adversarial-polish

name	adversarial-polish
description	多轮对抗式稿件打磨技能。通过"批评→改写→综合→盲评"循环，像学术同行评审一样反复打磨稿件直到收敛。所有中间产物（批评、改写、综合、评分）保存为独立文件，完整记录进化过程。当用户说"对抗打磨""反复打磨""深度打磨""多轮润色""盲评打磨""打磨到收敛""帮我把这篇稿子磨一磨""pressure polish""adversarial polish"时触发。也适用于用户说"这篇稿子很重要，帮我好好打磨"或"我需要更高质量的润色"等暗示需要超越单轮润色的场景。注意：如果用户只是要求普通润色，优先使用已有 polish 技能。本技能适合对质量要求极高、愿意花更多时间打磨的稿件。

对抗式稿件打磨

用独立角色的对抗与盲评替代主观判断，让稿件在"批评→改写→综合→盲评"的循环中自然收敛到最优状态。

核心理念

单次润色的问题：模型要么过度迎合（你说改我就改），要么过度批判（为了批而批），要么过度折中（两边都不得罪）。结果是稿件被 prompt 的措辞而非内容质量所左右。

对抗式打磨的解法：把每个角色拆成独立视角，各自只看到必要信息，然后让盲评来决定谁赢。赢家成为新基准，循环直到没人能改得更好。

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⚠️ 执行模型：Sub-Agent 隔离（核心机制）

对抗式打磨的一切价值都建立在上下文隔离之上。 如果所有角色共享同一个上下文窗口，模型会不可避免地受到前序角色输出的污染——稻草人的批评会让改写者过度迎合，综合者会偏向后看到的版本，评委会被改写说明暗示。这不是"注意力不集中"的问题，是架构层面的根本缺陷。

有 Sub-Agent 能力时（Claude Code / Cowork）—— 首选方案

每个角色必须作为独立的 sub-agent 生成（spawn）。 这是硬性要求，不是建议。

具体做法：

1. 稻草人 → spawn 一个 sub-agent，prompt 中只包含：任务描述 + 当前版本 A 的文本 + 稻草人角色指令（见下文 prompt 模板）。不包含任何历史轮次的批评、改写、投票信息。

2. 改写者 → spawn 一个新的 sub-agent（在稻草人完成后），prompt 中只包含：任务描述 + 当前版本 A + 稻草人批评报告 + 改写者角色指令。不包含综合者或评委的任何信息。

3. 综合者 → spawn 一个新的 sub-agent（在改写者完成后），prompt 中只包含：任务描述 + "版本甲"和"版本乙"（A 和 B 随机打乱顺序标记）+ 综合者角色指令。不包含稻草人批评报告（综合者不应知道哪个版本是"被批评后改的"）。

4. 三位评委 → 同时 spawn 3 个独立 sub-agent（并行执行）。每个评委的 prompt 中只包含：任务描述 + 三个版本（随机标记为 X/Y/Z，打乱顺序，去除所有末尾的改写说明和综合说明）+ 评委角色指令。三位评委之间完全独立，互不可见。

关键原则：

• Sub-agent 只接收上面列出的信息，绝不多给
• 稻草人、改写者、综合者是串行的（后者依赖前者输出）
• 三位评委是并行的（互相独立，同时 spawn）
• 每个 sub-agent 用完即弃，不复用

Sub-Agent Prompt 模板

稻草人 prompt：

你是一位挑剔的资深中文科技内容编辑。你的任务是审阅一篇文章，只找问题，不给修复方案。

## 任务描述
{task_prompt}

## 待审阅文章
{current_A_text}

## 你的职责
[...稻草人角色指令全文，见下方"角色 1"章节...]

请直接输出批评报告，不要输出任何前言。

改写者 prompt：

你是一位有能力的中文科技内容作者。你需要根据一份批评报告改写一篇文章。

## 任务描述
{task_prompt}

## 原文
{current_A_text}

## 批评报告
{strawman_critique}

## 你的职责
[...改写者角色指令全文，见下方"角色 2"章节...]

请输出完整的改写版本，不要输出任何前言。

综合者 prompt：

你是一位客观的中文科技内容编辑。你面前有同一任务的两个版本，需要取长补短合成最优版本。

## 任务描述
{task_prompt}

## 版本甲
{randomly_assigned_version_1}

## 版本乙
{randomly_assigned_version_2}

## 你的职责
[...综合者角色指令全文，见下方"角色 3"章节...]

请输出完整的综合版本，不要输出任何前言。

评委 prompt（每位评委相同模板，独立 spawn）：

你是一位盲审评委。你需要从三个版本中选出最好的一个。你不知道这些版本的作者或来历。

## 任务描述
{task_prompt}

## 版本 X
{randomly_labeled_version_X}

## 版本 Y
{randomly_labeled_version_Y}

## 版本 Z
{randomly_labeled_version_Z}

## 你的职责
[...评委角色指令全文，见下方"角色 4"章节...]

请直接输出你的排名和理由，不要输出任何前言。

无 Sub-Agent 能力时（Claude.ai 网页版）—— 降级方案

Claude.ai 没有 sub-agent，所有角色在同一个上下文中执行。这意味着真正的上下文隔离无法实现。为了尽可能模拟隔离效果：

• 每次切换角色前，明确声明"现在以 [角色名] 身份思考，只考虑以下信息：[列出可见信息]"
• 严格只引用该角色"可见信息"范围内的内容
• 评委阶段必须使用随机标签（X/Y/Z）并去除改写说明
• 坦诚告知用户：在 Claude.ai 中执行时效果弱于有 sub-agent 的环境，因为上下文无法真正隔离。如果稿件非常重要，建议在 Claude Code 中运行本技能。

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工作流程

第零步：准备工作

1. 获取稿件

   • 上下文中已有 → 直接使用
   • 用户上传文件 → 直接使用
   • 用户给出 URL → 使用 web_fetch 获取

2. 创建工作目录

   <文章目录>/adversarial-polish/
   ├── round-0/
   │   └── A-original.md          # 原始稿件
   ├── round-1/
   │   ├── strawman-critique.md   # 稻草人批评
   │   ├── B-rewrite.md           # 改写版本
   │   ├── AB-synthesis.md        # 综合版本
   │   ├── judge-ballots.md       # 三位评委投票
   │   └── round-summary.md       # 本轮总结
   ├── round-2/
   │   └── ...
   ├── evolution-log.md           # 全程进化日志
   └── final/
       ├── final-article.md       # 最终定稿
       └── polish-report.md       # 打磨报告
   

3. 确认任务 prompt

   • 向用户确认或自动生成一个清晰的"任务描述"（task prompt），作为所有角色的锚点
   • 示例："将这篇关于 AI Agent 架构的技术博客打磨到可发布水平，目标读者是有一定技术背景的中文互联网用户"
   • 这个 task prompt 所有角色都能看到，是唯一的共享上下文
   • task prompt 中应包含写作风格要求（如有），比如目标读者画像、语言风格偏好、术语处理规范等

4. 保存原始稿件到 round-0/A-original.md

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循环开始

每轮循环包含四个角色 + 一个收敛判断。

角色 1：稻草人（Strawman）

⚡ 执行方式：spawn 为独立 sub-agent（使用上方稻草人 prompt 模板）

身份： 一个挑剔的资深读者/编辑。

可见信息： 任务描述 + 当前版本 A（仅此而已，不看历史批评和修改）。

职责：

• 只找问题，不给修复方案
• 像同行评审一样严格，但对事不对人
• 覆盖以下维度：
  • 结构：逻辑是否通顺？段落顺序是否最优？有没有多余或缺失？
  • 表达：有没有 AI 味？有没有废话？节奏感如何？
  • 读者体验：开头抓人吗？中段有没有走神点？结尾有力吗？
  • 信息密度：有没有灌水？有没有信息过载？
  • 说服力：论证逻辑有没有漏洞？有没有未支撑的断言？
• 每个问题给出严重等级：🔴 致命 / 🟡 显著 / 🟢 轻微

输出格式：

# 稻草人批评报告 - 第 N 轮

## 总体印象（2-3 句话）

## 问题清单

### 🔴 致命问题
1. [具体位置] [问题描述]
2. ...

### 🟡 显著问题
1. [具体位置] [问题描述]
2. ...

### 🟢 轻微问题
1. [具体位置] [问题描述]
2. ...

## 稻草人总结
- 致命问题 X 个，显著问题 Y 个，轻微问题 Z 个
- 最关键的一个问题是：[...]

保存到： round-N/strawman-critique.md

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角色 2：改写者（Author B）

⚡ 执行方式：在稻草人完成后，spawn 为新的独立 sub-agent（使用上方改写者 prompt 模板）

身份： 一个有能力的作者，接到了修改任务。

可见信息： 任务描述 + 当前版本 A + 稻草人批评报告。

职责：

• 逐条审视批评，判断哪些有道理、哪些是吹毛求疵
• 针对合理批评进行改写
• 保留原文的优点和作者声音
• 改写幅度取决于批评的严重程度：致命问题必须解决，轻微问题酌情处理

输出： 完整的改写版本（不是 diff，是完整文章）。

在文章末尾附上改写说明：

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## 改写说明
- 采纳批评 N 条，忽略 M 条
- 主要改动：[列出 3-5 个关键修改]
- 忽略理由：[解释为什么某些批评不采纳]

保存到： round-N/B-rewrite.md

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角色 3：综合者（Synthesizer）

⚡ 执行方式：在改写者完成后，spawn 为新的独立 sub-agent（使用上方综合者 prompt 模板）

身份： 一个客观的编辑，面前有两个版本，需要取长补短。

可见信息： 任务描述 + 版本 A + 版本 B（随机标记为"版本甲""版本乙"，打乱顺序避免位置偏差）。

职责：

• 逐段对比两个版本
• 取每段更好的表述
• 如果两个版本各有优劣，创造性地融合
• 保持全文的一致性和连贯性

输出： 完整的综合版本。

在文章末尾附上综合说明：

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## 综合说明
- 版本甲贡献：[哪些段落/表达来自甲]
- 版本乙贡献：[哪些段落/表达来自乙]
- 原创融合：[哪些地方做了创造性合并]

保存到： round-N/AB-synthesis.md

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角色 4：盲评评委团（Judge Panel）

⚡ 执行方式：同时 spawn 3 个独立 sub-agent 并行执行（使用上方评委 prompt 模板）。三位评委之间完全隔离，互不可见。

身份： 三位独立评委，只关心"哪个版本最好地完成了任务"。

可见信息： 任务描述 + 三个版本（随机标记为 X/Y/Z，打乱顺序，隐去所有作者信息和改写说明）。

重要： 提交给评委的版本必须去掉末尾的"改写说明"和"综合说明"，只保留文章正文。

评判标准：

1. 对任务的完成度（是否达到了 task prompt 的要求）
2. 读者体验（阅读是否流畅、抓人）
3. 信息密度与表达质量
4. 整体完成度（能否直接发布）

每位评委独立排名并给出理由，然后用 Borda 计分汇总：

# 盲评投票 - 第 N 轮

## 评委 1
排名：[X > Y > Z] 或其他顺序
理由：[2-3 句话]

## 评委 2
排名：[...]
理由：[...]

## 评委 3
排名：[...]
理由：[...]

## Borda 计分
（第一名 2 分，第二名 1 分，第三名 0 分）

| 版本 | 评委 1 | 评委 2 | 评委 3 | 总分 |
|------|-------|-------|-------|------|
| X    | ?     | ?     | ?     | ?    |
| Y    | ?     | ?     | ?     | ?    |
| Z    | ?     | ?     | ?     | ?    |

## 结果
- 胜出版本：[X/Y/Z]（揭晓为 [A/B/AB]）
- 得分差距：[大/小/微弱]

保存到： round-N/judge-ballots.md

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收敛判断

每轮结束后，检查收敛条件：

• 如果 A（原版）胜出 → streak 计数 +1
  • streak = 2 → 收敛！ 循环结束
  • streak < 2 → 继续下一轮（A 不变）
• 如果 B 或 AB 胜出 → streak 归零，胜出版本成为新的 A，继续下一轮

安全阀： 最多循环 4 轮。如果 4 轮后仍未收敛，取历史最高分版本作为最终结果。

每轮结束生成轮次总结：

# 第 N 轮总结

- 稻草人发现：🔴 X 个 / 🟡 Y 个 / 🟢 Z 个
- 改写者采纳：M 条批评
- 盲评结果：[版本] 胜出（Borda 分 X 分）
- 收敛状态：streak = N / 未收敛，继续
- 当前最佳版本：[来源说明]

保存到： round-N/round-summary.md

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循环结束后

生成进化日志

汇总所有轮次的演变过程，保存到 evolution-log.md：

# 稿件进化日志

## 任务描述
[task prompt]

## 进化轨迹

### 第 1 轮
- 稻草人核心批评：[...]
- 改写关键改动：[...]
- 盲评结果：[版本] 胜出
- streak: 0 → N

### 第 2 轮
...

## 收敛分析
- 总轮次：N
- 收敛方式：[A 连续两轮胜出 / 达到最大轮次]
- 最终版本来源：[第 X 轮的 A/B/AB]
- 关键进化点：[稿件在哪些方面有了质的提升]

生成最终文件

1. 最终定稿 (final/final-article.md)：干净的文章正文，不含任何说明
2. 打磨报告 (final/polish-report.md)：
   • 原文 vs 定稿的关键差异摘要
   • 主要改进点（3-5 个）
   • 每个改进的具体对比示例（原文 → 定稿）
   • 质量评估：
     • H (Hook)：标题和开头能否抓住读者？
     • K (Knowledge)：读完有没有收获？信息密度够不够？
     • R (Resonance)：有没有共鸣点？能否引发"我也这么想"？

输出到 outputs/

将以下文件复制到输出目录：

• final-article.md — 最终定稿
• polish-report.md — 打磨报告
• evolution-log.md — 进化日志

使用 present_files 展示最终定稿和打磨报告。

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重要原则

角色隔离（最重要的原则）

有 sub-agent 时：每个角色必须 spawn 为独立 sub-agent。 这是对抗式打磨的根基，详见上方"执行模型"章节。

每个 sub-agent 只接收其"可见信息"范围内的内容：

• 稻草人只看到任务 + 当前版本，不考虑"怎么修"，只管"哪里有问题"
• 改写者看到任务 + 当前版本 + 批评，可以不同意批评，不必全盘接受
• 综合者只看到任务 + 两个版本（随机标签），不知道谁是原版谁是改写版
• 评委只看到任务 + 三个版本（随机标签 + 去除说明文字），不知道任何版本的来历
• 三位评委之间完全隔离，并行 spawn，互不可见

保留作者声音

所有角色都必须尊重原文的核心观点、态度和风格。打磨是优化表达，不是重写内容。改写者和综合者首先忠于原作者的意图。

诚实评判

评委必须真实评判，不能"为了显示价值而选新版本"。如果原版确实更好，就选原版。真正好的内容能经受住对抗式检验。

中间产物全部保留

每个角色的每次输出都保存为独立文件。这不仅是为了可追溯，也让用户可以在任何阶段介入：

• 觉得稻草人的某条批评不合理？可以干预
• 觉得某个中间版本反而更好？可以提取
• 想了解稿件是怎么一步步变好的？看进化日志

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执行策略

快速模式 vs 完整模式

如果用户明确说"快速打磨"或稿件较短（< 1000 字），可以缩减：

• 评委从 3 位减到 2 位
• 最大轮次从 4 减到 2
• 收敛条件从 streak=2 降到 streak=1

默认使用完整模式。

用户介入点

循环中的每一轮结束后，简要向用户报告本轮结果。默认自动继续下一轮，除非：

• 用户说"停""暂停""我看看"
• 用户说"用第 X 轮的 B 版本"
• 用户对某条批评有意见

进度提示

每轮开始时告诉用户当前状态：

第 2 轮开始（streak=0，上轮 AB 综合版胜出，已替换为新基准） 稻草人正在审视新基准…

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注意事项

• 如果稿件质量已经很高，可能第 1 轮就收敛，这是正常的——说明稿件经受住了对抗检验
• 如果 4 轮后仍未收敛，说明可能存在风格偏好分歧而非质量问题，此时应输出最高分版本并在报告中说明