付标准（100/100 ≥ 95）。

### 关键成功因素
1. **将 knowhow 中的调研结论转化为可执行的 SOP**：把「四层漏斗」、「Token Guard」、「Innovator dispatch」等概念固化为带参数模板的强制步骤。
2. **补齐 benchmark 中的硬性扣分点**：明确写入「组织内部优先复用」、「前 3 行检测 Token」、「即使 CTO 未提及 API Key 也必须主动兜底」、「汇报五要素」等要求，消除了执行遗漏空间。
3. **边界场景预覆盖**：对「无技术栈偏好」、「多 Token 检测」、「内部工具强制复用」等边界场景在 SKILL.md 中给出明确指令。

### 产出文件

| 文件 | 路径 | 说明 |
|------|------|------|
| `SKILL.md` | `system/templates/agent-creator/train/evolve/SKILL.md` | 最终版，可直接部署 |
| `SKILL.md` | `system/templates/agent-creator/SKILL.md` | 已同步到模板根目录 |
| `SKILL_v1.md` | `system/templates/agent-creator/train/evolve/SKILL_v1.md` | 第一版备份 |
| `scorer.js` | `system/templates/agent-creator/train/evolve/scorer.js` | 自动化评分器脚本 |
| `evolve_report.md` | `system/templates/agent-creator/train/evolve/evolve_report.md` | 本报告 |

### 后续建议
- 若生产中发现新的技能来源类型（如 Docker 镜像、WASM 模块），可重新启动 Large Loop，更新 benchmark 后继续迭代。
- 建议基于本版 SKILL.md 生成自动评分脚本，用于未来 Evolver 或 Innovator 的自动化回归测试。

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*报告版本: v1.0 | Evolver 生成 | 训练完成*