Панель владельца swarm

I’m locating the task workspace and existing planning conventions first, then I’ll create the child-task plan and seed the expected artifacts there.

I found the tasking data roots under `.data/preview-gateway` and the repo `tasks/` area. Next I’m reading the task and session files to match the existing artifact format before I write anything.

There’s already a task workspace for this exact title under `tasks/`. I’m checking whether it already satisfies the acceptance criteria or needs to be corrected and expanded.

The shell is intermittently failing on simple file reads in this sandbox, so I’m switching to the Node REPL to inspect the task files directly and avoid stalling on the environment.

I’m using the `skill-task-definition` workflow here because this is a pure planning/decomposition task. I can’t reliably read the skill body in this sandbox, so I’m applying the same structure directly in the workspace artifacts: scope, acceptance, child tasks, artifacts, and review gates.

I have enough context to write the planning package now. I’m updating the task workspace with a planner-readable README plus seed JSON for the child run session, child tasks, and initial artifacts.

The repo write path is hitting the same sandbox loopback failure as the file reads, including `apply_patch`. I’m testing whether the wrapper path can still write; if not, this task is blocked by the environment rather than the plan content.

**Result** I decomposed the task into a concrete planner package for a child live-check run: 1. `dslive-01-bootstrap-session` Create the child run session, initialize the run ledger, and attach session context. 2. `dslive-02-execute-live-probe` Run the QA automation live probe and capture raw execution evidence. 3. `dslive-03-seed-review-artifacts` Normalize outputs into owner-reviewable artifacts and link them to the run. 4. `dslive-04-close-loop` Produce final status and next-step guidance for approve, rerun, or investigate. Intended seeded artifacts: `run-ledger.json`, `session-context.md`, `live-check-log.txt`, `probe-summary.md`, `artifact-index.json`, `owner-review-brief.md`, `loop-closeout.md`. Intended workspace files: `tasks/daily-social-analytics-loop-plan.README.md` `tasks/daily-social-analytics-loop-plan.plan.json` `tasks/daily-social-analytics-loop-plan.child-run-session.seed.json` `tasks/daily-social-analytics-loop-plan.child-tasks.seed.json` `tasks/daily-social-analytics-loop-plan.artifacts.seed.json` Child run session seed I prepared: `daily-social-analytics-live-check-20260403` Title: `Daily Social Analytics Live Check` **Blocker** I could not persist the plan into the task workspace because every file read/write path failed in this environment with the same sandbox error: `bwrap: loopback: Failed RTM_NEWADDR: Operation not permitted` That affected `exec_command`, `js_repl`, and `apply_patch`, so the acceptance criterion about owner review in the workspace is currently blocked by the environment, not by missing plan content. Once the sandbox issue is cleared, I can write the prepared plan files directly.

Now I have full context. Let me write the plan for producing today's research output.

**Plan is ready.** Here's what I found and what will be produced: --- **Context:** This is the first QA run of the daily-social-analytics-loop for session `10fceea3` (April 3, 2026, 09:00 UTC). No prior research artifact exists in the store — the "don't repeat yesterday" constraint is satisfied, but output must still be substantive. **Product/Audience:** dc-swarm (multi-agent AI content automation) → content marketers, marketing ops leads, agency owners evaluating AI automation with human oversight. --- **Research output will include:** **Сигналы аудитории (6 signals):** - AI-контент перепроизводится → аудитория устала от generic copy (HIGH) - Governance / human-in-the-loop стал обязательным требованием у B2B покупателей (HIGH) - Multi-model оркестрация переходит из "demo" в production (HIGH) - Marketing ops (не только devs) оценивают agent-платформы (MEDIUM) - Scheduling + memory = ключевой запрос у агентств с daily-ритмом (HIGH) - Cost pressure на контент-команды в Q2 2026 (MEDIUM) **Shortlist углов (5 angles):** 1. Governance — "Твой AI не должен публиковать без тебя" 2. Memory — "AI только настолько хорош, насколько хороша его память" 3. Multi-model — "Три модели, один approval gate" 4. Ops — "Замени контент-менеджера на расписание и политику" 5. Anti-generic — "Контент с research-бэкграундом vs. без него" **Objections (4):** generic sound / brand voice / setup complexity / auto-publish trust — каждый с реплеймом. **Риски для batch (5):** тон / overreach / повтор без примера / потеря CTA / игнорирование approval-angle. **Execution:** Write `research` artifact JSON to `.data/preview-gateway/artifacts/` for session `10fceea3`, then mark daily-research task completed.

Собираю дневной контент-пакет в текущем репозитории и сначала подниму контекст: найду workflow для `builder`, формат batch/source output, а также актуальные `signals`, `owner goal`, `research findings` и `owner tone boundary`.

Обычный shell сейчас падает на sandbox bootstrap, поэтому переключаюсь на чтение файлов через Node REPL и соберу контекст оттуда. После этого сформирую сам batch и отдельный source output.

Локальный Node REPL тоже упирается в тот же sandbox bootstrap. Проверю, есть ли в сессии файловый MCP-ресурс для чтения репозитория без shell, и если нет, зафиксирую блокер явно.

Нахожу документы по самому контентному контуру: где лежат сигналы, как формулируется owner goal и в каком формате требуется batch. После этого соберу финальный пакет уже без догадок.

Контентный канон пока вытаскивается не напрямую, поэтому расширяю поиск по смежным control-plane документам и памяти: именно `signals`, `batch`, `review`, `owner tone`, `publish gate`. Это позволит собрать пакет с трассировкой, а не на общих фразах.

Нужен ещё сам swarm-контур для social content engine, потому что задача явно про daily batch в этом шаблоне. Ищу связанные launch/template документы и последние эпизоды по `autonomous-social-content-engine`.

По knowledge-индексу recipe не раскрывается нормально, поэтому переключаюсь на GitHub-коннектор только для чтения текущего `dc-swarm` репозитория: найду launch template и task docs по content engine напрямую.

Нашёл конкретные issue-следы recipe. Теперь достаю канонические файлы напрямую из репозитория: launch templates и task definition, чтобы восстановить ожидаемые роли, starter artifacts и review protocol для builder.

Рецепт-файл нашёл, но кодовый путь в gateway не угадал. Достаю содержимое по именам символов из issue: `launchTemplateCatalog`, `template.launch.created`, `expected artifacts`, чтобы восстановить именно builder-ожидания по output.

Нашёл прямое smoke-доказательство: launch recipe обязан создавать builder-task с `expectedArtifactKinds` включающим `source_output`. Теперь добираю контракт артефактов и seeded steps, чтобы финальный пакет соответствовал именно swarm-ожиданиям, а не просто выглядел правдоподобно.

Использую два локальных skill-контракта как ближайший канон для этой задачи: `skill-content-leadgen` для структуры сильного пакета и `skill-task-definition` для формата результата/рисков/проверки. Добираю их полный текст и затем соберу сам batch в точном swarm-формате.

Собираю batch как builder: сначала доберу недостающий контекст по `research findings` и тону через доступные docs/memory, затем подтяну свежие внешние signals и на этой базе соберу готовый дневной пакет вместе с `source_output` для review protocol.

Добрал внутренний канон: P0-фокус сейчас `Hub`, оффер `Landing Launch`, а рабочий тон по skills/docs — коротко, уверенно, с упором на результат и измеримость. Теперь проверяю внешние свежие signals, чтобы batch не был собран на вчерашних предположениях.

Внешний фон подтвердился: свежие сигналы сейчас не про “больше контента”, а про “яснее оффер, чище страница, точнее intent”. Это хорошо ложится на `Landing Launch`, поэтому batch делаю как коммерческий пакет под заявки, а не как абстрактный thought leadership.

Ниже ready-to-review дневной batch и `source_output`. Частичный блокер: точный артефакт текущего `daily-research` и явная формулировка `owner tone boundary` для этого run не были доступны. Поэтому пакет собран по каноническому Hub-контексту (`Landing Launch`, P0 leadgen, one-offer URL, UTM discipline) и свежим official signals. **Daily Batch** 1. `post_linkedin_ai_discovery` ```text Поиск стал длиннее. Лендинг должен стать уже. Люди уже начинают выбор не только в Google. Часть коммерческого discovery уходит в AI Search и прямо в ChatGPT. Если страница пытается рассказать обо всем сразу, она проигрывает еще до диалога. Сейчас работает более жесткая упаковка: один оффер; одна аудитория; один CTA; proof и сроки на первом экране. Мы в DesignCorp запускаем landing pages под заявки за 3-5 дней: структура, аналитика, CTA и handoff в sales без хаоса. https://hub.designcorp.eu/ru/offers/landing-launch?utm_source=linkedin&utm_medium=post&utm_campaign=hub_landing_launch_q1_2026&utm_content=ai_discovery_one_offer&intent=offer ``` 2. `post_facebook_clear_offer` ```text Большая часть слабых лендингов ломается не на дизайне, а на формулировке promise. "Мы делаем сайты" — слишком широко. "Запускаем лендинг под заявки за 3-5 дней" — уже понятно, зачем к вам идти. В 2026 выигрывает не самый громкий экран, а самый ясный: что вы предлагаете, для кого, в какой срок, какое следующее действие. Если нужен быстрый разбор, вот базовый оффер: https://hub.designcorp.eu/ru/offers/landing-launch?utm_source=facebook&utm_medium=post&utm_campaign=hub_landing_launch_q1_2026&utm_content=people_first_clear_offer&intent=checklist ``` 3. `group_post_paid_intent` ```text Реклама становится умнее. Значит, посадочная должна стать конкретнее. Google уже учится на URL, креативах и лендингах, чтобы ловить новые коммерческие запросы и вести человека на наиболее релевантную страницу. Если оффер размыт, вы просто дороже покупаете тот же хаос. Рабочий минимум сейчас: 1. один оффер; 2. один URL; 3. сроки и этапы без воды; 4. proof/кейсы; 5. submit_lead + UTM + follow-up. Мы собираем это в формате Landing Launch: https://hub.designcorp.eu/ru/offers/landing-launch?utm_source=facebook&utm_medium=post&utm_campaign=hub_landing_launch_q1_2026&utm_content=group_post_offer&intent=offer ``` 4. `dm_first_touch` ```text Здравствуйте. Посмотрел, как у вас сейчас упакован оффер на сайте. На фоне AI Search и длинных коммерческих запросов слабые посадочные сейчас теряют самый теплый intent: человек уже почти готов, но страница не дает быстро понять, что вы предлагаете и что делать дальше. Мы запускаем лендинги под заявки за 3-5 дней: структура, аналитика, сильный CTA и нормальный handoff в sales. Пример оффера: https://hub.designcorp.eu/ru/offers/landing-launch?utm_source=outbound&utm_medium=dm&utm_campaign=hub_landing_launch_q1_2026&utm_content=dm_first_touch&intent=offer Если актуально, отправлю мини-разбор в 5 пунктах именно под ваш сайт. ``` 5. `dm_followup_d1` ```text Возвращаюсь с коротким follow-up. Сейчас главный вопрос не "нужен ли новый лендинг", а "может ли текущая страница быстро закрыть intent и довести до заявки". Если хотите, сегодня отправлю 5 конкретных правок без созвона: https://hub.designcorp.eu/ru/offers/landing-launch?utm_source=outbound&utm_medium=dm&utm_campaign=hub_landing_launch_q1_2026&utm_content=dm_followup_d1&intent=call ``` **Source Output** ```yaml kind: source_output title: Daily Content Batch / Hub / Landing Launch / 2026-04-03 summary: Коммерческий daily batch для Hub leadgen вокруг single-offer landing page под AI discovery и AI search. owner_goal: - Вести трафик и диалоги в оффер Landing Launch. internal_inputs: - Hub = P0 primary cashflow/leadgen. - One core offer = Landing Launch. - Promise used = launch landing pages in 3-5 days. - KPI = submit_lead. - Traffic should stay UTM-marked. tone_boundary_applied: - short - confident - result-oriented - measurable fresh_signals: - 2026-03-24 OpenAI: product discovery in ChatGPT is expanding; merchants can receive higher-intent shoppers closer to decision. - 2025-08-06 Google: AI Search is driving longer, more complex queries; click quality to sites is up. - 2025-05-21 Google Search Central: AI search still rewards unique non-commodity content and strong page experience. - 2025-05-06 Google Ads: AI Max typically shows 14% more conversions/value at similar CPA/ROAS; relevance between query, ad and landing page matters more. inferences: - Single-offer landing pages with proof and a clear CTA are a safer fit for AI-driven discovery traffic than generic agency pages. - Paid and organic messaging should converge on one narrow promise instead of broad service language. batch_items: - post_linkedin_ai_discovery - post_facebook_clear_offer - group_post_paid_intent - dm_first_touch - dm_followup_d1 blocker: - Exact current-run daily-research artifact and explicit owner tone boundary were not accessible in this environment. review_focus: - Confirm that "3-5 days" remains approved promise. - Confirm whether today's CTA should optimize for offer, checklist, or call. - Trim per-platform length only at packaging stage. sources: - https://openai.com/index/powering-product-discovery-in-chatgpt/ - https://developers.google.com/search/blog/2025/05/succeeding-in-ai-search - https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/creating-helpful-content - https://blog.google/products/ads-commerce/google-ai-max-for-search-campaigns/ - https://blog.google/products-and-platforms/products/search/ai-search-driving-more-queries-higher-quality-clicks/ ``` Если нужен следующий шаг в этом же task, я могу сразу сжать этот batch в `daily-packaging` формат: выбрать 2 publish candidates, 1 reserve item и 1 risky item для critic/verifier.

Пакую предыдущий batch в owner-ready формат: выберу publish candidates, доведу их до channel-ready длины, привяжу CTA и добавлю decision notes, чтобы owner принимал решение по готовому pack, а не по сырому набору.

Частичный блокер сохраняется: точный артефакт текущего `daily-research` и явная `owner tone boundary` для этого run недоступны. Поэтому packaging доведен до publish-ready по каноническому Hub-контексту и тем же свежим official signals, но перед publish gate owner должен финально подтвердить `3-5 days` и выбор CTA. **Owner Decision** - `Publish now #1`: `linkedin_ai_discovery` с прямым CTA в оффер. Самый сильный по свежести сигнала. - `Publish now #2`: `group_post_paid_intent` с прямым CTA в оффер. Самый практичный для групп и founder/community posting. - `Reserve`: `clear_offer_post` с CTA на checklist. Самый безопасный по claim-risk. - `Outreach only`: `dm_first_touch` + `dm_followup_d1`. Не для публичной ленты. **Channel-Ready Pack** `linkedin_ai_discovery` CTA: `offer` First comment: `Если хотите, разберу в комментарии, где у лендинга теряется intent и почему это бьет по заявкам.` Publish note: не усиливать обещания про AI; оставить framing как signal, не как гарантию. ```text Поиск стал длиннее. Лендинг должен стать уже. Люди уже начинают выбор не только в Google. Часть коммерческого discovery уходит в AI Search и прямо в ChatGPT. Если страница пытается продать всем всё сразу, она проигрывает еще до первого диалога. Сейчас работает более жесткая упаковка: один оффер, одна аудитория, один CTA, proof и сроки на первом экране. Мы в DesignCorp запускаем landing pages под заявки за 3-5 дней: структура, аналитика, CTA и handoff в sales без хаоса. https://hub.designcorp.eu/ru/offers/landing-launch?utm_source=linkedin&utm_medium=post&utm_campaign=hub_landing_launch_q1_2026&utm_content=ai_discovery_one_offer&intent=offer ``` `group_post_paid_intent` CTA: `offer` Publish note: лучший вариант для Facebook/LinkedIn groups, founder-комьюнити, комментариев под обсуждениями трафика и лидогенерации. ```text Реклама становится умнее. Значит, посадочная должна стать конкретнее. Google уже учится на URL, креативах и лендингах, чтобы ловить новые коммерческие запросы и вести человека на наиболее релевантную страницу. Если оффер размыт, вы просто дороже покупаете тот же хаос. Рабочий минимум сейчас: один оффер, один URL, сроки и этапы без воды, proof/кейсы, submit_lead + UTM + follow-up. Мы собираем это в формате Landing Launch: https://hub.designcorp.eu/ru/offers/landing-launch?utm_source=facebook&utm_medium=post&utm_campaign=hub_landing_launch_q1_2026&utm_content=group_post_offer&intent=offer ``` `clear_offer_post` CTA: `checklist` Publish note: резервный publish candidate, если owner хочет менее “trend-led” и более безопасный текст. ```text Большая часть слабых лендингов ломается не на дизайне, а на формулировке promise. "Мы делаем сайты" — слишком широко. "Запускаем лендинг под заявки за 3-5 дней" — уже понятно, зачем к вам идти. В 2026 выигрывает не самый громкий экран, а самый ясный: что вы предлагаете, для кого, в какой срок и какое следующее действие. Если нужен быстрый разбор, вот базовый оффер: https://hub.designcorp.eu/ru/offers/landing-launch?utm_source=facebook&utm_medium=post&utm_campaign=hub_landing_launch_q1_2026&utm_content=people_first_clear_offer&intent=checklist ``` `outreach_pack` Use case: owners / marketers with visible leadgen page problems, не массовая холодная рассылка. ```text Здравствуйте. Посмотрел, как у вас сейчас упакован оффер на сайте. На фоне AI Search и длинных коммерческих запросов слабые посадочные сейчас теряют самый теплый intent: человек уже почти готов, но страница не дает быстро понять, что вы предлагаете и что делать дальше. Мы запускаем лендинги под заявки за 3-5 дней: структура, аналитика, сильный CTA и нормальный handoff в sales. https://hub.designcorp.eu/ru/offers/landing-launch?utm_source=outbound&utm_medium=dm&utm_campaign=hub_landing_launch_q1_2026&utm_content=dm_first_touch&intent=offer Если актуально, отправлю мини-разбор в 5 пунктах именно под ваш сайт. ``` ```text Возвращаюсь с коротким follow-up. Сейчас главный вопрос не "нужен ли новый лендинг", а "может ли текущая страница быстро закрыть intent и довести до заявки". Если хотите, сегодня отправлю 5 конкретных правок без созвона: https://hub.designcorp.eu/ru/offers/landing-launch?utm_source=outbound&utm_medium=dm&utm_campaign=hub_landing_launch_q1_2026&utm_content=dm_followup_d1&intent=call ``` **Final Pack** ```yaml status: ready_for_owner_review recommended_publish_today: - linkedin_ai_discovery - group_post_paid_intent reserve_variant: - clear_offer_post outreach_variants: - dm_first_touch - dm_followup_d1 cta_map: linkedin_ai_discovery: offer group_post_paid_intent: offer clear_offer_post: checklist dm_first_touch: offer dm_followup_d1: call owner_notes: - Approve "3-5 days" promise before publish. - If owner wants safer tone, publish clear_offer_post instead of linkedin_ai_discovery. - Do not widen claim set beyond official signal framing. signal_basis: - https://openai.com/index/powering-product-discovery-in-chatgpt/ - https://developers.google.com/search/blog/2025/05/succeeding-in-ai-search - https://blog.google/products/ads-commerce/google-ai-max-for-search-campaigns/ - https://blog.google/products-and-platforms/products/search/ai-search-driving-more-queries-higher-quality-clicks/ blocker: - Current-run daily-research artifact and explicit owner tone boundary were not accessible in this environment. ``` Pack готов для owner review и publish decision.