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學術辯論與觀點比較框架。 LOAD THIS SKILL WHEN: debate、辯論、pro/con、正反方、devil's advocate、挑戰假設、counter-argument、反駁、compare viewpoints、比較觀點、challenge、質疑 CAPABILITIES: 純指令技能，不需要專屬 MCP tool。利用 LLM 推理能力 + 現有 tools (read_draft, search_local_references) 完成分析。
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
SOC 직업 분류 기준
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/u9401066/med-paper-assistant --skill academic-debate명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SKILL.md 표시 중
Run multiple complementary literature searches and merge results for broad coverage. Triggers include parallel search, 並行搜尋, 廣泛搜尋.
Cross-agent workflow for evidence-grounded manuscripts, proposals, reports, student papers, and preprints with auditable gates.
Cross-agent workflow for evidence-grounded manuscripts, proposals, reports, student papers, and preprints with auditable gates.
| name | academic-debate |
| description | 學術辯論與觀點比較框架。 LOAD THIS SKILL WHEN: debate、辯論、pro/con、正反方、devil's advocate、挑戰假設、counter-argument、反駁、compare viewpoints、比較觀點、challenge、質疑 CAPABILITIES: 純指令技能，不需要專屬 MCP tool。利用 LLM 推理能力 + 現有 tools (read_draft, search_local_references) 完成分析。 |
純指令技能。LLM 結構化思考 + read_draft, search_local_references, mcp_cgu_deep_think, mcp_cgu_spark_collision。
觸發：辯論、pro/con、devil's advocate、挑戰假設、compare viewpoints
針對研究議題結構化正反方論點。按證據等級排列： SR/Meta > RCT > Cohort > Case-Control > Cross-Sectional > Case Series > Expert Opinion
輸出：Position A (supporting) → Position B (opposing) → Methodological Considerations (偏誤) → Synthesis (agreement / disagreement / clinical bottom line)
系統性挑戰一個研究主張。5 面向：
產出：Strengthening Recommendations（address counter-arguments, add sensitivity analysis, cite SR, frame conservatively）
多個理論/方法系統性比較。預設比較維度： Evidence Base, Theoretical Foundation, Clinical Applicability, Patient Safety, Cost-Effectiveness, Current Guidelines, Limitations
| Type | Key Biases |
|---|---|
| RCT | Selection, performance, detection, attrition, reporting |
| Cohort | Selection, confounding, information, loss to follow-up, healthy worker |
| Case-Control | Recall, selection (controls), confounding, misclassification, temporal ambiguity |
| Cross-Sectional | No temporality, prevalence-incidence, non-response, information |
| Retrospective | Information (records), survivorship, confounding, missing data |
Auto-detect：randomized/RCT=RCT, cohort/prospective=Cohort, case-control/odds=Case-Control, cross-sectional/prevalence=Cross-Sectional, retrospective/chart=Retrospective