Agent: programmer (programmer)
Confidence: 32%
Cost: $0.4228
Duration: 2m 3s
Task ID: 0bedfb9f-0180-4bc3-8cf7-ba37ddfb51c5

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任務已派工給 programmer（Task ID: 66ecc724）。

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派工摘要：

項目	狀態
Spec 驗證	✅ 行號全部確認（askClaudeCode:230、addKnowledgeEntry:165、depositKnowledge:596-601、failed emit:647-651）
派工對象	programmer
優先級	8（高）
後續流程	programmer → reviewer → secretary

Spec 的一個細節提醒：在派工 prompt 中特別標注了「請先讀取 worker-scheduler.ts 第 430-480 行確認 agentCfg 變數名」，因為 spec 提到 agentCfg 但沒有確認這個局部變數名在當前代碼中是否正確。

★ Insight ─────────────────────────────────────
LLM vs Regex 萃取的 trade-off：Regex 快速但僵硬，只能提取固定格式的結構。用 LLM 做萃取，優點是能理解語義（「這個錯誤本質上是環境問題」），代價是 ~$0.01-0.02/次。在這個場景中，「萃取的品質」遠比「萃取的成本」重要——低品質的知識庫等於雜訊，不如不要。Haiku 的選擇是成本/品質的最優解。

動態 import 在錯誤隔離的運用：spec 中的兩個插入點都用 try { const { X } = await import(...) } catch (e) { logger.debug } 模式。這比靜態 import 更好的地方是：即使 knowledge-extractor.ts 本身有 bug，也不會讓主流程崩潰。這是「功能降級」設計的典型範例。
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