WorkBorne 提出了一种以人工制品转变为核心原语的任务合成框架。框架首先通过迭代网页检索构建一致且多样的制品语料库，每个语料库由若干真实文件、配置或数据集合组成。随后在语料库中寻找非平凡的输入‑输出制品组合，并识别它们之间的语义关系，如“编辑”“部署”“迁移”。每条转变记录了执行者、起始制品、目标制品以及关联关系，进而被实例化为可在终端环境中运行的代理任务。
实验构建了 1,061 个制品语料库、7,882 个任务环境，生成 15,485 条高质量轨迹，其中 53.6% 超过 30 步交互。使用 Qwen3.5‑27B 与 Qwen3.5‑35B‑A3B 进行评估，Terminal‑Bench 2.1 的成功率从 43.1% 提升至 61.8%，ClawEval General 分数从 75.0 提升至 80.2，且在所有合成基线中表现最优。进一步分析表明，转变深度与执行深度高度相关，语料库广度和转变深度提供互补的规模效应。
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