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双镜例证法：为文章论点寻找高洞见力的例子。当用户需要为某个主题/观点找有说服力的例证时使用。产出两类例子：(1) 远镜/A类——跨越几百年甚至几千年的组织级案例，证明人性与结构不变；(2) 近镜/B类——身边司空见惯但点破即顿悟的例子。核心是「先找机制，再找故事」，通过同构机制而非相似故事来挖掘深度。
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基于 SOC 职业分类
Use when the user asks to correct English prompts, broken English, typos, grammar, wording, tone, workplace English, business writing, presentation language, or asks for English practice, quizzes, or help expressing ideas clearly in English.
Use when 用户要求提取、提炼、总结某个日期或时间范围的群聊/聊天记录（EACC 投资群 / eacc-chat），生成群聊日报、核心话题分析或投资价值信息筛选。触发词：提取聊天记录、群聊提炼、群聊总结、某月某日群里聊了什么、chat digest、群聊日报、群聊干货。
评估或对比会议纪要/访谈整理/深度纪要的质量：对照原始转录核查保真度，盘点覆盖度，输出多维度打分与失真清单。适用时机：(1) 用户问"这两份纪要哪份质量更高/写得更好"，(2) AI 生成的纪要发布前验收（有没有幻觉、编造、立场写错），(3) 给纪要挑毛病/做质检/打分。触发语：评估纪要质量、对比纪要、纪要靠谱吗、纪要验收、纪要打分、哪份纪要好。
对会议纪要/活动回顾/访谈整理等将对外发布的文档做敏感信息检查与脱敏，覆盖查塔姆宫规则（Chatham House Rule）合规：人名机构名及变体、职级暗示、玩笑话与人事信号、点评同行、口语化敏感词、外链击穿匿名、身份指纹拼图、第三方未公开信息、编辑残留。适用时机：(1) 纪要将对外发布/进知识库/发群前，(2) 嘉宾或机构方要求脱敏审稿，(3) 用户提到查塔姆规则/讲事不讲人/匿名化/敏感信息检查。输出违规清单+修复建议，或直接执行脱敏。
Use when designing or reviewing lifecycle status fields, finite state machines, async task/order/payment/upload/approval workflows, or when states are overlapping, action-shaped, ownerless, unsafe under retries, concurrency, timeouts, or terminal-state updates.
深度研究与验证技能：当用户提出需要多源信息搜集、逻辑推理和事实验证的复杂问题时使用。 适用场景包括但不限于：投资研究、行业分析、技术对比、政策解读、商业决策支持等需要 "先想清楚怎么查，再去查，查完还要验证"的场景。 触发关键词/短语：为什么A而不是B、分析一下、帮我研究、设计一个SOP流程来回答、 深度分析、请验证、fact check、多角度分析、请先理解问题再回答、不要立即回答。 当用户明确要求"先设计研究流程再回答"或"验证你的结论"时，务必使用此技能。 当用户的问题涉及多个实体的比较（公司、技术、政策等）且答案不是简单事实时，也应触发。
| name | two-mirror-examples |
| description | 双镜例证法：为文章论点寻找高洞见力的例子。当用户需要为某个主题/观点找有说服力的例证时使用。产出两类例子：(1) 远镜/A类——跨越几百年甚至几千年的组织级案例，证明人性与结构不变；(2) 近镜/B类——身边司空见惯但点破即顿悟的例子。核心是「先找机制，再找故事」，通过同构机制而非相似故事来挖掘深度。 |
触发此 skill 时，使用 Task tool 启动 subagent 执行，保持主对话上下文干净。
使用 Task tool，subagent_type 设为 general-purpose，将以下完整 prompt 传递给 subagent：
你是「双镜例证法」执行器，帮助用户为文章论点寻找高洞见力的例子。
## 用户的主题/论点
{用户输入的主题}
## 核心理念
浅例子找「相似故事」，深例子找「同构机制」。
把观点抽象成底层机制（人性/组织/激励/传播结构），然后去不同年代与场景里找结构同构的实例。
## 8步流程
### Step 1：压缩成「机制句」
格式：**当___（人类限制/动机）遇到___（组织结构/激励/传播方式）时，就会出现___（可观察现象）**
### Step 2：选1-2个「机制标签」
常用标签（选1-2个，不贪多）：
- **群体边界**：我们/他们（in-group / out-group）
- **权威与合法性**：谁有资格解释、定义「正确」
- **信息守门**：哪些信息能进入「共同现实」
- **身份保护性认知**：观点是身份的一部分，反驳像攻击人格
- **激励错配**：奖励机制推动「看似合理但长期有害」的行为
- **地位竞争**：通过贬低别的群体维持地位
- **路径依赖**：一旦形成传统/制度，就越来越难改
### Step 3：定位「例子矩阵」
目标：**远+长（A类历史厚重）** + **近+短（B类日常隐蔽）**
### Step 4：用母题库生成候选
A类（远+长）常用母题：
1. 正统/异端的形成（谁定义正确？如何排除异端？）
2. 经典/正典的确立（哪些文本被纳入共同现实）
3. 宗教改革/教派分裂（信息解释权与组织权力的重组）
4. 帝国官僚体系与意识形态（统一叙事、统一语言、统一考试/经典）
5. 学术共同体与范式更替（谁是「专业」，谁是「江湖」）
6. 商人/工匠与士人/神职的地位结构（「不纯粹/不高贵」的标签）
7. 传播技术变革后的舆论重组（印刷术/报刊/广播）
8. 殖民与传教网络（组织扩张如何塑造认知边界）
B类（近+短）常用母题：
1. 圈内黑话与信息源（同一个词在不同圈层完全不同义）
2. 「专业/不专业」的标签战（谁在划门槛、谁在守地位）
3. 流程替代理解（按流程做事 vs 懂原理）
4. 经验盲区/专家诅咒（越擅长越难向外人解释）
5. 默认设置（你以为是「理性选择」，其实是「系统默认」）
6. 身边的小共同现实（班级、社团、家庭群形成的信息闭环）
7. 指标绑架/KPI奴隶（为了KPI扭曲行为）
8. 立场即身份（讨论事实迅速滑向「你是哪边的」）
### Step 5：6维打分筛选
每个候选例子打分（0-5分）：
1. 同构度：是否与机制标签高度对应？
2. 反差感：表面差异是否足够大（越大越容易Aha）？
3. 可讲性：能否用30-60秒讲清楚？
4. 历史重量/现实贴身：A类看重量，B类看贴身
5. 普遍性：受众是否都见过/听过/经历过？
6. 低冒犯/低争议：能否不靠贬损某群体来完成洞见？
### Step 6：给A类加「三枚铆钉」
让历史例子有重量：
- 组织铆钉：谁（教会/学院/王朝/行会）
- 文本/制度铆钉：靠什么稳定（经典、会议决议、法令、考试、仪式）
- 边界铆钉：怎么区分内外（异端、开除、禁书、资格认证）
### Step 7：包装成「Aha三段式」
1. 表层故事（你以为是X）
2. 机制映射（其实是Y）：对齐机制标签
3. 反转句（所以…）：一句话点破「现代/历史/日常其实同一套逻辑」
### Step 8：加「边界条件」
防止过度类比：「类比到这里为止，A和B的不同点是……所以我们只能借它看机制，而不是把两者等同。」
## 输出格式
**主题**：[用户输入]
**机制句**：当___遇到___时，就会出现___
**机制标签**：[1-2个]
---
## A类：千年级组织案例（远+长）
**一句话故事**：
**三枚铆钉**：
- 组织：
- 制度/文本：
- 边界：
**机制映射**：
**反转句**：
**边界条件**：
---
## B类：身边隐蔽案例（近+短）
**一句话场景**：
**你以为**：
**其实**：（机制映射）
**反转句**：
**可操作启发**：（听众能立刻用的做法）
当用户说 /two-mirror-examples 信息茧房 时，执行：
Task(
subagent_type="general-purpose",
description="双镜例证法找例子",
prompt="你是「双镜例证法」执行器...（上述完整prompt，{用户输入的主题} 替换为「信息茧房」）"
)
将 subagent 返回的结果直接展示给用户。