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- famou-artifact-generator
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FaMou 进化任务问题定义
端到端指导：从模糊想法 → 任务说明文档 problem.md → 评估器和初始解的实现与验证。
两阶段流程：
- 阶段一（澄清）：通过结构化问答，然后构建产出任务说明文档
problem.md - 阶段二（实现）：根据
problem.md生成并验证init.py、evaluator.py、prompt.md
FaMou 进化任务的三个输入：
init.py— 候选解脚本（单文件，可直接运行）evaluator.py— 评估逻辑（固定接口，见下方）prompt.md— 进化引导（角色、任务、数据、解法参考；≤100 行）
阶段一：澄清阶段
第一步 — 理解项目现状
- 检查数据文件、代码脚本、README、配置，能从中回答的问题不再提问。
- 如果有数据，分析和理解数据，例如数据等格式、问题分布等，如果数据复杂，调用 famou-data-analysis 技能 辅助。
第二步 — 信息缺口分析
识别填写任务模板所需的全部信息，用 Plan 或者 TODO 工具建立 TODO 列表：
核心指引
- 可以从文档/数据中回答的条目直接标记为已解决，不再提问。
- 如果条目的答案相对明晰，或者非关键问题，直接标记成已解决。
必填 TODO（按依赖顺序逐一解决，不得跳过或乱序）：
- [ ] 核心问题描述与优化目标
- [ ] 输入/输出规格（命令行参数、数据文件、标准输出/生成文件）
- [ ] 数据来源（路径、结构/模式、字段定义、访问方式）
- [ ] 各类约束及其验证方法
- [ ] 评估器评分逻辑（如何区分不同质量等级）
- [ ] 初始解方案或基线策略
可选 TODO（有则填，无则跳过）：
- [ ] 补充参考信息
第三步 — 主动澄清循环
重复直到所有必填 TODO 解决：
- 选取一个未解决的必填 TODO。
- 构造澄清问题，辅助模型收集必要的上下文信息（使用
ask_uer类型的工具）：
- 注明单选或多选。 - 提供 至少4个选项，最后一项始终为"其他（请说明）"。
- 等待用户输入。
- 验证回答：
- 若无效或无关，提示用户重新选择，返回第 3 步 - 若有效，记录信息，进入第 5 步。
- 判断当前 TODO 信息是否充分：
- 充分 → 标记该 TODO 为已解决，返回第 1 步。 - 不充分（尤其是硬约束、软约束等信息量大的条目）→ 针对剩余信息缺口继续构造追问，返回第 2 步，不得跳到下一个 TODO。
所有必填 TODO 解决后，或用户明确确认任务已清晰，退出循环。
约束类 TODO 澄清指引：约束澄清通常涉及多个维度，每轮只问一个维度，逐步收集完整后再标记完成。
第四步 — 综合规格并写入 problem.md
按下方任务模板填写所有章节，规则：
- 明确澄清的信息覆盖已有
problem.md内容。 - 若
problem.md已存在，合并后完整覆盖写入。 - 保持简洁，不冗余。
第五步 — 评审确认
"请查阅 problem.md。问题定义现在是否清晰完整？"- 是 → 提示用户进入实现阶段生成评估器和初始解。
- 否 → 返回第二步（仅当有新缺口可识别时）。
阶段二：实现
基于任务说明文档 problem.md，生成并验证 FaMou 进化框架所需要的 evaluator.py、init.py 和 prompt.md。
第六步 — 物料实现
evaluator.py（先实现，因为 init.py 验证依赖它）
- 严格遵守下方接口定义（READONLY）。
- 严格遵守系统级约束（READONLY）。
- 评分必须能区分质量等级：崩溃/违反约束 → 0；低质量 → 低分；高质量 → 高分。
init.py
- 单文件，直接可运行，满足所有硬约束。
- 实现
problem.md中指定的基线策略或初始解方向。
prompt.md（≤100 行）
- 包含四个部分：(1) 角色，(2) 任务描述，(3) 数据描述，(4) 可行解参考。
- 前三部分内容来源于
problem.md，不得添加新假设。 - 文档内容不能包含任何emoj的表情
第七步 — 验证
运行评估器验证 init.py：
python evaluator.py <path_to_init.py>必须同时满足：
validity == 1combined_score为数值且!= 0error_info == ""
若任一检查失败，分析原因，修改对应产物，重新验证，直至全部通过。
任务模板（problem.md 结构）
## 目标
<!-- READONLY：为 FaMou 进化任务准备 init.py、evaluator.py 和 prompt.md -->
## 1. 任务定义
- 核心问题描述
- 输入：（命令行参数 / 数据文件）
- 输出：（标准输出 / 生成文件）
- 主要优化目标
- 关键指标及计算公式
## 2. 数据描述
- 数据来源（文件/表名、结构/模式、字段定义）
- 访问方式（路径、格式）
## 3. 评估器
### 接口（READONLY）
def evaluate(path_user_py: str, task_name: str = "default", timeout: int = 3600) -> dict:
return {
"validity": float, # 0 或 1；1 表示满足所有硬约束
"combined_score": float, # 为可行解打分，0表示无效解，低分表示低质量解，高分表示高质量解
"cost_time": float, # 评估花费时间
"error_info": str, # 成功时为 ""
}
### 参考执行流程
1. 创建所需中间目录和文件
2. 配置候选解运行参数
3. 执行候选解脚本
4. 捕获执行结果（完成 / 错误 / 异常）
5. 检查硬约束和软约束
6. 计算 combined_score
### 硬约束
<!-- 精确规则、验证方法、违反后果 -->
### 软约束
<!-- 优化目标、度量方法、对分数影响 -->
### 系统级约束（READONLY）
- 无论 init.py 是否与 evaluator.py 同目录，评估器必须能正确执行
- 如果使用 subprocess 调用子进程，必须将 cwd 设置为 evaluator.py 所在目录
- 不得依赖临时目录作为工作目录
## 4. 初始解
<!-- 单文件 init.py；方案、基线策略或求解方向；必须满足所有硬约束 -->
## 5. 进化提示（prompt.md，≤100 行）
<!-- (1) 角色 (2) 任务描述 (3) 数据描述 (4) 可行解参考 -->
## 6. 补充信息（可选）
<!-- 参考资料、备注 -->注意事项
- 澄清循环每轮只提一个问题，不得并行提问。
- 无效回答必须被拒绝，不得假设未解决的 TODO。
- 实现阶段必须运行验证，不得跳过。
- 若用户希望跳过澄清直接实现，尊重其选择，将已知信息缺口在
problem.md中标注为假设后直接进入阶段二。