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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