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grahama1970/argue

Orchestrator für strukturierte Debatten mit mehreren Personas. Personas recherchieren via /dogpile, konsultieren Kollegen via /ask und argumentieren für eine nuancierte Synthese – nicht für einen Gewinner.

Was ist argue?

Dieses Skill orchestriert eine strukturierte Debatte mit mehreren KI-Personas, um komplexe, kontroverse Fragen zu analysieren – von der Collatz-Vermutung bis hin zur AGI-Ausrichtung. Statt einer einfachen Antwort eines einzelnen Modells erzeugt es eine nuancierte Synthese, die multiple Perspektiven, Gegendruck, unabhängige Recherche und soziale Graphik einbezieht. Der Debattenzyklus besteht aus den Phasen Recherche, Argumentieren, Entgegnung und Reflexion. Jede Persona hat Zugriff auf Skills wie `/dogpile` (Tiefenrecherche), `/ask` (Kollegenkonsultation), `/memory` und `/taxonomy`. Das System unterstützt verschiedene Modi: adversarial (Standard), Panel (drei oder mehr Personas), Sokratisch (Fragen und Verteidigen) und Advocatus Diaboli. Im Gegensatz zu einem „Kampf“ wird das Aufgeben guter Punkte positiv bewertet. Das Skill erzeugt eine strukturierte Synthese mit Übereinstimmungen, echten Meinungsverschiedenheiten, Zugeständnissen und einer nuancierten Schlussfolgerung. Es ist für Entwickler und KI-Agenten-Nutzer konzipiert, die tiefe, evidenzbasierte Diskussionen benötigen, und basiert auf einer Architektur, die über CLI-Befehle wie `./run.sh argue` gesteuert wird.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Antigravity
npx skills add https://github.com/grahama1970/agent-skills/tree/main/skills/argue

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Dokumentation

Was macht argue?

Orchestrator für strukturierte Debatten mit mehreren Personas. Zwei oder mehr Personas recherchieren unabhängig via /dogpile, konsultieren Domain-Kollegen via /ask und argumentieren für eine nuancierte Synthese – nicht für einen Gewinner.

Warum nicht einfach ein Modell befragen?

Einzelmodell-Antworten sind selbstbewusst, aber flach. Echtes Verständnis schwieriger Probleme (Collatz-Vermutung, P vs NP, Bewusstsein, politische Abwägungen) erfordert:

  • Mehrere Domain-Perspektiven auf dieselbe Frage
  • Gegnerischen Druck – jede Seite stresstest die Argumentation der anderen
  • Forschungstiefe – jede Persona führt unabhängige /dogpile-Recherche durch
  • Sozialer Graph – Personas können Kollegen via /ask um Expertenmeinungen bitten
  • Zugeständnisprotokoll – die Synthese erfasst, was und warum zugegeben wurde
  • BDI-gewichtete Argumentation – Brückengewichte der Persona beeinflussen den Argumentationsstil

Architektur

┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│               Argue Orchestrator                           │
│  - Debattenzyklus (recherchieren → argumentieren →        │
│       entgegnen → reflektieren)                           │
│  - Gleichzeitige Persona-Ausführung                       │
│  - Konvergenzbasierte Beendigung                          │
│  - Synthesegeneuerung                                     │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘
         │                              │
    ┌────┴──────┐                 ┌─────┴─────┐
    │ Persona A  │                │ Persona B  │
    │ (Thread)   │                │ (Thread)   │
    ├────────────┤                ├────────────┤
    │ Skills:    │                │ Skills:    │
    │ - dogpile  │                │ - dogpile  │
    │ - ask      │                │ - ask      │
    │ - memory   │                │ - memory   │
    │ - taxonomy │                │ - taxonomy │
    └────────────┘                └────────────┘
         │                              │
         └──────────┬───────────────────┘
                    │
    ┌───────────────┴────────────────────┐
    │          Synthese-Engine            │
    │  - Stärkste Argumente von allen    │
    │  - Übereinstimmungspunkte          │
    │  - Punkte echter Uneinigkeit        │
    │  - Zugeständnisprotokoll            │
    │  - Offene Fragen                   │
    │  - Nuanciertes Fazit               │
    └────────────────────────────────────┘

Befehle

# Zwei Personas argumentieren über eine Frage
./run.sh argue "Ist die Collatz-Vermutung entscheidbar?" \
  --persona-a embry --persona-b horus --rounds 5

# Dreier-Panel-Debatte
./run.sh argue "Bester Ansatz für AGI-Ausrichtung" \
  --personas embry,horus,brandon --rounds 7

# Kurze 3-Runden-Debatte mit automatisch ausgewählten Personas
./run.sh argue "Sollten wir Microservices oder Monolithen verwenden?"

# Unterbrochene Debatte fortsetzen
./run.sh resume <debate-id>

# Debatten-Transkript anzeigen
./run.sh transcript <debate-id>

# Synthesebericht erstellen
./run.sh synthesize <debate-id>

# Debattenstatus prüfen
./run.sh status

Debattenzyklus

Jede Runde folgt recherchieren → argumentieren → entgegnen → reflektieren:

Runde k:

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    1. RECHERCHE-PHASE                        │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Jede Persona:                                                │
│ - /dogpile zu ihrer Frage aus ihrer Domain-Perspektive       │
│ - /ask einen Kollegen um Experten-Input                      │
│ - /memory ruft frühere Argumente und relevantes Wissen ab    │
│ - Prüft frühere Argumente des Gegners auf Schwächen          │
│ (Budget: max. 3 Forschungsaufrufe pro Persona pro Runde)     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    2. ARGUMENTATIONS-PHASE                    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Jede Persona:                                                │
│ - Präsentiert Position mit Beweisen und Zitaten              │
│ - Bezieht sich auf /dogpile-Ergebnisse und /ask-Antworten    │
│ - Markiert Argumente mit /taxonomy-Brückenattributen         │
│ - Eingeschränkt durch BDI-Zustand und Brückengewichte        │
│   (hohe Präzision-Persona → formale Beweise)                 │
│   (hohe Belastbarkeit-Persona → praktische Implikationen)    │
│   (hohe Fragilität-Persona → Randfälle, Fehlermodi)          │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    3. ENTGEGNUNGS-PHASE                       │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Jede Persona:                                                │
│ - Entkräftet die schwächsten Punkte des Gegners               │
│ - Erkennt die stärksten Punkte des Gegners an (erzwungenes    │
│   Zugeständnis)                                              │
│ - Identifiziert Lücken in der Beweisführung des Gegners       │
│ - Schlägt Verfeinerungen oder einen Mittelweg vor             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   4. REFLEXIONS-PHASE                         │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Jede Persona:                                                │
│ - Archiviert Rundenepisode (Argumente, Beweise, Zugeständnisse)
│ - Speichert erfolgreiche Argumente in /memory                 │
│ - Aktualisiert Überzeugungszustand basierend auf Gegnerbeweisen
│ - Bewertet eigenes Selbstvertrauen (0.0-1.0) zur aktuellen   │
│   Position                                                    │
│ - Identifiziert, was ihre Meinung ändern würde                │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   5. BEWERTUNG & CHECKPUNKT                    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Orchestrator:                                                │
│ - Bewertet Argumentstärke, Beweisqualität, Neuartigkeit      │
│ - Verfolgt Zugeständnisprotokoll                              │
│ - Prüft Abbruchbedingungen                                   │
│ - Speichert Checkpunkt                                       │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Persona-Fähigkeiten

Jede Persona in der Debatte hat vollen Zugriff auf:

SkillZweck
/dogpileTiefe Multi-Quellen-Recherche (ArXiv, Brave, GitHub, YouTube, Perplexity)
/askKonsultation einer Kollegen-Persona für Domain-Expertise
/memoryAbruf von Vorwissen, früheren Debatten, gelernten Fakten
/taxonomyKlassifizierung von Argumenten mit Föderierter Taxonomie Brücken
/consume-bookDurchsuchung ingestierter Bücher nach unterstützenden Beweisen
/consume-youtubeDurchsuchung von Transkripten nach relevanten Vorträgen/Vorlesungen

Das /ask-Kollegen-Muster

Während der Recherche-Phase können Personas Kollegen aus ihrem sozialen Graphen konsultieren:

Embry (Luft- und Raumfahrtingenieurin, Präzision=0.85):
  → /ask brandon "Wie ist der Komplexitätstheorie-Winkel zu Collatz?"
  → Brandon (SPARTA-Praktikant, enthusiastisch): Gibt Perspektive der Komplexitätstheorie zurück
  → Embry verwendet dies in ihrem formalen Argument

Horus (KI, Belastbarkeit=0.80):
  → /ask embry "Konvergiert der dynamische Systemansatz tatsächlich?"
  → (Embry ist mit Argumentieren beschäftigt, also fragt Horus /memory nach früheren Embry-Aussagen)
  → Horus verwendet dies, um die Konvergenzannahme in Frage zu stellen

Die Kollegenkonsultation fügt hinzu:

  • Domain-Diversität über die Debattenteilnehmer hinaus
  • Sozialer Beweis – „Mein Kollege, der sich auf X spezialisiert hat, bestätigt …“
  • Gegenseitige Befruchtung – Argumente werden durch angrenzende Expertise bereichert

Bewertungssystem

Anders als „Kampf“ (mit einem Gewinner) verfolgt argue die Debattenqualität:

MetrikGewichtBeschreibung
Beweisqualität2xZitierte Quellen, /dogpile-Tiefe, Peer-Review
Neuartigkeit des Arguments1,5xNeue Perspektive, die vorher nicht vorgebracht wurde
Zugeständnisqualität2xAnerkennung starker Punkte des Gegners (das ist GUT)
Logische Kohärenz1xInterne Konsistenz
Entgegnungspräzision1xBezieht sich auf konkrete Behauptungen, keine Scheinargumente
Vertrauenskalibrierung0,5xVertrauen stimmt mit Beweisstärke überein

Hauptunterschied zu Kampf: Zugeständnisse werden POSITIV bewertet. Eine Persona, die einen starken Punkt zugibt und ihre Position verfeinert, erhält eine höhere Punktzahl als eine, die dogmatisch ohne Beweise an ihrer Position festhält.

Abbruchbedingungen

Debatte endet, wenn IRGENDEINE Bedingung erfüllt ist:

  1. Konvergenz: Vertrauensdeltas aller Personas < 0,1 für 2 Runden (sie stimmen überein)
  2. Nullproduktion: Keine neuen Argumente oder Beweise für 2 Runden
  3. Maximale Runden: Konfiguriertes Limit erreicht
  4. Synthese bereit: Orchestrator erkennt ausreichend Material für ein nuanciertes Fazit
  5. Notaus: Manuelle Beendigung via ./run.sh stop

Synthese-Ausgabe

Nach Beendigung erzeugt der Orchestrator eine strukturierte Synthese:

# Debatten-Synthese: Ist die Collatz-Vermutung entscheidbar?

## Teilnehmer
- **Embry** (Luft- und Raumfahrtingenieurin, Präzision=0.85) – Formale/mathematische Perspektive
- **Horus** (KI, Belastbarkeit=0.80) – Rechnerische/praktische Perspektive

## Runden: 5 | Beendigung: Konvergenz

## Übereinstimmungspunkte
1. Das generalisierte 3n+1-Problem ist unentscheidbar (Conway 1972)
2. Aktuelle Ansätze über Stoppzeiten zeigen statistische Konvergenz
3. Ein Beweis erfordert wahrscheinlich neue mathematische Werkzeuge

## Punkte echter Uneinigkeit
1. Ob maßtheoretische Ansätze die Lücke schließen können (Embry: ja, Horus: unzureichend)
2. Die Relevanz rechnerischer Verifikation bis 2^68 (Horus: sinnvoll, Embry: irrelevant für Beweis)

## Zugeständnisprotokoll
- Runde 2: Embry gab zu, dass Verifikation bis 2^68 nützliche heuristische Konfidenz liefert
- Runde 3: Horus gab zu, dass Conways Unentscheidbarkeitsergebnis für generalisierte Formen
  nicht direkt die Unentscheidbarkeit des spezifischen 3n+1-Falls impliziert
- Runde 4: Beide gaben zu, dass Terras' Dichtesatz das stärkste positive Ergebnis ist

## Stärkste Argumente
1. [Embry, Runde 3] Syracuse-Funktionsanalyse via dynamischer Systeme zeigt …
2. [Horus, Runde 2] FRACTRAN-Äquivalenz demonstriert rechnerischen Reichtum …

## Offene Fragen
1. Können Taos partielle Ergebnisse (2019) zu „fast allen“ ganzen Zahlen erweitert werden?
2. Gibt es eine komplexitätstheoretische Barriere für einen elementaren Beweis?

## Nuanciertes Fazit
Die Collatz-Vermutung nimmt eine einzigartige Position ein: nachweislich schwer in ihrer
generalisierten Form (Conway), dennoch könnte der spezifische 3n+1-Fall lösbar sein.
Der stärkste Hinweis auf eine eventuelle Lösung kommt von Taos Ergebnis von 2019,
das zeigt, dass fast alle Orbits Werte nahe 1 erreichen. Allerdings könnte die Lücke zwischen
„fast allen“ und „allen“ fundamental neue Techniken erfordern …

## Quellen
- [ArXiv] Tao (2019) „Almost all orbits of the Collatz map attain …“
- [ArXiv] Conway (1972) „Unpredictable iterations“
- …

Speicherarchitektur

Jede Persona unterhält einen isolierten Debatten-Speicher:

debates/<debate-id>/
├── config.json              # Frage, Personas, Einstellungen
├── transcript.md            # Vollständiges Debatten-Transkript
├── synthesis.md             # Abschlussbericht der Synthese
├── persona_a/
│   ├── research/            # /dogpile-Ergebnisse pro Runde
│   ├── colleague_consults/  # /ask-Antworten
│   ├── arguments/           # Eingereichte Argumente pro Runde
│   ├── concessions.json     # Was und wann zugegeben wurde
│   └── confidence.json      # Vertrauensentwicklung über Runden
├── persona_b/
│   └── …
└── scoring/
    ├── round_001.json
    ├── round_002.json
    └── summary.json

Personas können nicht auf die Forschung des Gegners zugreifen – nur auf deren veröffentlichte Argumente. Dies verhindert eine Kurzschlusshandlung des gegnerischen Drucks.

Debatten-Modi

1. Adversarial (Standard)

Zwei Personas nehmen gegensätzliche Positionen ein. Gut für Fragen mit klaren Seiten.

./run.sh argue "Monolith vs Microservices" --mode adversarial

2. Panel

Drei oder mehr Personas diskutieren aus verschiedenen Blickwinkeln. Gut für komplexe Fragen.

./run.sh argue "AGI-Ausrichtungsansätze" --mode panel --personas embry,horus,brandon

3. Sokratisch

Eine Persona stellt bohrende Fragen, die andere verteidigt. Gut zum Belasten von Ideen.

./run.sh argue "Unsere SPARTA-Architektur ist solide" --mode socratic --questioner horus --defender embry

4. Advocatus Diaboli

Eine Persona wird gezwungen, gegen eine Position zu argumentieren, der sie vielleicht zustimmt. Gut zum Finden von blinden Flecken.

./run.sh argue "Rust ist besser als C++ für Embedded" --mode devils-advocate --advocate embry

Verwendete Skills

SkillVerwendet vonZweck
dogpileAlle PersonasTiefe Multi-Quellen-Recherche pro Runde
askAlle PersonasKonsultation von Kollegen-Personas für Experten-Input
memoryAlle PersonasAbruf von Vorwissen + Speicherung von Debatten-Lernerfahrungen
taxonomyAlle PersonasMarkierung von Argumenten mit Brückenattributen
consume-bookAlle PersonasDurchsuchung ingestierter Bücher nach Beweisen
consume-youtubeAlle PersonasDurchsuchung von Vorlesungstranskripten nach Beweisen
episodic-archiverOrchestratorArchivierung abgeschlossener Debatten
task-monitorOrchestratorFortschrittsverfolgung für lange Debatten

Beispiel-Sitzung

# Embry und Horus argumentieren über die Collatz-Vermutung
./run.sh argue "Ist die Collatz-Vermutung entscheidbar?" \
  --persona-a embry --persona-b horus --rounds 5

# Ausgabe:
# Debattent-ID: argue_20260212_153000
# Frage: Ist die Collatz-Vermutung entscheidbar?
# Personas: Embry (Präzision=0.85) vs Horus (Belastbarkeit=0.80)
# Modus: Adversarial
#
# Runde 1/5
# [Embry] Recherchiere via /dogpile "Collatz Dynamische Systeme Terras Theorem"…
# [Embry] /ask brandon "Komplexitätstheorie-Winkel zu Collatz-Stoppzeiten"
# [Horus] Recherchiere via /dogpile "Collatz Unentscheidbarkeit Conway FRACTRAN"…
# [Horus] /ask embry "Schließt Maßtheorie die Lücke bei fast allen…"

… (für die Übersetzung gekürzt)

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

grahama1970/acceptance-contract

Turn a client brief, zip bundle, directory, or single requirements file into a typed acceptance-contract bundle with extracted requirements, acceptance checks, open questions, an immutable-goal draft, and a create-report-backed decision report. Use when users say acceptance contract, brief to requirements, freeze the goal, create immutable goal, amend immutable goal, build a Battle requirements bundle, or extract requirements from this bundle.

grahama1970/agent-ecosystem

Canonical map and shared contracts for the agent-governance ecosystem: the pi.receipt_envelope.v1 boundary envelope, the component graph, and the rules for which component owns which schema. Use when wiring a skill or extension into the shared receipt world, when asking how shame, triage-error, tau, ask, project-watchdog, ops-herdr, ponytail, and Memory fit together, or when validating an envelope.

grahama1970/agentic-evals

Agentic evaluation of skills using multi-trial fixtures, deterministic command assertions, trajectory checks, safety constraints, and evidence-backed readiness scoring. Use when users ask for agentic evals, multi-trial skill evaluation, skill trajectory validation, or readiness scoring for a skill workflow.

grahama1970/agent-inbox

File-based inter-agent messaging with headless dispatch. Check inbox, send bugs/requests to other projects, automatically spawn headless agents to fix bugs, and track progress via task-monitor.

grahama1970/agents-registry

Generate and query the centralized agent identity registry. Scans .pi/agents/*/AGENTS.md, parses frontmatter, outputs agents-registry.json and optionally syncs to /memory for semantic search.

grahama1970/agent-status

Artifact-driven status surfaces for long-running project-agent work. Maintains status.json, events.jsonl, proof manifests, and a stale-aware STATUS.html so humans can tell where the agent is, what passed, what is still unproven, and what decision or action is next — without dashboard theater.

grahama1970/align

Round-based context alignment before execution. Use when the human, project agent, WebGPT, scillm, ask, dogpile, memory, or project-knowledge may each hold different facts about a task; especially before ambiguous design, infographic, product workflow, high-stakes implementation, plan-iterate, project-infographic, or multi-review work.

grahama1970/analytics

Flexible data science analytics for any dataset. Auto-discovers schema, recommends charts, exports to create-figure. Works with JSONL, JSON, CSV from any source.

grahama1970/analyze-chatterbox-emotions

Evaluate generated Chatterbox voice files as voice-quality artifacts: affect match, arousal/valence proxies, pause placement, intelligibility inputs, clipping, loudness, and discontinuity flags. Use when reviewing Chatterbox emotional tags, pauses, Turbo/base affect delivery, Persona Dream utterance renders, or whether generated speech matches an intended product-facing affect.

grahama1970/analyze-elf

Reverse-engineer features from ELF binaries. Extracts CLI commands, state machines, protocols, Zod schemas, and data models. Automatically generates a /create-walkthrough prosecution brief with Mermaid diagrams. Uses /treesitter for AST analysis of bundled JS/TS source.

grahama1970/animation-vocabulary

Reverse-lookup glossary that turns a vague description of a web animation or motion effect into its exact term ("the bouncy thing when a popover opens" → Pop in; "the iOS rubber-band scroll" → Rubber-banding). Use when the user asks "what's it called when…", or describes a motion effect without knowing its name and wants the right word to prompt an AI or designer with. For naming an effect, not designing or building one.

grahama1970/anonymize-data

Anonymize supported CSV, JSON, UTF-8 text, and SQLite files using an explicit policy through the oai-trial project. Use for anonymize data, pseudonymize exports, redact policy literals, or discover and explicitly approve fuzzy name aliases. The skill is a thin CLI/Docker interface, not another engine.

grahama1970/anvil

Heavy-duty "No-Vibes" debugging and hardening orchestrator. Use this for complex, stubborn bugs where `review-code` has failed, or for "Red Teaming" (hardening) a codebase. Runs multiple agents in parallel (Thunderdome) using git worktree isolation.

grahama1970/apple-design

Apple's approach to interface design and fluid, physical motion, translated for the web. Use when building or reviewing gesture-driven UI, spring animations, drag/swipe/sheet interactions, momentum and interruptible transitions, translucent materials and depth, typography (optical sizing, tracking, leading), reduced-motion, or the design foundations (feedback, spatial consistency, restraint) behind Apple-style interfaces.

grahama1970/arxiv

Search arXiv for papers and extract knowledge into memory. Use `search` to find papers, `learn` to extract knowledge.

grahama1970/ask

Use when the user asks to query project memory, ask an oracle, use supported browser-backed reviewers, run Tau roundtable/single-handler workflows, ask Pi-native subagents from within Pi, run persona/deep-review workflows, generate image prompts, check OS/project health through composed skills, or run an ask DAG. This skill is the executable /ask runtime; do not replace it with an informal subagent, plain web search, or hand-written review; inside Pi, explicit Pi-native subagent targets are routed through the pi-subagents tool as an Ask target type.

grahama1970/assess

Step back and critically reassess project state. Use when asked to "assess", "step back", "fresh eyes", "check alignment", "sanity check", "health check", "prune documentation", or "evaluate what's working". Offers documentation pruning and doc-code alignment analysis. Offer to run after major changes (don't auto-run).

grahama1970/assistant

Shared GPT + classifier inference gateway for persona monitor tasks. Routes validation and classification through a 4-tier cascade: heuristic → classifier → local GPT → scillm.

grahama1970/assistant-lab

Self-improvement workbench for /assistant. All the tools needed to diagnose, train, evaluate, and promote models in a continuous loop. The "warm pond" where /assistant evolves its own inference stack.

grahama1970/batch-quality

Pre-flight validation and quality gates for batch LLM operations. ACTUALLY tests samples through LLM before burning tokens. Uses SPARTA contracts for DuckDB validation queries. Integrates with task-monitor for enforced quality gates.

Verwandte Skills