用途：交互式引导用户完成 FaMou 进化任务的完整流程，从模糊想法到任务说明文档 problem.md，再到评估器与初始解的实现与验证。
主要能力：分两阶段。阶段一为澄清，先检查数据文件、代码脚本、README、配置，能从中回答的问题不再提问；用 TODO 列表梳理必填项（核心问题与优化目标、输入输出规格、数据来源、约束及验证方法、评估器评分逻辑、初始解方案）与可选项；每轮只提一个问题，提供至少三个选项且最后一项为“其他（请说明）”，无效回答需重新选择，信息不充分则继续追问，全部解决后写入 problem.md 并请用户评审确认。阶段二为实现，先生成 evaluator.py（遵守固定接口与系统级约束，评分需区分质量等级），再生成单文件可直接运行的 init.py，最后生成不超过 100 行的 prompt.md，包含角色、任务描述、数据描述、可行解参考四部分，内容不得添加新假设且不含表情符号。
使用方式：验证时运行 python evaluator.py <path_to_init.py>，需同时满足 validity == 1、combined_score 为数值且不为 0、error_info == ""，否则修改产物重新验证。评估器接口为 evaluate(path_user_py: str, task_name: str = "default", timeout: int = 3600) -> dict，返回 validity、combined_score、cost_time、error_info。
适用场景：定义或澄清 FaMou 任务、编写任务说明文档、实现与验证 FaMou 实验输入物料。
限制：澄清循环每轮只提一个问题，不得并行；不得假设未解决的 TODO；实现阶段必须运行验证；若用户希望跳过澄清直接实现，可将已知信息缺口在 problem.md 中标注为假设后进入阶段二。具体收费、价格与平台支持情况暂未提供。