多视角对话素材

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name: 多视角对话素材
description: 从多个视角并行生成多轮追问对话，作为公众号文章的原始素材。用户输入一个起始问题，AI 自动从不同视角展开深度对话
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# 多视角对话素材生成

## 适用场景

用户提供一个起始问题或观点，希望从多个不同视角与 AI 进行多轮深度对话，生成原始素材。这些素材后续可作为公众号文章 Skill 的输入。

## 输入

用户提供以下信息（格式宽松，结构化或自然语言均可，AI 自行解析）：

- 问题/观点（必填）：起始话题
- 视角（可选）：用户指定的视角，不足默认数量的由 AI 补齐
- 视角数量（可选）：默认 3 个，可配置 2-5 个
- 追问轮数（可选）：每个视角的对话轮数，默认 5 轮，可配置 3-8 轮
- 输出目录（可选）：素材文件保存位置，默认 `$WECHAT_ARTICLES_DIR`

示例输入：

```
为什么大公司的创新总是比不过小公司？
视角：产品经理、投资人
轮数：6
```

或自然语言：

```
帮我从投资人和产品经理的角度聊聊为什么大公司创新不行，每个聊 6 轮
```

## 执行流程

### 阶段一：解析与补齐视角

1. 解析用户输入，提取问题、视角、轮数等参数
2. 如果用户指定的视角不足默认数量，AI 自动补齐。补齐规则：
   - 选择与问题最相关、且彼此差异最大的视角
   - 优先选有实操经验的具体角色（如"做过 3 年用户增长的运营负责人"），而不是泛泛标签（如"运营视角"）
   - 禁止选择纯技术视角的角色（如工程师、架构师、CTO、技术总监等），因为技术视角的对话素材难以在公众号文章中引用和应用。应选择业务、管理、用户、商业等非技术视角
   - 每个视角需要包含：角色名称、职业背景（1-2 句）、核心关注点（这个角色最在意什么）、思维方式（这个角色习惯怎么看问题）
3. 将完整的视角列表展示给用户确认，用户可调整

### 阶段二：并行生成对话

用户确认视角后，使用 Task 工具为每个视角启动一个并行的子智能体（subagent_type: general-purpose）。

所有子智能体同时启动，互不依赖。

每个子智能体收到的 prompt 必须包含以下完整信息：

```
你的任务是模拟一场深度对话，你需要同时扮演两个角色：

【提问者角色】
角色名称：[名称]
职业背景：[背景描述]
核心关注点：[这个角色最在意什么]
思维方式：[这个角色习惯怎么看问题]

【回答者角色】
你是一个知识渊博、有独立见解的 AI。回答时要有观点、有案例、有细节，不说正确的废话。

【起始问题】
[用户的原始问题]

【对话规则】
1. 共进行 [N] 轮对话
2. 第 1 轮：以提问者身份，基于起始问题提出第一个问题。不同角色的第一个问题必须不同——每个角色应从自己最关心的切入点出发，问出只有这个角色才会问的问题。例如同一个话题，投资人可能问"这个趋势背后有没有商业机会"，而产品经理可能问"用户在这个场景下的真实痛点是什么"
3. 然后以回答者身份回答
4. 第 2 轮起：以提问者身份，从上一轮回答中挑出最值得深挖的具体内容继续追问，然后以回答者身份回答
5. 每轮追问必须基于上一轮回答中的具体内容，不能跳到无关话题

【追问策略】
优先使用以下追问方向（根据上下文灵活选择，不要机械轮换）：
- "为什么"：深挖原因和底层逻辑
- "怎么做"：追问具体的落地方法和步骤
- "有没有反例"：挑战观点，寻找例外情况
- "能举个例子吗"：要求用具体案例说明
- "如果……会怎样"：探索边界条件和极端情况

【提问要求】
- 提问必须简短精炼，2-5 句话，不超过 50 字
- 直接切中要害，不要铺垫、不要解释为什么问这个问题
- 像真实对话中的追问，而不是书面化的长问题
- 好的提问示例："你说的反例具体是哪个？"、"那如果团队规模超过 50 人呢？"、"这个逻辑在 B 端产品上也成立吗？"
- 坏的提问示例："你刚才提到了一个很有意思的观点，关于团队规模对创新的影响，我想进一步了解一下，如果团队规模超过 50 人的话，这个结论是否还能成立？"

【回答要求】
- 每轮回答 300-500 字，信息密度高
- 必须包含具体的观点判断，不能两边都说有道理
- 尽量用案例、数据、类比来支撑观点
- 允许有棱角和立场，不追求面面俱到

【输出格式】
严格按以下格式输出，不要添加任何额外说明：

# 视角：[角色名称]

## 人设
[角色背景完整描述]

## 起始问题
[用户的原始问题]

---

### 第 1 轮

**提问：**
[提问内容]

**回答：**
[回答内容]

### 第 2 轮

**提问：**
[追问内容]

**回答：**
[回答内容]

...（依此类推直到第 N 轮）
```

子智能体完成对话后，将输出内容写入文件。文件命名：`视角[序号]-[角色名称].md`（如 `视角1-产品经理.md`）。

### 输出目录规则

1. 根据用户的起始问题，AI 生成一个简短的主题摘要作为文件夹名（8-15 字，概括核心话题，如"用Token打磨思考"、"大公司创新困境"）
2. 在输出目录下创建该文件夹：`[输出目录]/[主题摘要]/`
3. 所有视角文件保存在该文件夹内
4. 默认输出目录为 `$WECHAT_ARTICLES_DIR`（需在环境变量中配置）

示例路径：`$WECHAT_ARTICLES_DIR/用Token打磨思考/视角1-产品经理.md`

### 阶段三：主题一致性校验

所有子智能体完成后，AI 必须读取所有视角的对话内容，检查主题一致性：

1. 提取每个视角对话的核心讨论方向（用一句话概括）
2. 判断所有视角是否围绕同一个核心主题展开。判断标准：
   - 各视角的讨论应该是同一个话题的不同切面，而不是各聊各的
   - 允许切入角度不同，但最终讨论的底层问题应该一致
3. 如果发现某个视角明显跑偏（讨论方向与其他视角的核心主题不一致）：
   - 向用户说明哪个视角跑偏了，以及它实际讨论的方向
   - 询问用户：是以跑偏的视角为准调整其他视角，还是重新生成跑偏的视角
   - 根据用户选择，重新生成需要调整的视角

### 阶段四：汇总输出

所有子智能体完成后：

1. 列出文件夹路径和所有生成的文件
2. 简要说明每个视角的对话覆盖了哪些方向
3. 提示用户可以将这些素材文件作为公众号文章 Skill 的输入

如果某个子智能体失败，告知用户哪个视角失败了，其余正常输出。

## 质量要求

### 追问质量
- 每轮追问必须紧扣上一轮回答的具体内容，禁止泛泛提问
- 追问要体现该视角角色的专业性和独特关注点
- 不同视角的追问方向应有明显差异

### 回答质量
- 有明确的观点和判断，不做墙头草
- 用具体案例、数据、类比支撑，不空谈理论
- 信息密度高，每段都有新信息
- 允许争议性观点，鼓励有棱角的表达