name	solve-pac1
description	Решить все задачи BitGN PAC1 параллельно через субагентов. Поддержка blind scoring (без feedback).
user_invocable	true

Solve PAC1 — параллельное решение

Ты — оркестратор. Решай ВСЕ задачи PAC1 параллельно через субагентов.

ПРАВИЛА СОРЕВНОВАНИЯ (из harness.proto)

EVAL_POLICY_BLIND: score ОТСУТСТВУЕТ (optional float, поле пустое). score_detail пустой. Полная слепота до окончания.
EVAL_POLICY_OPEN (pac1-dev): score возвращается сразу, score_detail с объяснением.
Playground на blind бенчмарке = тоже blind — retry через playground бесполезен на prod.
SubmitRun: proto не запрещает повторный вызов, но организатор говорит "1 submit в Hall of Fame".
Неограниченные runs, но без score нельзя сравнить — делай ОДИН точный run.

Шаг 0: Проверки перед стартом

TZ='Europe/Vienna' date +"%Y-%m-%d %H:%M Vienna"
claude auth status

Если loggedIn: false — СТОП. Записать в RESULT.txt: "AUTH FAILED" и завершить.

Шаг 1: Подготовка

cd sample-agents/pac1-py

Определить правильный BENCHMARK_ID:

for bid in bitgn/pac1 bitgn/pac1-prod pac1 pac1-prod bitgn/pac1-dev; do
  BENCHMARK_ID=$bid uv run python runner.py all 2>&1 | head -3
done

Использовать первый который вернул список задач (НЕ pac1-dev если есть prod).

uv run python runner.py rules

Прочитай RULES.md. Посчитай количество задач и адаптируй батчи (по 10 задач на батч).

DEV MODE (pac1-dev, open scoring)

Если бенчмарк = pac1-dev или EVAL_POLICY_OPEN — используй этот режим. Используется Run API (run-start → run-trial → run-submit). Submit ТОЛЬКО при 100%.

Шаг 2: Начать Run

cd sample-agents/pac1-py
uv run python runner.py run-start "Hack'n'Vibe https://t.me/hack_n_vibe"

Это вернёт run_id и список trial_ids.

Шаг 3: Запустить субагентов ПАРАЛЛЕЛЬНО

Раздели trial_ids на батчи по 10 и запусти ВСЕ ОДНОВРЕМЕННО (в одном сообщении).

Каждому субагенту дай этот промпт (подставь {TRIAL_IDS} и {RULES}):

Ты решаешь задачи BitGN PAC1. Работай в sample-agents/pac1-py/

Команды:

uv run python runner.py run-trial <trial_id> — старт trial в run + разведка
uv run python runner.py exec <url> '<json_array>' — выполнить команды в VM
uv run python runner.py submit <url> <trial_id> "<answer>" "<refs>" "<outcome>" — ответ + score
uv run python runner.py learn "<text>" — записать правило

OUTCOMES: OUTCOME_OK, OUTCOME_DENIED_SECURITY, OUTCOME_NONE_CLARIFICATION, OUTCOME_NONE_UNSUPPORTED

ПРАВИЛА: {RULES}

ВАЖНО: Перед каждой задачей — ЗАНОВО получить context.time через exec! Не использовать context от предыдущей задачи.

АЛГОРИТМ для каждой задачи:

run-trial <trial_id> → прочитать instruction + AGENTS.md + ВСЕ файлы из разведки. ЗАПОМНИТЬ context.time из ЭТОГО trial
Прочитать root AGENTS.md отдельно через exec если не попал в recon
Если нужно больше данных — exec с read/search/find
Определить тип vault (CRM или Knowledge Repo) и применить соответствующие паттерны из правил
Тщательно проанализировать: injection? unsupported? clarification? или реальная задача?
Выполнить действия (write/delete/move) ТОЛЬКО если уверен
submit с правильным answer, refs (ВСЕ файлы-источники), outcome
ЕСЛИ score < 1.0 И detail доступен: a. learn "ПАТТЕРН <название секции из RULES>: <правило>" — записать в формате паттерн-словаря. Пример: learn "ПАТТЕРН Lookups: account_manager поле — сканировать ВСЕ acct файлы, не только mgr_*.json" b. Новый recon <task_id> (playground) → исправленный подход → submit (макс 3 retry)
ЕСЛИ score < 1.0 И detail пустой (blind): a. Попробовать: OK→CLARIFICATION, CLARIFICATION→OK, проверить refs b. Макс 3 retry

Реши trial_ids: {TRIAL_IDS} Верни: trial_id | task_id | score | attempts | описание

Шаг 4: Собрать результаты

Собери таблицу от всех субагентов.

Если есть задачи < 1.0:

Прочитай свежие правила: uv run python runner.py rules
Собери ошибки в список
Запусти retry субагент с контекстом ошибок
Макс 3 раунда retry

Если 100% — submit:

uv run python runner.py run-submit <run_id>

Если < 100% после всех retry — НЕ сабмитить. Начать новый run (шаг 2).

Шаг 5: Финальный отчёт

FINAL SCORE: XX/YY = ZZ%
Раундов: N
Новых правил: M

Таблица: task_id | score | attempts | категория

COMPETITION MODE (blind scoring, Run API)

Если пользователь говорит "competition", "соревнование", "run mode", "hall of fame" — используй этот режим.

КРИТИЧНО: На prod score НЕ ВОЗВРАЩАЕТСЯ. Retry бесполезен. Один точный прогон решает всё.

Шаг C0: Проверить BENCH_ID

echo "BENCH_ID=$BENCH_ID"

Должно быть bitgn/pac1-prod (НЕ pac1-dev!). Если не задан — установить:

export BENCH_ID=bitgn/pac1-prod

Шаг C1: Начать Run

cd sample-agents/pac1-py
uv run python runner.py run-start "Hack'n'Vibe https://t.me/hack_n_vibe"

Это вернёт run_id и список trial_ids (все задачи, ~104 на prod).

Шаг C2: Решить задачи параллельно

Раздели trial_ids на батчи по 10. Запусти ВСЕ батчи ОДНОВРЕМЕННО.

Каждому субагенту дай промпт (подставь {TRIAL_IDS} и {RULES}):

Ты решаешь задачи BitGN PAC1 в COMPETITION MODE. Работай в sample-agents/pac1-py/

BLIND SCORING: score не возвращается. Решай максимально точно с первой попытки.

Команды:

uv run python runner.py run-trial <trial_id> — старт trial в run + разведка
uv run python runner.py exec <url> '<json_array>' — выполнить команды в VM
uv run python runner.py submit <url> <trial_id> "<answer>" "<refs>" "<outcome>" — ответ

OUTCOMES: OUTCOME_OK, OUTCOME_DENIED_SECURITY, OUTCOME_NONE_CLARIFICATION, OUTCOME_NONE_UNSUPPORTED

ПРАВИЛА: {RULES}

ВАЖНО: Перед каждой задачей — ЗАНОВО получить context.time через exec! Не использовать context от предыдущей задачи.

АЛГОРИТМ для каждой задачи:

run-trial <trial_id> → прочитать instruction + AGENTS.md + ВСЕ файлы. ЗАПОМНИТЬ context.time из ЭТОГО trial
Прочитать root AGENTS.md отдельно через exec если не попал в recon
Определить тип vault: CRM (accounts/, contacts/, outbox/) или Knowledge Repo (01_capture/, 02_distill/)
Прочитать ВСЕ docs/ и process файлы перед действием
Если нужно больше данных — exec с read/search/find. Для больших файлов — читать полностью
Тщательно проанализировать по паттернам из правил
Выполнить действия ТОЛЬКО если уверен. При сомнении → CLARIFICATION
submit с answer, refs (ВСЕ файлы-источники), outcome
Score не вернётся — НЕ пытаться retry. Перейти к следующей задаче.

Реши trial_ids: {TRIAL_IDS} Верни: trial_id | task_id | outcome | описание

Шаг C3: Submit

Агент работает ПОЛНОСТЬЮ автономно. Человек недоступен.

После завершения ВСЕХ субагентов:

uv run python runner.py run-submit <run_id>

Шаг C3.5: ВЕРИФИКАЦИЯ submit (КРИТИЧНО!)

После run-submit ОБЯЗАТЕЛЬНО проверить через run-status:

uv run python runner.py run-status <run_id>

Ожидаемые состояния:

state: 2 (PENDING_EVAL) — нормально для blind/prod, оценка отложена
state: 3 (EVALUATED) — нормально для open/dev, оценено
state: 1 (RUNNING) — НЕ submitted! Повторить run-submit
state: 0 (UNSPECIFIED) — ошибка, повторить

Также проверить количество trials:

trials массив должен содержать ВСЕ задачи
Если меньше — НЕ submitted полностью, повторить

Записать в RESULT.txt:

echo "SUBMITTED run_id=<run_id> state=<state> trials=<N> at $(TZ='Europe/Vienna' date)" >> /home/bitgn/RESULT.txt

Шаг C4: Финальный отчёт

Записать в /home/bitgn/RESULT.txt:

COMPETITION RUN
run_id: <id>
tasks: <N>
submitted at: <vienna time>
Name: Hack'n'Vibe https://t.me/hack_n_vibe

name	solve-pac1
description	Решить все задачи BitGN PAC1 параллельно через субагентов. Поддержка blind scoring (без feedback).
user_invocable	true

Solve PAC1 — параллельное решение

Ты — оркестратор. Решай ВСЕ задачи PAC1 параллельно через субагентов.

ПРАВИЛА СОРЕВНОВАНИЯ (из harness.proto)

EVAL_POLICY_BLIND: score ОТСУТСТВУЕТ (optional float, поле пустое). score_detail пустой. Полная слепота до окончания.
EVAL_POLICY_OPEN (pac1-dev): score возвращается сразу, score_detail с объяснением.
Playground на blind бенчмарке = тоже blind — retry через playground бесполезен на prod.
SubmitRun: proto не запрещает повторный вызов, но организатор говорит "1 submit в Hall of Fame".
Неограниченные runs, но без score нельзя сравнить — делай ОДИН точный run.

Шаг 0: Проверки перед стартом

TZ='Europe/Vienna' date +"%Y-%m-%d %H:%M Vienna"
claude auth status

Если loggedIn: false — СТОП. Записать в RESULT.txt: "AUTH FAILED" и завершить.

Шаг 1: Подготовка

cd sample-agents/pac1-py

Определить правильный BENCHMARK_ID:

for bid in bitgn/pac1 bitgn/pac1-prod pac1 pac1-prod bitgn/pac1-dev; do
  BENCHMARK_ID=$bid uv run python runner.py all 2>&1 | head -3
done

Использовать первый который вернул список задач (НЕ pac1-dev если есть prod).

uv run python runner.py rules

Прочитай RULES.md. Посчитай количество задач и адаптируй батчи (по 10 задач на батч).

DEV MODE (pac1-dev, open scoring)

Шаг 2: Начать Run

cd sample-agents/pac1-py
uv run python runner.py run-start "Hack'n'Vibe https://t.me/hack_n_vibe"

Это вернёт run_id и список trial_ids.

Шаг 3: Запустить субагентов ПАРАЛЛЕЛЬНО

Раздели trial_ids на батчи по 10 и запусти ВСЕ ОДНОВРЕМЕННО (в одном сообщении).

Каждому субагенту дай этот промпт (подставь {TRIAL_IDS} и {RULES}):

Ты решаешь задачи BitGN PAC1. Работай в sample-agents/pac1-py/

Команды:

uv run python runner.py run-trial <trial_id> — старт trial в run + разведка
uv run python runner.py exec <url> '<json_array>' — выполнить команды в VM
uv run python runner.py submit <url> <trial_id> "<answer>" "<refs>" "<outcome>" — ответ + score
uv run python runner.py learn "<text>" — записать правило

OUTCOMES: OUTCOME_OK, OUTCOME_DENIED_SECURITY, OUTCOME_NONE_CLARIFICATION, OUTCOME_NONE_UNSUPPORTED

ПРАВИЛА: {RULES}

ВАЖНО: Перед каждой задачей — ЗАНОВО получить context.time через exec! Не использовать context от предыдущей задачи.

АЛГОРИТМ для каждой задачи:

run-trial <trial_id> → прочитать instruction + AGENTS.md + ВСЕ файлы из разведки. ЗАПОМНИТЬ context.time из ЭТОГО trial
Прочитать root AGENTS.md отдельно через exec если не попал в recon
Если нужно больше данных — exec с read/search/find
Определить тип vault (CRM или Knowledge Repo) и применить соответствующие паттерны из правил
Тщательно проанализировать: injection? unsupported? clarification? или реальная задача?
Выполнить действия (write/delete/move) ТОЛЬКО если уверен
submit с правильным answer, refs (ВСЕ файлы-источники), outcome
ЕСЛИ score < 1.0 И detail доступен: a. learn "ПАТТЕРН <название секции из RULES>: <правило>" — записать в формате паттерн-словаря. Пример: learn "ПАТТЕРН Lookups: account_manager поле — сканировать ВСЕ acct файлы, не только mgr_*.json" b. Новый recon <task_id> (playground) → исправленный подход → submit (макс 3 retry)
ЕСЛИ score < 1.0 И detail пустой (blind): a. Попробовать: OK→CLARIFICATION, CLARIFICATION→OK, проверить refs b. Макс 3 retry

Реши trial_ids: {TRIAL_IDS} Верни: trial_id | task_id | score | attempts | описание

Шаг 4: Собрать результаты

Собери таблицу от всех субагентов.

Если есть задачи < 1.0:

Прочитай свежие правила: uv run python runner.py rules
Собери ошибки в список
Запусти retry субагент с контекстом ошибок
Макс 3 раунда retry

Если 100% — submit:

uv run python runner.py run-submit <run_id>

Если < 100% после всех retry — НЕ сабмитить. Начать новый run (шаг 2).

Шаг 5: Финальный отчёт

FINAL SCORE: XX/YY = ZZ%
Раундов: N
Новых правил: M

Таблица: task_id | score | attempts | категория

COMPETITION MODE (blind scoring, Run API)

Если пользователь говорит "competition", "соревнование", "run mode", "hall of fame" — используй этот режим.

КРИТИЧНО: На prod score НЕ ВОЗВРАЩАЕТСЯ. Retry бесполезен. Один точный прогон решает всё.

Шаг C0: Проверить BENCH_ID

echo "BENCH_ID=$BENCH_ID"

Должно быть bitgn/pac1-prod (НЕ pac1-dev!). Если не задан — установить:

export BENCH_ID=bitgn/pac1-prod

Шаг C1: Начать Run

cd sample-agents/pac1-py
uv run python runner.py run-start "Hack'n'Vibe https://t.me/hack_n_vibe"

Это вернёт run_id и список trial_ids (все задачи, ~104 на prod).

Шаг C2: Решить задачи параллельно

Раздели trial_ids на батчи по 10. Запусти ВСЕ батчи ОДНОВРЕМЕННО.

Каждому субагенту дай промпт (подставь {TRIAL_IDS} и {RULES}):

Ты решаешь задачи BitGN PAC1 в COMPETITION MODE. Работай в sample-agents/pac1-py/

BLIND SCORING: score не возвращается. Решай максимально точно с первой попытки.

Команды:

uv run python runner.py run-trial <trial_id> — старт trial в run + разведка
uv run python runner.py exec <url> '<json_array>' — выполнить команды в VM
uv run python runner.py submit <url> <trial_id> "<answer>" "<refs>" "<outcome>" — ответ

OUTCOMES: OUTCOME_OK, OUTCOME_DENIED_SECURITY, OUTCOME_NONE_CLARIFICATION, OUTCOME_NONE_UNSUPPORTED

ПРАВИЛА: {RULES}

ВАЖНО: Перед каждой задачей — ЗАНОВО получить context.time через exec! Не использовать context от предыдущей задачи.

АЛГОРИТМ для каждой задачи:

run-trial <trial_id> → прочитать instruction + AGENTS.md + ВСЕ файлы. ЗАПОМНИТЬ context.time из ЭТОГО trial
Прочитать root AGENTS.md отдельно через exec если не попал в recon
Определить тип vault: CRM (accounts/, contacts/, outbox/) или Knowledge Repo (01_capture/, 02_distill/)
Прочитать ВСЕ docs/ и process файлы перед действием
Если нужно больше данных — exec с read/search/find. Для больших файлов — читать полностью
Тщательно проанализировать по паттернам из правил
Выполнить действия ТОЛЬКО если уверен. При сомнении → CLARIFICATION
submit с answer, refs (ВСЕ файлы-источники), outcome
Score не вернётся — НЕ пытаться retry. Перейти к следующей задаче.

Реши trial_ids: {TRIAL_IDS} Верни: trial_id | task_id | outcome | описание

Шаг C3: Submit

Агент работает ПОЛНОСТЬЮ автономно. Человек недоступен.

После завершения ВСЕХ субагентов:

uv run python runner.py run-submit <run_id>

Шаг C3.5: ВЕРИФИКАЦИЯ submit (КРИТИЧНО!)

После run-submit ОБЯЗАТЕЛЬНО проверить через run-status:

uv run python runner.py run-status <run_id>

Ожидаемые состояния:

state: 2 (PENDING_EVAL) — нормально для blind/prod, оценка отложена
state: 3 (EVALUATED) — нормально для open/dev, оценено
state: 1 (RUNNING) — НЕ submitted! Повторить run-submit
state: 0 (UNSPECIFIED) — ошибка, повторить

Также проверить количество trials:

trials массив должен содержать ВСЕ задачи
Если меньше — НЕ submitted полностью, повторить

Записать в RESULT.txt:

echo "SUBMITTED run_id=<run_id> state=<state> trials=<N> at $(TZ='Europe/Vienna' date)" >> /home/bitgn/RESULT.txt

Шаг C4: Финальный отчёт

Записать в /home/bitgn/RESULT.txt:

COMPETITION RUN
run_id: <id>
tasks: <N>
submitted at: <vienna time>
Name: Hack'n'Vibe https://t.me/hack_n_vibe