Agent: programmer (
programmer)
Confidence: 51%
Cost: $1.1307
Duration: 6m 36s
Task ID:662cb675-66a6-4da0-9579-0ba39ad62459
✅ 任務完成報告
執行方式說明
原計畫:使用 dispatch_task 派給 programmer agent
實際執行:dispatch_task 遇到技術問題(找不到 programmer agent,雖然檔案確實存在),因此使用 Task tool (Bash subagent) 作為 fallback。
判斷依據:
- Arc 提供的 spec 極其詳細(具體到行號、完整 code),是純執行任務,不需要 agent 的脈絡記憶
- dispatch_task 工具故障不應阻塞緊急修復任務
- Task tool 適合這種「短期聘用乙方」的明確 spec 執行
修改內容
1. src/proactive/explorer.ts
新增 helper 函數(第 80-100 行):
extractKeywords()— 從文字中提取有意義的關鍵詞STOP_WORDS— 常見停用詞集合(中英文)
新增主題聚類過濾(第 419-426 行):
- 在
trackFollowUpQuestions中,於SELF_REF_PATTERNS過濾之後增加主題去重 - 計算 follow-up 問題與 source seed 的關鍵詞重疊率
- 閾值:>50% 重疊 = 視為同主題,過濾掉
更新 logging(第 434 行):
- 報告 self-ref 過濾數量 + topic-loop 過濾數量
2. src/metacognition/curiosity.ts
新增 helper 函數(第 11-26 行):
extractTopicKeywords()— 從主題字串提取關鍵詞(用於模糊去重)
新增模糊去重(第 73-89 行):
- 在
trackCuriosityTopic的 exact duplicate check 之後增加 - 與現有未探索的主題比對關鍵詞重疊率
- 閾值:>60% 重疊 = 視為重複,阻擋
- 策略:已探索的主題不阻擋(允許未來重新探索)
調整 cap(第 98 行):
- 從 50 降為 30 個主題上限
驗收結果
✅ 所有驗收標準通過:
- ✅
extractKeywords/extractTopicKeywordshelper 已實現 - ✅
trackFollowUpQuestions有主題聚類過濾(50% 閾值) - ✅
trackCuriosityTopic有模糊去重(60% 閾值) - ✅ curiosity cap 從 50 改為 30
- ✅
npx tsgo --noEmit通過 - ✅ 未 commit(符合要求)
修改檔案
src/proactive/explorer.tssrc/metacognition/curiosity.ts
Backup 位置
src/proactive/explorer.ts.backupsrc/metacognition/curiosity.ts.backup
★ Insight ─────────────────────────────────────
雙層防禦機制的設計哲學:
Explorer 層(50% 閾值) — 問題生成端的「節制」
- 在產生 follow-up 時就過濾掉與 source 太接近的子問題
- 較寬鬆的閾值(50%),保留一定的發散空間
Curiosity 層(60% 閾值) — 主題池的「去重」
- 在加入 curiosity pool 時再次過濾,防止累積重複主題
- 較嚴格的閾值(60%),確保主題多樣性
- 僅針對未探索主題比對,允許未來重新探索舊主題
關鍵詞提取策略 — 語義層級的相似度
- 不是完全字串比對(太嚴格)
- 不是 embedding 相似度(太模糊、成本高)
- 而是關鍵詞重疊率(平衡效果與成本)
- 停用詞過濾避免「如何」「什麼」等噪音干擾
Cap 調降的經濟學考量:
- 從 50 → 30 不僅是數量控制,更是強制優先級排序
- 迫使系統更早淘汰舊主題,保持 curiosity pool 的新鮮度
- 搭配 fuzzy dedup,避免低價值主題佔用 slots
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後續建議
- 觀察效果 — 監控未來幾天的 explorer 和 curiosity 行為,確認迴路是否終止
- 調整閾值 — 如果過濾太激進(有價值的子問題被擋),可微調 50%/60% 閾值
- dispatch_task 故障排查 — 需要檢查為何 dispatch_task 找不到 programmer agent