evidence-check

name	evidence-check
description	獨立證據查驗 — 對技術決策或做法進行四維度並行調查（學術研究、業界標準、最佳實踐、社群共識+反面意見），偵測跨來源衝突，輸出可復用的結構化報告。不同於 /design 和 /assist 的 inline 驗證，本 skill 是事後獨立深度調查。
allowed-tools	Read, Glob, Grep, Write, Agent, AskUserQuestion
argument-hint	<技術決策或做法的描述>
redundancy-peers	["design","assist"]

/evidence-check — 獨立證據查驗（不同於 /design 的 inline 驗證，本 skill 是獨立深度調查）

對單一技術主張(claim)從 4 個維度做獨立原始研究，與 /design 的 inline 驗證互補：

• /design：計畫建立過程中的 inline 驗證(驗證計畫中已有的引述是否充分)
• /evidence-check：事後獨立深度調查(對任意主張做原始多來源研究，不依賴既有 pipeline)

方法論依據： EBSE 四類證據分類(Kitchenham et al., 2004)、ITIL CMDB Reconciliation、DAMA-DMBOK Completeness

Step 0: 成本確認(HITL)

本 skill 啟動 2 個並行 subagent 做深度調查，token 消耗較高，用 AskUserQuestion 確認：

即將啟動 4 維度並行調查(2 subagents)，預估額外 token 消耗約 16,000-30,000。 調查對象：[摘要自 $ARGUMENTS]（獨立深度調查，不同於 /design、/assist 的 inline 驗證）

1. 繼續 — 啟動調查
2. 取消 — 結束流程

選擇取消則結束流程。

Step 1: 解析主張與維度 Manifest

1a. 標準化主張

從 $ARGUMENTS 提取被驗證的技術主張，重述為一句話：

被驗證主張： [標準化後的技術主張]

1b. 建立維度追蹤表

在 subagent 啟動前建立期望項目清單，調查完成後於 Step 4b 回填「狀態／信心度／主要依據」三欄：

維度	調查範圍	狀態	信心度	主要依據
D1: 學術研究	相關論文、benchmark、實驗數據(arXiv、IEEE、ACM)	PENDING	—	—
D2: 業界標準	RFC、W3C、OWASP、ITIL、NIST 等標準文件	PENDING	—	—
D3: 最佳實踐	官方指引、知名 library canonical pattern、生產案例	PENDING	—	—
D4: 社群共識+反面意見	GitHub discussions、SO、Reddit、官方 forum	PENDING	—	—

Step 2: 組裝 Subagent Context

依 EBSE 證據分類(Kitchenham et al., 2004)，將 4 維度分為 2 組：

• Formal Sources(A 組)： D1 學術 + D2 業界標準 — 正式出版或標準化的來源
• Practitioner Sources(B 組)： D3 最佳實踐 + D4 社群 — 實踐者經驗與群體智慧

Subagent A prompt(Formal Sources)：

你是一個證據評估助理。請對以下主張搜集正式來源的證據。

主張：{CLAIM}

D1 學術研究：
- 使用 WebSearch 搜尋學術文獻(arXiv、IEEE、ACM、Google Scholar)
- 回報：論文標題、ID/DOI、年份、關鍵發現、與主張的相關性
- 若無學術文獻，明確聲明 "NOT-FOUND"，不可用不相關論文填充

D2 業界標準：
- 搜尋 RFC、OWASP、W3C、NIST、ITIL、12-Factor 等標準
- 回報：標準名稱、版本、章節、如何適用

每個維度須回傳：
- status: FOUND | NOT-FOUND | PARTIAL
- confidence: HIGH | MEDIUM | LOW(LOW = 僅間接相關，HIGH = 直接引用主張)
- sources: [來源清單，含 URL 或 DOI]
- summary: 2-3 句摘要

Subagent B prompt(Practitioner Sources)：

你是一個證據評估助理。請對以下主張搜集實踐者來源的證據。

主張：{CLAIM}

D3 最佳實踐：
- 搜尋官方文件、canonical pattern、生產案例
- 回報：來源、版本、pattern 描述

D4 社群共識+反面意見：
- 搜尋 GitHub discussions、Stack Overflow(高票答案)、Reddit、官方 forum
- 特別搜尋反面意見：「X considered harmful」、migration guides(說明為何放棄某做法)
- 回報：來源 URL、票數/星數、立場(FOR / AGAINST / NUANCED)、核心論點

每個維度須回傳：
- status: FOUND | NOT-FOUND | PARTIAL
- confidence: HIGH | MEDIUM | LOW
- sources: [來源清單，含 URL]
- summary: 2-3 句摘要

Step 3: 並行啟動 Subagent

同時啟動 2 個 subagent，兩個 Agent() 呼叫放在同一個 message 中以實現並行：

Agent(subagent_type="general-purpose", model="haiku")
— prompt: Subagent A context(D1 學術 + D2 業界標準)

Agent(subagent_type="general-purpose", model="haiku")
— prompt: Subagent B context(D3 最佳實踐 + D4 社群共識)

合併規則：

1. 等待兩個 subagent 完成
2. 將 4 個維度的結果合併為統一維度表
3. 若 subagent 回傳格式不符預期，將該維度標記為 NO-DATA(不中斷流程)
4. 更新 Step 1b 的維度 Manifest 狀態欄(PENDING -> FOUND / NOT-FOUND / PARTIAL / NO-DATA)

Step 4: 衝突偵測與 Verdict

4a. 跨維度衝突分析

從合併結果中識別主張的各個面向，對每個面向比對 4 維度的立場：

衝突點	D1 學術	D2 業界標準	D3 最佳實踐	D4 社群	判定
[主張面向 A]	...	...	...	...	AGREE / PARTIAL / CONFLICT / NO-DATA
[主張面向 B]	...	...	...	...	...

判定定義(依據 ITIL CMDB Reconciliation)：

• AGREE：所有有資料的維度指向相同方向
• PARTIAL：多數同意但有一個維度提出保留意見或缺少資料
• CONFLICT：至少兩個維度主動矛盾
• NO-DATA：少於兩個維度有該面向的資料

對每個 CONFLICT 判定，撰寫衝突說明：

1. 衝突內容是什麼
2. 哪個維度的證據較強(根據時效性、引用數、官方地位)
3. 此衝突是已知辯論還是情境依賴

4b. 補齊維度追蹤表

回填 Step 1b 表格的「狀態」（FOUND / NOT-FOUND / PARTIAL）、「信心度」（HIGH / MEDIUM / LOW）、「主要依據」欄位。

4c. 整體 Verdict

根據維度覆蓋和衝突分析，判定為以下之一：

Verdict	條件
WELL-SUPPORTED	3-4 維 FOUND + 衝突表全為 AGREE 或 PARTIAL
CONDITIONALLY-SUPPORTED	2+ 維 FOUND，至少一個 PARTIAL，無 CONFLICT
WEAKLY-SUPPORTED	僅 1 維 FOUND 或多數 NOT-FOUND
CONFLICTED	衝突表有至少一個 CONFLICT 判定
INSUFFICIENT-EVIDENCE	3+ 維 NOT-FOUND 或 NO-DATA

免責聲明： WELL-SUPPORTED 不代表絕對正確 -- subagent 使用同一基底模型，可能存在系統性盲點(arXiv:2509.18970)。請自行驗證關鍵來源的 URL 和引述。

4d. /design 相容輸出

生成可直接貼入 /design plan 的表格：

Industry & Standards Reference：

技術決策	參照依據	類型	來源
[主張]	[D1/D2 來源]	學術研究 / 業界標準	[URL/DOI]

Community Consensus & Dissenting Views：

技術決策	社群共識	反面意見/已知陷阱	來源
[主張]	[D4 FOR 立場摘要]	[D4 AGAINST 立場摘要]	[URL]

4e. 報告持久化(可選)

使用 AskUserQuestion 詢問：

是否將完整報告寫入 plans/active/evidence-.md？

1. 寫入 — 持久化供後續參考
2. 不寫入 — 僅顯示在對話中

Slug 生成規則：從主張文字取 kebab-case，前綴 evidence-，最多 60 字元。