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grahama1970/argue

多角色結構化辯論協調器。角色透過 /dogpile 進行研究、透過 /ask 諮詢同事,並針對複雜問題進行辯論,最終達成細膩的綜合見解。

argue 是什麼?

這個技能「argue」是一個多角色結構化辯論協調器,專為處理需要多面向觀點的複雜問題而設計。不同於傳統的單一模型回答,argue 讓兩個或多個角色獨立透過 `/dogpile` 進行深度研究,並可透過 `/ask` 諮詢領域專家同事,進行多輪辯論,最後產生一個強調「細膩綜合見解」而非勝負的報告。其適用平台可能包括 Claude Code、Cursor、Codex 等支援技能擴展的 AI 代理環境。技能透過嚴謹的「研究→辯論→反駁→反思」循環運作,每個角色在每一輪中都可以調用 `/dogpile` (多來源研究)、`/ask` (同事諮詢)、`/memory` (記憶回顧) 和 `/taxonomy` (論點分類) 等技能來強化論證。協調器會根據論點品質、證據深度、讓步品質等多項指標進行評分,並在收斂、無新論點或達到最大輪數時終止辯論。最終輸出的綜合報告會包含同意點、真正分歧點、讓步記錄、最強論證以及開放性問題,為使用者提供一個遠比單一答案更豐富、更具洞察力的分析。

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

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說明文件

argue 是做什麼的?

多角色結構化辯論協調器。兩個或多個角色獨立透過 /dogpile 進行研究、透過 /ask 諮詢領域同事,並針對一個「細膩的綜合見解」進行辯論——不以分出勝負為目標。

為何不直接問一個模型?

單一模型的答案自信卻平淡。真正理解困難問題(Collatz 猜想、P vs NP、意識、政策取捨)需要:

  • 對同一問題具備多重領域視角
  • 對抗壓力——每一方都對另一方的推理進行壓力測試
  • 研究深度——每個角色獨立進行 /dogpile 研究
  • 社群圖譜——角色可透過 /ask 諮詢同事的專業意見
  • 讓步追蹤——綜合報告記錄了哪些觀點被讓步以及原因
  • BDI 加權推理——角色橋樑權重影響辯論風格

架構

┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  Argue 協調器                               │
│  - 辯論循環(研究 → 辯論 → 反駁 → 反思)                  │
│  - 並行角色執行                                            │
│  - 基於收斂的終止條件                                      │
│  - 綜合見解生成                                            │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘
         │                              │
    ┌────┴──────┐                 ┌─────┴─────┐
    │ 角色 A     │                │ 角色 B     │
    │ (執行緒)   │                │ (執行緒)   │
    ├────────────┤                ├────────────┤
    │ 技能:      │                │ 技能:      │
    │ - dogpile  │                │ - dogpile  │
    │ - ask      │                │ - ask      │
    │ - memory   │                │ - memory   │
    │ - taxonomy │                │ - taxonomy │
    └────────────┘                └────────────┘
         │                              │
         └──────────┬───────────────────┘
                    │
    ┌───────────────┴────────────────────┐
    │          綜合見解引擎                │
    │  - 各方的最強論點                    │
    │  - 同意點                           │
    │  - 真正的分歧點                      │
    │  - 讓步記錄                         │
    │  - 開放性問題                       │
    │  - 細膩的結論                       │
    └────────────────────────────────────┘

指令

# 兩個角色就一個問題進行辯論
./run.sh argue "Collatz 猜想是否可判定?" \
  --persona-a embry --persona-b horus --rounds 5

# 三方小組討論
./run.sh argue "AGI 對齊的最佳方法" \
  --personas embry,horus,brandon --rounds 7

# 快速 3 輪辯論,自動選取角色
./run.sh argue "我們應該使用微服務還是單體架構?"

# 恢復中斷的辯論
./run.sh resume <debate-id>

# 查看辯論記錄
./run.sh transcript <debate-id>

# 產生綜合見解報告
./run.sh synthesize <debate-id>

# 檢查辯論狀態
./run.sh status

辯論循環

每一輪遵循 研究 → 辯論 → 反駁 → 反思:

第 k 輪:

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    1. 研究階段                               │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 每個角色:                                                   │
│ - /dogpile 從其領域視角探索各自問題                           │
│ - /ask 諮詢同事以獲取專家意見                                │
│ - /memory 回顧先前論點和相關知識                             │
│ - 審查對手先前的論點以尋找弱點                               │
│ (預算:每輪每個角色最多 3 次研究呼叫)                        │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    2. 辯論階段                               │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 每個角色:                                                   │
│ - 提出立場,附帶證據和引用                                  │
│ - 參考 /dogpile 的發現和 /ask 同事的回應                     │
│ - 使用 /taxonomy 橋樑屬性標記論點                           │
│ - 受限於角色的 BDI 狀態和橋樑權重                           │
│   (高精確度角色 → 形式化證明)                                │
│   (高韌性角色 → 實際影響)                                    │
│   (高脆弱性角色 → 邊界案例、失敗模式)                        │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    3. 反駁階段                               │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 每個角色:                                                   │
│ - 反擊對手最弱的論點                                        │
│ - 承認對手最強的論點(強制讓步)                              │
│ - 找出對手證據中的漏洞                                      │
│ - 提出改進或折衷方案                                        │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    4. 反思階段                               │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 每個角色:                                                   │
│ - 歸檔輪次情節(論點、證據、讓步)                           │
│ - 將成功的論點儲存在 /memory 中                              │
│ - 根據對手的證據更新信念狀態                                 │
│ - 評估自身立場的信心 (0.0-1.0)                               │
│ - 識別什麼會改變他們的想法                                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   5. 評分與檢查點                             │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 協調器:                                                     │
│ - 評分論點強度、證據品質、新穎性                             │
│ - 追蹤讓步記錄                                               │
│ - 檢查終止條件                                               │
│ - 儲存檢查點                                                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

角色能力

辯論中的每個角色皆可完整使用以下技能:

技能目的
/dogpile深度多來源研究 (ArXiv, Brave, GitHub, YouTube, Perplexity)
/ask諮詢同事角色以獲取領域專業知識
/memory回顧先前的知識、過去的辯論、學到的事實
/taxonomy使用聯合分類法橋樑對論點進行分類
/consume-book搜尋已攝取的書籍以獲取支持證據
/consume-youtube搜尋相關演講/講座記錄

/ask 同事模式

在研究階段,角色可以諮詢其社交圖譜中的同事:

Embry (航太工程師, 精確度=0.85):
  → /ask brandon "Collatz 的計算複雜度角度是什麼?"
  → Brandon (SPARTA 實習生, 熱情): 返回複雜度理論觀點
  → Embry 將其融入她的形式化論證中

Horus (AI, 韌性=0.80):
  → /ask embry "動態系統方法實際上是否收斂?"
  → (Embry 正在忙於辯論, 所以 Horus 查詢 /memory 取得 Embry 先前的陳述)
  → Horus 利用此點挑戰收斂假設

同事諮詢增加了:

  • 領域多樣性,超越辯論者本身
  • 社會證明——「我專精於 X 的同事證實...」
  • 交叉傳播——論點因相鄰專長而更加豐富

評分系統

與 battle(有勝負)不同,argue 的評分追蹤辯論品質:

指標權重描述
證據品質2x引用的來源、/dogpile 深度、同儕審查
論點新穎性1.5x先前未提出的新觀點
讓步品質2x承認對手的強項(這是好的)
邏輯連貫性1x內部一致性
反駁精準度1x針對特定主張,而非稻草人謬誤
信心校準0.5x信心與證據強度相符

與 battle 的關鍵差異:讓步獲得正面評分。讓步強項並據此修正立場的角色,得分會高於那些固執己見且無證據支持的角色。

終止條件

當滿足任一條件時,辯論結束:

  1. 收斂:所有角色的信心變化 < 0.1 持續 2 輪(他們達成一致)
  2. 無新產出:連續 2 輪沒有新的論點或證據
  3. 最大輪數:達到設定的限制
  4. 綜合見解就緒:協調器偵測到足夠素材產生細膩結論
  5. 緊急停止:透過 ./run.sh stop 手動終止

綜合見解輸出

終止後,協調器產生結構化的綜合見解報告:

# 辯論綜合見解:Collatz 猜想是否可判定?

## 參與者
- **Embry** (航太工程師, 精確度=0.85) — 形式化/數學觀點
- **Horus** (AI, 韌性=0.80) — 計算/實務觀點

## 輪次數:5 | 終止原因:收斂

## 同意點
1. 廣義的 3n+1 問題是不可判定的 (Conway 1972)
2. 目前透過停止時間的方法顯示出統計收斂性
3. 證明可能需要全新的數學工具

## 真正分歧點
1. 測度論方法是否能填補這個差距 (Embry: 是, Horus: 不足)
2. 驗證到 2^68 的相關性 (Horus: 有意義, Embry: 與證明無關)

## 讓步記錄
- 第 2 輪:Embry 承認驗證到 2^68 提供了有用的啟發式信心
- 第 3 輪:Horus 承認 Conway 關於廣義形式不可判定性的結果
  並不直接暗示特定 3n+1 情況的不可判定性
- 第 4 輪:雙方都承認 Terras 密度定理是最強的正向結果

## 最強論點
1. [Embry, 第 3 輪] 透過動態系統的 Syracuse 函數分析顯示...
2. [Horus, 第 2 輪] FRACTRAN 等價性證明了計算豐富性...

## 開放性問題
1. Tao (2019) 關於「幾乎所有」整數的部分結果能否擴展?
2. 是否存在某種計算複雜度障礙,阻止基本證明的存在?

## 細膩結論
Collatz 猜想佔據了一個獨特位置:其廣義形式已被證明難以判定 (Conway),
但特定的 3n+1 情況或許是可解的。最終得以解決的最強證據來自 Tao 2019
年的結果,顯示幾乎所有軌道都達到接近 1 的值。然而,從「幾乎所有」到
「所有」之間的差距可能需要全新的技術...

## 來源
- [ArXiv] Tao (2019) "Collatz 映射的幾乎所有軌道都達到..."
- [ArXiv] Conway (1972) "不可預測的迭代"
- ...

記憶架構

每個角色維護獨立的辯論記憶:

debates/<debate_id>/
├── config.json              # 問題、角色、設定
├── transcript.md            # 完整辯論記錄
├── synthesis.md             # 最終綜合見解報告
├── persona_a/
│   ├── research/            # 每輪的 /dogpile 結果
│   ├── colleague_consults/  # /ask 回應
│   ├── arguments/           # 每輪提交的論點
│   ├── concessions.json     # 讓步的內容與時機
│   └── confidence.json      # 各輪的信心軌跡
├── persona_b/
│   └── ...
└── scoring/
    ├── round_001.json
    ├── round_002.json
    └── summary.json

角色無法存取對手的內部研究——只能存取他們已發布的論點。 這防止了對抗壓力的短路。

辯論模式

1. 對抗模式 (預設)

兩個角色採取相反立場。適用於有明確立場的問題。

./run.sh argue "單體 vs 微服務" --mode adversarial

2. 小組討論模式

三個以上角色從不同角度討論。適用於複雜問題。

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

3. 蘇格拉底模式

一個角色提出探詢性問題,另一個角色辯護。適用於壓力測試想法。

./run.sh argue "我們的 SPARTA 架構是健全的" --mode socratic --questioner horus --defender embry

4. 魔鬼代言人模式

一個角色被迫反駁一個他們可能同意的立場。適用於找出盲點。

./run.sh argue "Rust 在嵌入式領域比 C++ 更好" --mode devils-advocate --advocate embry

運用的技能

技能使用者目的
dogpile所有角色每輪進行深度多來源研究
ask所有角色諮詢同事角色以獲取專家意見
memory所有角色回顧先前的知識 + 儲存辯論學習成果
taxonomy所有角色使用橋樑屬性標記論點
consume-book所有角色搜尋已攝取的書籍以獲取證據
consume-youtube所有角色搜尋演講記錄以獲取證據
episodic-archiver協調器歸檔已完成的辯論
task-monitor協調器長期辯論的進度追蹤

範例會話

# Embry 和 Horus 就 Collatz 猜想進行辯論
./run.sh argue "Collatz 猜想是否可判定?" \
  --persona-a embry --persona-b horus --rounds 5

# 輸出:
# 辯論 ID: argue_20260212_153000
# 問題:Collatz 猜想是否可判定?
# 角色:Embry (精確度=0.85) vs Horus (韌性=0.80)
# 模式:對抗
#
# 第 1 輪 / 5
# [Embry] 正在透過 /dogpile 研究 "Collatz 動態系統 Terras 定理"...
# [Embry] /ask brandon "Collatz 停止時間的計算複雜度角度"
# [Horus] 正在透過 /dogpile 研究 "Collatz 不可判定性 Conway FRACTRAN"...
# [Horus] /ask embry "測度論能否填補幾乎所有的差距"

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.

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