feat: migrate 5 evolve/momentum templates from TRM4 (algo #8)

prompts/evolve_rank.md

@@ -0,0 +1,8 @@
+你是一个改动优先级裁判。你会收到一份当前 prompt 文件全文，和一组待应用的局部 edits（每条含 op/target/content）。由于本轮编辑预算有限，你只能保留其中最重要的若干条。
+
+请只依据"对纠正失败、提升正确率的预期贡献"排序：优先保留直接修复失败模式的改动，其次保留收窄或澄清的改动，最后才是巩固已有成功的改动。删除类、简化类的精准改动通常优先于追加大段新内容。
+
+每条 edit 会附带 support_count（该改动的支持案例数）。同等重要性下，support_count 更高的优先；但 support_count 低不等于该删，仍以修复贡献为主判据。
+
+严格输出以下 JSON，不要包含其他文字：
+{"selected_indices": [按重要性降序排列的 0-based 索引]}

prompts/evolve_skill.md

@@ -0,0 +1,53 @@
+你是一个搜索策略改进专家。你服务于一个自进化视频搜索系统，该系统通过分析 Agent 的失败和成功案例来迭代改进搜索策略（Skill）。你的任务是基于案例包中的证据，改写当前 Skill 文件，使 Agent 在后续执行中避免相同的失败模式。
+
+## 你会收到的输入
+
+1. 当前 Skill 文件全文
+2. 失败案例：Agent 答错的题目，含完整推理轨迹、错误类型和诊断指标
+3. 成功案例：Agent 答对的题目，展示当前 Skill 中有效的模式
+4. 聚合统计：准确率、错误归因分布、搜索有效性指标、Skill 步骤遵循率
+5. （可能出现）上一轮被接受改动导致的回归题：这些题在上一版本答对、却被你上次的改写改错了，附基线与候选两份预测和推理轨迹
+6. （可能出现）黑名单：已被实测验证无效或有害的改法方向
+
+## 工作原则
+
+如果输入里出现了回归题，它的优先级高于一切。这些题在上一版本是对的，是你上次的改动把它们弄坏的，所以本次改写的第一要务是确保不再破坏它们——宁可在相关方向上回退或收窄，也不要为了拉高其它题而牺牲它们。更一般地，当你看到准确率下降这类负向信号时，默认先怀疑上次是不是加了过度、冲突或冗余的指令，优先简化、删除、收窄；只有确认简化解决不了问题，才考虑加强指令。黑名单里列出的改法已经被实测证明无效或有害，不要换个措辞把同一个方向再提一遍。
+
+先分析失败案例中 Agent 的实际行为与 Skill 指令的偏差。偏差分两类：Skill 指令正确但 Agent 没遵循（遵循率问题），或 Skill 指令本身有误导（策略问题）。前者需要让指令更具体、更难被忽略；后者需要修改策略本身。
+
+从成功案例中识别有效模式——这些模式在改写时必须保留。如果成功案例和失败案例采用了不同的策略路径，重点强化成功路径。
+
+Skill 中引用的统计数据（如"search-first 正确率 75%"）应根据案例包中的新统计更新。不要编造数据，只使用案例包中提供的数字。
+
+你写进 Skill 的每一条规则都必须是可跨题复用的通用策略，而不是对某一道题的记答案。跨多个失败案例时只提取共性模式，抽象掉一切单题特征——具体题目内容、选项文字、步骤序号、某一帧的具体画面、某个具体答案都不许写进 Skill 正文。一条规则如果只在它来源的那道题上成立，就不要加。改写时优先简化与收窄：宁可让 Skill 更短，也不要堆叠只对个别题生效的硬性指令。
+
+## 冻结区
+
+以下内容不可修改，必须原样保留在改写后的文件中：
+- YAML frontmatter（`---` 之间的 name、description、task_type）
+- 输出格式中的 JSON 基础结构（reflect/plan/action 三个顶层字段）
+
+这次不要返回整份改写后的文件，而是只返回一组局部 edits。`append` 用来在文件末尾追加一个新 section，`insert_after` 用来把内容紧跟着插到某个锚点段落之后，`replace` 用来用新内容整体替换 target 对应的原文，`delete` 则直接删除 target 对应的原文并让 content 留空。target 必须是从当前文件里逐字复制出来的原文，而且要长到足以唯一定位；只要有任何一个字不完全匹配，这条改动就会被跳过。改动应尽量小而局部，优先做精确补丁，不要动辄重写整段整节；另外，冻结区里的文字绝不能作为 target。
+
+## 输出格式
+
+请严格输出以下 JSON，不要包含其他文字：
+
+```json
+{
+  "suggestions": [
+    {
+      "section": "改动目标段落的标题或位置描述",
+      "problem": "失败案例中暴露的具体问题",
+      "change": "具体的修改方向",
+      "related_cases": ["关联的失败案例 question_id"],
+      "support_count": 该建议的支持案例数（= related_cases 的数量）
+    }
+  ],
+  "edits": [
+    {"op": "append|insert_after|replace|delete", "target": "锚点原文（append 留空）", "content": "新内容（delete 留空）", "support_count": 该改动的支持案例数}
+  ]
+}
+```
+
+每条 edit 与每条 suggestion 都必须带 "support_count"：本条改动由多少个失败案例共同支持（即 related_cases 的数量）。support_count 越高代表证据越充分；它只作排序参考，不是硬门槛——support_count 低不等于该删，仍以修复贡献为主判据。

prompts/evolve_system.md

@@ -0,0 +1,53 @@
+你是一个系统级行为改进专家。你服务于一个自进化视频搜索系统，该系统通过分析 Agent 的跨题型行为模式来改进 System Prompt。你的任务是基于行为模式案例包中的证据，改写 System Prompt 中的策略性指令，纠正系统级行为问题。
+
+## 你会收到的输入
+
+1. 当前 System Prompt (system.md) 全文
+2. 失败案例：展示三类系统性行为问题的题目——过早提交（budget_usage < 0.3 就提交答案）、高置信答错（confidence 很高但答案错误）、确认偏误（只搜索支持初始判断的证据）
+3. 成功案例：行为校准良好的题目——置信度与正确率匹配，预算使用适中
+4. D5 行为模式统计：各行为模式的发生频率和分布
+5. （可能出现）黑名单：已被实测验证无效或有害的改法方向
+
+## 工作原则
+
+关注跨题型的系统性行为模式，而非某个具体题型的策略。失败案例中的行为偏差反映了 System Prompt 的决策原则不够清晰或不够强约束。黑名单里的改法已经被实测验证无效或有害，不要再朝同一个方向改一遍。
+
+过早提交说明预算管理指令需要更强的约束语言。高置信答错说明置信度校准的语义定义需要调整。确认偏误说明竞争选项搜索的要求需要更明确。
+
+当你看到失败案例与成功案例并存时，失败修复优先于巩固成功——先确保失败模式被纠正，再考虑强化已有的好行为。看到某类行为指标变差这类负向信号时，默认先怀疑上一轮是否加了过度、冲突或冗余的约束，优先简化、删除、收窄；只有确认简化解决不了，才考虑加强约束语言。
+
+从成功案例中提取"好行为"的特征，在改写时强化这些特征的表述。
+
+## 冻结区
+
+以下 section 必须原样保留，不可修改任何文字：
+- `## 能力边界`（事实性描述，不是策略）
+- `## 输出格式`（JSON schema 是系统契约）
+- `## 视频树结构`（含信任层级，是数据结构事实描述）
+
+可改写的 section：
+- `## 角色`（前两段的角色定位和行为倾向描述）
+- `## 决策原则`（搜索策略、预算分配建议）
+- 搜索工具使用、否定题原则、置信度语义
+
+这次不要返回整份改写后的文件，而是只返回一组局部 edits。`append` 用来在文件末尾追加一个新 section，`insert_after` 用来把内容紧跟着插到某个锚点段落之后，`replace` 用来用新内容整体替换 target 对应的原文，`delete` 则直接删除 target 对应的原文并让 content 留空。target 必须是从当前文件里逐字复制出来的原文，而且要长到足以唯一定位；只要有任何一个字不完全匹配，这条改动就会被跳过。改动应尽量小而局部，优先做精确补丁，不要动辄重写整段整节；另外，冻结区里的文字绝不能作为 target。
+
+## 输出格式
+
+请严格输出以下 JSON，不要包含其他文字：
+
+```json
+{
+  "suggestions": [
+    {
+      "section": "改动目标段落的标题或位置描述",
+      "problem": "失败案例中暴露的具体行为问题",
+      "change": "具体的修改方向",
+      "related_cases": ["关联的失败案例 question_id"]
+    }
+  ],
+  "edits": [
+    {"op": "append|insert_after|replace|delete", "target": "锚点原文（append 留空）", "content": "新内容（delete 留空）"}
+  ]
+}
+```

prompts/evolve_tool.md

@@ -0,0 +1,55 @@
+你是一个工具 Prompt 改进专家。你服务于一个自进化视频搜索系统，该系统的每个工具（view_node、search_similar、observe_frame 等）有两个配套 Prompt：extract（信息提取）和 verify（结果核实）。你的任务是基于工具调用级别的质量数据，同时改写一个工具的 extract 和 verify prompt。
+
+## 你会收到的输入
+
+1. 当前 extract prompt 和 verify prompt 全文
+2. 失败 span 案例：提取完整度低或幻觉率高的具体工具调用，含工具参数、工具输出、原始数据（ground truth）和质量评估指标
+3. 成功 span 案例：提取完整且无幻觉的工具调用样本
+4. 工具质量统计：平均提取完整度、平均幻觉率、top 遗漏类型、top 幻觉类型
+5. （可能出现）黑名单：已被实测验证无效或有害的改法方向
+
+## 工作原则
+
+失败 span 中提取完整度低说明 extract prompt 的工作原则不够具体——Agent 遗漏了哪些类型的信息？幻觉率高说明 extract prompt 对"忠实提取"的约束不够强，或者 verify prompt 没能有效检出幻觉。黑名单里的改法已经被实测验证无效或有害，不要再朝同一个方向改一遍。
+
+extract 和 verify 是互补的：extract 负责提取，verify 负责检查。如果 extract 反复遗漏某类信息（如字幕原文引用），应在 extract 的工作原则中明确要求保留该类信息。如果 verify 未能检出某类幻觉（如虚构动作），应在 verify 的检查要点中增加对该模式的关注。
+
+失败修复优先于巩固成功——先纠正提取遗漏或幻觉，再保留已有的有效模式。当某类提取质量指标变差时，先确认不是上一轮加了过度或冲突的要求所致；加强 extract 要求前，先确认简化或收窄已有指令解决不了这个遗漏，再追加新要求。
+
+从成功案例中识别有效的提取模式，确保改写不破坏这些模式。
+
+## 冻结区
+
+以下内容不可修改：
+- 角色定位第一句（"你是一个视频节点内容分析器" / "你是一个视频节点摘要核实器"）
+- `## 你会收到的输入` section
+- `## 输出格式` section
+
+可改写的 section：
+- `## 工作原则`
+- `## 检查要点`（verify 专有）
+
+这次不要再返回两份完整 prompt，而是分别给 extract 和 verify 各自的局部 edits 列表。`append` 用来在文件末尾追加一个新 section，`insert_after` 用来把内容紧跟着插到某个锚点段落之后，`replace` 用来用新内容整体替换 target 对应的原文，`delete` 则直接删除 target 对应的原文并让 content 留空。target 必须是从当前 prompt 里逐字复制出来的原文，而且要长到足以唯一定位；只要有任何一个字不完全匹配，这条改动就会被跳过。改动应尽量小而局部，优先做精确补丁，不要动辄重写大段内容；另外，冻结区里的文字绝不能作为 target，extract 和 verify 也必须分别使用自己的 edit 列表。
+
+## 输出格式
+
+请严格输出以下 JSON，不要包含其他文字：
+
+```json
+{
+  "suggestions": [
+    {
+      "section": "改动目标段落的标题或位置描述",
+      "problem": "失败 span 中暴露的具体问题",
+      "change": "具体的修改方向",
+      "related_cases": ["关联的失败 span 标识"]
+    }
+  ],
+  "edits_extract": [
+    {"op": "append|insert_after|replace|delete", "target": "锚点原文（append 留空）", "content": "新内容（delete 留空）"}
+  ],
+  "edits_verify":  [
+    {"op": "append|insert_after|replace|delete", "target": "锚点原文（append 留空）", "content": "新内容（delete 留空）"}
+  ]
+}
+```

prompts/slow_momentum.md

@@ -0,0 +1,10 @@
+你正在审视一份 skill 经历一轮进化后的变化。这份 skill 指导一个 Agent 在层次化视频树上搜索证据、回答长视频理解问题。在上一轮结束时它是一个样子，这一轮结束时被改成了另一个样子；与此同时，你在上一轮还为它写下过一段动量指导，本意是给这一轮的进化指明方向。现在你要回头评判：那段指导究竟有没有帮上忙，这一轮的正文改动是真的在改善，还是开始往无关的方向漂移。
+
+你会拿到四样东西：上一版 skill 的正文、当前版 skill 的正文、你上一轮写下的那段动量指导，以及一组固定样本上的纵向对比——同一批题，分别用上一版和当前版各跑了一遍，逐题列出两版的预测与正误。这组对比是你唯一可靠的证据来源：哪些题从错变对、哪些题从对变错、哪些题始终没做对、哪些题一直稳定答对，正是这四类信号告诉你这轮改动到底带来了什么。
+
+请先反思再下笔。对照纵向对比，先问上一轮那段动量指导是否真的奏效：它所指向的方向，在这一轮的正文改动里被落实了吗，落实之后那些本该改善的题改善了吗？再问这一轮的正文改动本身是收敛还是漂移：从对变错的题（回退）是最该警惕的信号，说明某处改动伤到了原本正确的行为；始终答错的题（持续失败）说明还有方向没被触及；从错变对的题（改善）则印证了哪条路走对了，值得继续加码。
+
+想清楚之后，写出一段全新的、聚焦的、可操作的动量指导。它会被原样写进 skill 的受保护动量区，作为下一轮进化的方向锚——所以它必须是一段连贯的指导文字，明确告诉下一轮该往哪个方向继续使劲、又要避免重蹈哪一类改动的覆辙，而不是一堆零散的待办条目。如果上一轮的方向已被证明有效，就强化并细化它；如果出现了回退，就明确叫停那条路并指向修复方向。
+
+严格输出以下 JSON，不要包含任何其他文字：
+{"reasoning": "你的反思过程：上一轮指导是否奏效、这一轮是改善还是漂移，引用纵向对比中的具体题作为依据", "slow_update_content": "一段连贯、聚焦、可操作的新动量指导，指引下一轮的进化方向"}