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grahama1970/argue

多角色结构化辩论编排器。不同角色通过 /dogpile 独立研究,通过 /ask 咨询同事,针对复杂问题进行辩论,最终形成细腻的综合结论。

argue 是什么?

argue 是一个旨在促进对复杂、模棱两可或跨学科问题进行深入、多角度理解的多角色辩论编排器。它通过创建具有不同领域视角、研究技能和推理风格的不同 AI 角色,并用有结构的交锋来挑战和丰富彼此的观点。该工具的核心循环是研究→论证→反驳→反思,确保每个论点都基于通过 `/dogpile` 进行的独立研究,并通过 `/ask` 咨询同事角色得到丰富。辩论并非为了决出胜负,而是为了追踪让步、识别分歧并最终生成一个细致的综合结论,该结论捕捉了论点的强度、一致点和最扎实的开放性问题的分析。这使得 argue 对于深入研究诸如科拉茨猜想、P 与 NP 问题或宏观政策权衡等难题特别有价值,它利用了多个角色视角的对抗性压力来揭示单个模型可能忽略的细微差别。

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

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文档

argue 是做什么的?

多角色结构化辩论编排器。两个或多个角色通过 /dogpile 独立研究,通过 /ask 咨询领域同事,并朝着细腻的综合结论——而非胜者——进行辩论。

为什么不只问一个模型?

单一模型的答案自信但扁平。真正理解难题(科拉茨猜想、P vs NP、意识、政策权衡)需要:

  • 对同一问题的多领域视角
  • 对抗压力——每一方都压力测试对方的推理
  • 研究深度——每个角色进行独立的 /dogpile 研究
  • 社交图谱——角色可以通过 /ask 向同事寻求专家意见
  • 让步追踪——综合结论记录被让步的内容及其原因
  • BDI 加权推理——角色桥梁权重影响论证风格

架构

┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  argue 编排器                             │
│  - 辩论循环(研究 → 论证 → 反驳 → 反思)               │
│  - 并发角色执行                                          │
│  - 基于收敛的终止                                        │
│  - 综合结论生成                                          │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘
         │                              │
    ┌────┴──────┐                 ┌─────┴─────┐
    │ 角色 A    │                │ 角色 B    │
    │ (线程)    │                │ (线程)    │
    ├────────────┤                ├────────────┤
    │ 技能:    │                │ 技能:    │
    │ - dogpile │                │ - dogpile │
    │ - ask     │                │ - ask     │
    │ - memory  │                │ - memory  │
    │ - taxonomy│                │ - taxonomy│
    └────────────┘                └────────────┘
         │                              │
         └──────────┬───────────────────┘
                    │
    ┌───────────────┴────────────────────┐
    │          综合结论引擎              │
    │  - 每方最有力的论点               │
    │  - 一致点                         │
    │  - 真正的分歧点                   │
    │  - 让步日志                       │
    │  - 开放性问题                     │
    │  - 细腻的结论                     │
    └────────────────────────────────────┘

命令

# 两个角色就一个问题进行辩论
./run.sh argue "科拉茨猜想是否可判定?" \
  --persona-a embry --persona-b horus --rounds 5

# 三人小组辩论
./run.sh argue "AGI 对齐的最佳方法" \
  --personas embry,horus,brandon --rounds 7

# 快速 3 轮辩论,自动选择角色
./run.sh argue "应该使用微服务还是单体架构?"

# 恢复中断的辩论
./run.sh resume <debate-id>

# 查看辩论记录
./run.sh transcript <debate-id>

# 生成综合报告
./run.sh synthesize <debate-id>

# 检查辩论状态
./run.sh status

辩论循环

每一轮遵循 研究 → 论证 → 反驳 → 反思:

第 k 轮:

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    1. 研究阶段                              │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 每个角色:                                                │
│ - 从其领域视角通过 /dogpile 研究问题                       │
│ - 通过 /ask 向同事寻求专家意见                             │
│ - 通过 /memory 回忆先前的论点和相关知识                     │
│ - 审查对手先前的论点以寻找弱点                             │
│ (预算:每轮每个角色最多 3 次研究调用)                      │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    2. 论证阶段                              │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 每个角色:                                                │
│ - 用证据 + 引用呈现立场                                   │
│ - 引用 /dogpile 的发现和 /ask 的同事回复                   │
│ - 使用 /taxonomy 桥梁属性标记论点                          │
│ - 受角色 BDI 状态和桥梁权重约束                           │
│   (高 Precision 角色 → 形式证明)                          │
│   (高 Resilience 角色 → 实际意义)                         │
│   (高 Fragility 角色 → 边缘案例,失败模式)                │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    3. 反驳阶段                              │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 每个角色:                                                │
│ - 反驳对手最薄弱的论点                                    │
│ - 承认对手最强的论点 (强制让步)                            │
│ - 识别对手证据中的空白                                    │
│ - 提出改进方案或中间地带                                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   4. 反思阶段                               │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 每个角色:                                                │
│ - 存档本轮事件 (论证、证据、让步)                          │
│ - 将成功的论证存入 /memory                                │
│ - 根据对手的证据更新信念状态                              │
│ - 评估自身对当前立场的信心 (0.0-1.0)                       │
│ - 找出能改变自己想法的因素                                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   5. 评分与检查点                            │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 编排器:                                                  │
│ - 对论证强度、证据质量、新颖性进行评分                     │
│ - 跟踪让步日志                                             │
│ - 检查终止条件                                             │
│ - 保存检查点                                               │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

角色能力

辩论中的每个角色都能完全使用以下技能:

技能用途
/dogpile深度多源研究 (ArXiv, Brave, GitHub, YouTube, Perplexity)
/ask向同事角色咨询领域专业知识
/memory回忆先验知识、过往辩论、学到的事实
/taxonomy使用联邦分类法桥梁对论证进行分类
/consume-book搜索已摄入的书籍以寻找支持性证据
/consume-youtube搜索演讲记录以查找相关讲座/课程

/ask 同事模式

在研究阶段,角色可以咨询其社交图谱中的同事:

Embry (航空航天工程师, Precision=0.85):
  → /ask brandon "科拉茨猜想的计算复杂性角度是什么?"
  → Brandon (SPARTA 实习生, 热情): 返回复杂性理论视角
  → Embry 将其纳入她的形式论证中

Horus (AI, Resilience=0.80):
  → /ask embry "动力系统方法真的会收敛吗?"
  → (Embry 正在忙于论证,所以 Horus 查询 /memory 以获取 Embry 先前的陈述)
  → Horus 用它来挑战收敛假设

同事咨询增加了:

  • 领域多样性——超越辩论者自身
  • 社会证明——“我专攻 X 的同事确认...”
  • 交叉授粉——由邻近专业知识丰富的论证

评分系统

与 battle(有赢家)不同,argue 的评分追踪辩论质量:

指标权重描述
证据质量2x引用的来源、/dogpile 深度、同行评审
论证新颖性1.5x以前未提出的新视角
让步质量2x承认对手的强点(这是好的)
逻辑连贯性1x内部一致性
反驳精确性1x针对具体主张,而非稻草人
信心校准0.5x信心与证据强度匹配

与 battle 的关键区别:让步得到正面评分。一个承认强点并完善立场的角色,得分高于一个固执己见但无证据的角色。

终止条件

当满足任何条件时,辩论结束:

  1. 收敛:所有角色的信心增量 < 0.1 持续 2 轮(他们达成一致)
  2. 无产出:连续 2 轮没有新论点或证据
  3. 最大轮数:达到配置的限制
  4. 综合结论就绪:编排器检测到足够的材料以获得细腻的结论
  5. 终止开关:通过 ./run.sh stop 手动终止

综合输出

终止后,编排器生成结构化的综合报告:

# 辩论综合结论:科拉茨猜想是否可判定?

## 参与者
- **Embry** (航空航天工程师, Precision=0.85) — 形式/数学视角
- **Horus** (AI, Resilience=0.80) — 计算/实践视角

## 轮数:5 | 终止原因:收敛

## 一致点
1. 广义的 3n+1 问题是不可判定的 (Conway 1972)
2. 当前通过停止时间的方法显示出统计收敛
3. 证明可能需要新的数学工具

## 真正的分歧点
1. 测度论方法能否弥合差距 (Embry: 可以, Horus: 不够)
2. 计算验证到 2^68 的相关性 (Horus: 有意义, Embry: 与证明无关)

## 让步日志
- 第 2 轮:Embry 承认验证到 2^68 提供了有用的启发式信心
- 第 3 轮:Horus 承认广义形式科的 Conway 不可判定性结果并不直接意味着特定 3n+1 情况的不可判定性
- 第 4 轮:双方均承认 Terras 密度定理是最强的正面结果

## 最有力的论点
1. [Embry, 第 3 轮] 通过动力系统进行的 Syracuse 函数分析表明...
2. [Horus, 第 2 轮] FRACTRAN 等价性展示了计算的丰富性...

## 开放性问题
1. Tao 关于“几乎所有”整数的部分结果 (2019) 能否被推广?
2. 是否存在一个复杂理论障碍阻止初等证明?

## 细腻结论
科拉茨猜想占据了一个独特的位置:在其广义形式上被证明是困难的 (Conway) ,但特定的 3n+1 情况可能是可处理的。Tao 2019 年的结果是解决该问题的最强证据,该结果表明几乎所有轨道都达到接近 1 的值。然而,从“几乎所有”到“所有”之间的差距可能需要根本性的新技术...

## 来源
- [ArXiv] Tao (2019) "Almost all orbits of the Collatz map attain..."
- [ArXiv] Conway (1972) "Unpredictable iterations"
- ...

记忆架构

每个角色维护独立的辩论记忆:

debates/<debate_id>/
├── config.json              # 问题、角色、设置
├── transcript.md            # 完整辩论记录
├── synthesis.md             # 最终综合报告
├── persona_a/
│   ├── research/            # 每轮的 /dogpile 结果
│   ├── colleague_consults/  # /ask 响应
│   ├── arguments/           # 每轮提交的论证
│   ├── concessions.json     # 他们让步了什么以及何时
│   └── confidence.json      # 多轮中的信心轨迹
├── persona_b/
│   └── ...
└── scoring/
    ├── round_001.json
    ├── round_002.json
    └── summary.json

角色无法访问对手的研究——只能访问他们发布的论点。这可以防止短路对抗压力。

辩论模式

1. 对抗(默认)

两个角色采取对立立场。适用于有明显对立面的问题。

./run.sh argue "单体 vs 微服务" --mode adversarial

2. 小组

三个或更多角色从不同角度讨论。适用于复杂问题。

./run.sh argue "AGI 对齐方法" --mode panel --personas embry,horus,brandon

3. 苏格拉底式

一个角色提出探索性问题,另一个角色辩护。适用于压力测试想法。

./run.sh argue "我们的 SPARTA 架构是可靠的" --mode socratic --questioner horus --defender embry

4. 魔鬼代言人

一个角色被迫为自己可能同意的立场进行反对论证。适用于发现盲点。

./run.sh argue "Rust 在嵌入式领域优于 C++" --mode devils-advocate --advocate embry

所用技能

技能使用者用途
dogpile所有角色每轮的深度多源研究
ask所有角色向同事角色咨询专家意见
memory所有角色回忆先验知识 + 存储辩论中学到的知识
taxonomy所有角色用桥梁属性标记论证
consume-book所有角色搜索已摄入的书籍以获取证据
consume-youtube所有角色搜索演讲记录以获取证据
episodic-archiver编排器存档完成的辩论
task-monitor编排器长辩论的进度跟踪

示例会话

# Embry 和 Horus 就科拉茨猜想进行辩论
./run.sh argue "科拉茨猜想是否可判定?" \
  --persona-a embry --persona-b horus --rounds 5

# 输出:
# Debate ID: argue_20260212_153000
# Question: 科拉茨猜想是否可判定?
# Personas: Embry (Precision=0.85) vs Horus (Resilience=0.80)
# Mode: Adversarial
#
# Round 1/5
# [Embry] 通过 /dogpile 研究 "Collatz dynamical systems Terras theorem"...
# [Embry] /ask brandon "科拉茨停止时间的复杂性理论角度"
# [Horus] 通过 /dogpile 研究 "Collatz undecidability Conway FRACTRAN"...
# [Horus] /ask embry "测度论能否弥合几乎

…

[因翻译而截断]

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.

相关技能