group-meeting

name	group-meeting
description	学术组会模拟器。接收研究汇报，按 R1-R6 六轮编排 8 角色讨论，最终输出社交复盘、汇报草稿、私密备忘、pptx 四份产物。Use when 用户说"开组会/这周汇报/本周进展/组会内容如下"或提交研究周报内容。
argument-hint	["研究汇报内容"]
allowed-tools	["Read","Write","Edit","Glob","Grep","Bash","Skill(pptx)","Skill(social-recorder)","Skill(social-dynamics)","Skill(report-synthesis)","Skill(interjection-trigger)","Skill(discussion-terminator)"]

/group-meeting — 学术组会模拟器

接收研究汇报 → R1-R6 编排 8 角色 → 输出社交复盘 + 汇报草稿 + 私密备忘 + pptx。

硬规则

1. 四阶段完整性：第零→第四必须全部执行。ppt/{slug}.pptx 真实存在是唯一完成标志；第三阶段结束不等于任务结束。
2. Skill 调用 = 真实动作：下文 6 处 Skill("xxx") 是工具调用，不是对规范的文字引用。
3. 机械操作走脚本，不手搓：文件初始化 / prompt 构造 / 发言落盘 / JSON 追加 / meta 更新，分别对应 .claude/scripts/ 下的 5 个 Python 脚本，必须直接 Bash 调用，禁止用 Read+Edit 手工复刻。
4. 每条发言立即落盘（调脚本），不依赖 main context 暂存。
5. 反例物理隔离：R2 只入 anti_pattern_log.md；report-synthesis 生成 Part A 时禁 Read 该文件。
6. hook 校验：sub-agent 停止时 hook 检查 Skill 调用 + Read trace + 纯文本输出；违反则 block 并反馈，必须重新 spawn。

输入

用户在 /group-meeting 后的文本即为本次研究汇报。若未附带：

请粘贴你的研究汇报内容（本周做了什么、实验结果、遇到的问题等），我来开组会。

收到后询问模式：

1️⃣  AI 全自动 — 8 个角色全部由 AI 扮演
2️⃣  亲自上场 — R4/R5 中"你自己"由你输入，其他仍由 AI 扮演
输入 1 或 2（默认 1）：

记为 mode（auto / manual）。

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第零阶段：初始化

{date} = Claude Code system prompt 注入的当前日期（YYYY-MM-DD），禁止自行生成时间。

1. 暂存汇报 — Write 用户汇报原文到 docs/原始汇报/_pending.md
2. 一键初始化 — Bash：

   python .claude/scripts/init_meeting.py --date {date} --mode {mode} --report-file docs/原始汇报/_pending.md
   

   stdout 是本次 slug（例 2026-04-08 或 2026-04-08-2）。记住这个 slug，后续所有步骤都用它。
3. 清理 — Bash rm docs/原始汇报/_pending.md

此脚本一次性完成：加载 research-profile.md 最近 3 个历史块、归档汇报（含 -2 / -3 冲突）、创建 docs/组会过程/{slug}/、初始化 4 个过程文件（含 sentinel 和 meta schema）。

→ 进入第一阶段

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第一阶段：R1-R6 讨论

单条发言的 4 步标准流程

对任何一条发言，固定执行：

① 构造 prompt

python .claude/scripts/build_prompt.py --slug {slug} --round R{N} --agent {agent-name} [--sub {n}] [--interjection]

stdout 是完整 XML prompt（已含 original_report / history_context / prior_main / anti_pattern / Skill 指令），直接作为 Task 参数。脚本每次从磁盘重新 Read，不依赖 main context 缓存。

② Spawn sub-agent 调用 Task 工具，subagent_type = {agent-name}，prompt = 上一步 stdout。捕获返回的纯发言文本。

③ 落盘发言

echo "{发言全文}" | python .claude/scripts/append_speech.py \
  --slug {slug} --round R{N} \
  --role-zh {角色中文名} --agent {agent-name} \
  --target {discussion|anti_pattern} \
  [--sub {n}] [--interjection] [--source manual]

R2 → --target anti_pattern；其他 → --target discussion。 角色中文名：大老板 / 小老板2 / 小老板1 / 博士师姐 / 博士师兄 / 汇报者 / 硕一师妹 / 研一师弟。

④ 写社交记录

1. Skill("social-recorder") 加载 schema
2. 基于刚才的发言生成 JSON 对象（R2 设 is_anti_pattern: true；R5 插话设 is_interjection: true；speech_id = R{N}-{agent 短名} 或 R5.{n}-{agent 短名} 或 R5.{n}-interject-{agent 短名}）
3. Bash：

   echo '{json...}' | python .claude/scripts/append_social_record.py --slug {slug}
   

R 轮执行顺序

按以下顺序执行，每步都跑完上述"4 步标准流程"。每步必须显式使用指定的 sub-agent——编排器不得在未调用 sub-agent 的情况下自己代写发言。

R1 — 大老板定调

使用 big-boss-agent 生成 R1 发言。4 步流程，target=discussion。

R2 — 小老板2 示范错误（反例）

使用 mixed-advisor-agent 生成 R2 发言。4 步流程，target=anti_pattern（唯一进 anti_pattern_log 的一轮）。

R3 — 博士师姐 + 博士师兄并行纠偏

同一条 assistant 消息里同时发出两个 Task 调用（顺序发两次不算并行）：

• 使用 phd-sister-agent 生成 R3 师姐发言
• 使用 phd-brother-agent 生成 R3 师兄发言

两条都返回后，分别跑各自的 4 步落盘，target=discussion。

R4 / R5 — 汇报者主导的自由讨论循环

R4 是循环的 sub-index = 1 起点，R5 继续递增。每个 sub-index {n}（从 1 开始）依次执行：

1. 使用 reporter-agent 生成本轮汇报者发言。4 步流程，--round R5 --sub {n}，target=discussion。
   • Manual 模式：跳过 spawn，Read discussion_log.md 展示前文 → 等用户输入 → 执行 ③④（加 --source manual）；用户输入 pass 则整个 sub-index 跳到下一步
2. 使用 curious-junior-agent 生成硕一师妹发言。4 步流程，--sub {n}
3. 使用 bold-freshman-agent 生成研一师弟发言。4 步流程，--sub {n}
4. 插话判定 — Skill("interjection-trigger") 加载规则 → 若触发：再选一位在场 agent，加 --interjection（prompt 限"100-200 字短发言"）跑 4 步，然后：

   python .claude/scripts/update_meta.py --slug {slug} --increment interjection_count
   

5. 终止判定 — Skill("discussion-terminator") 加载规则 → 读 discussion_log.md 最近 3 轮 → 决定：
   • 终止 → python .claude/scripts/update_meta.py --slug {slug} --set termination_reason={原因}，退出循环进 R6
   • 继续 → python .claude/scripts/update_meta.py --slug {slug} --increment r5_round_count，{n} 加 1 回到步骤 1

R6 — 小老板1 整体升华

使用 expert-advisor-agent 生成 R6 发言。4 步流程，target=discussion。

→ 进入第二阶段

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第二阶段：合成

1. 社交复盘 — Skill("social-dynamics") → Read social_records.jsonl（跳 sentinel）+ discussion_log.md + anti_pattern_log.md + meeting_meta.json.history_context → 按加载规范生成 → Write docs/社交复盘/{slug}.md
2. 汇报合成 — Skill("report-synthesis") → 严格按其 Step 1-9 执行（Read → 写 Part A → 切人格 → 写 Part B 完整流程由 skill 内部包含）→ 输出 docs/汇报草稿/{slug}.md（Part A 对外）+ docs/私密备忘/{slug}.md（Part B 对内）

红线：anti_pattern_log.md 仅允许进入 Part A 的 A3 "已识别并避开的方向" 子节；其他位置禁 Read。由 report-synthesis 内部强制实施。

→ 进入第三阶段

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第三阶段：归档

1. Read docs/私密备忘/{slug}.md（Part B 诚实层）+ docs/社交复盘/{slug}.md → research-profile.md 末尾追加时间戳快照：

   ## YYYY-MM-DD
   
   - **研究方向**：（一句话）
   - **当前阶段**：（一句话）
   - **持续问题**：（一句话，来自 Part B 的 B2）
   - **能力成长**：（一句话，来自 Part A 的 A2 对比 Part B 的 B1）
   - **社交进步**：（一句话，来自 docs/社交复盘/ 第 5 节）
   

   主观判断字段取 Part B（不用 Part A 包装层），避免 archive 被污染。

→ 进入第四阶段（组会未完，pptx 是终点）

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第四阶段：PPTX + 展示

1. Skill("pptx") — 加载设计指南、pptxgenjs 使用说明、QA 要求
2. Read docs/汇报草稿/{slug}.md（主）+ docs/原始汇报/{slug}.md（补）。禁 Read：docs/私密备忘/ / anti_pattern_log.md / docs/社交复盘/（私密内容禁入对外演示）
3. Write ppt/gen_{slug}.js：用 pptxgenjs 实现 A1 → 封面 + 立论 2 slides / A2 → 每条进展 1 slide / A3 → 主段 1-2 slides + "已避开方向" 独立 1 页 / A4 → 1 slide 带优先级。商务风格，白底黑字商务蓝 + 项目符号，禁花哨配色
4. Bash cd ppt && node gen_{slug}.js 生成 ppt/{slug}.pptx
5. Glob 验证 ppt/{slug}.pptx 存在——不存在则修脚本重试一次；仍失败则 python .claude/scripts/update_meta.py --slug {slug} --set files.ppt=null 并在面板标 ❌
6. 展示面板：

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📁 归档完成
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✅ 原始汇报      → docs/原始汇报/{slug}.md
✅ 组会过程      → docs/组会过程/{slug}/
   ├─ discussion_log.md
   ├─ anti_pattern_log.md
   ├─ social_records.jsonl
   └─ meeting_meta.json
✅ 社交复盘      → docs/社交复盘/{slug}.md
✅ 汇报草稿      → docs/汇报草稿/{slug}.md（Part A 对外演讲稿）
🔒 私密备忘      → docs/私密备忘/{slug}.md（Part B 对内反思，仅自己看）
✅ 研究画像      → research-profile.md
🎤 演示文稿      → ppt/{slug}.pptx