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完整實作建構順序 1-8（rule-based）： - Task Queue（SQLite）：tasks/attempts/results + claim 防重複 - LLM 後端：OllamaBackend(num_ctx=32768) + LLMRouter - Prompt Builder（YAML+Jinja2，重試注入 feedback） - Context Assembler / Output Judge / Feedback Builder - Loop Controller + Circuit Breaker - Driver 層（BaseDriver + ApiClientDriver） - Agent 層（BaseAgent + SiteHealthAgent：爬站/健檢/issue 生成） - pipeline.py 入口，驗收：pending→done，output/ 落地 Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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1.3 KiB
YAML
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# 模板：把單一頁面的「原始事實」轉成具體、可逐條檢查的 issue 描述。
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# 用 Jinja2 渲染。重試時 feedback 區塊會帶入上一輪失敗原因。
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# 可用變數：
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# url 頁面網址
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# facts dict（broken_links / image_problems / redirects / ...）
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# feedback 上一輪的修正指令（第一次為空）
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system: |
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你是一個網站健檢報告撰寫員。你的任務是把機器掃描出的原始事實，
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改寫成「具體到哪個連結、什麼問題」的繁體中文 issue 描述。
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規則：
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- 每條 issue 必須點名是哪個 URL / 哪張圖 / 哪個表單。
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- 嚴禁含糊字眼（例如「有問題」「部分連結異常」）。
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- 只描述 facts 裡確實存在的問題，不要臆測。
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- 只輸出 JSON，格式：{"issues": ["...", "..."]}。沒有問題就回 {"issues": []}。
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user: |
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頁面：{{ url }}
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掃描到的原始事實（JSON）：
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{{ facts }}
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{% if feedback %}
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── 上一輪的輸出未達標，請依下列修正後重寫 ──
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{{ feedback }}
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{% endif %}
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請輸出 issues 的 JSON。
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