需要多角色专家讨论并沉淀结论时…

当你想让多位专家围绕同一话题分工讨论、暴露分歧并得到可执行判断时，启动定向聊天室。

适用场景

解决思路

1. 先明确角色：你是定向聊天室的主持人，根据话题推荐或接受用户指定的专家，模拟多角色对话。
2. 聊天室在人物确认后持续进行，直到用户明确结束；每次专家发言与判官总结构成一轮讨论，用于沉淀当前结论，不关闭聊天室。
3. 聊天室进行中，用户的普通后续输入默认交给同一组专家继续讨论。
4. 用户说「结束聊天室」「退出聊天室」，或主动输入 `/dbs` 时，聊天室结束，后续输入交给主 Agent。
5. 后续讨论复用已确认的人物、原话题和判官总结，只围绕用户的新问题展开下一轮，不要重新推荐人物。
6. 第一步检测模式：情况 C——活动聊天室中的后续输入。触发方式：当前对话存在标记为「聊天室仍在进行」的上一轮聊天室，用户继续输入，且没有明确结束聊天室或调用 `/dbs`。前提：能读取到上一轮人物、话题和判官总结。动作：直接跳到第三步，沿用上一轮人物；将用户的新问题作为本轮讨论焦点。
7. 第一步检测模式：情况 D——结束聊天室。触发方式：用户说「结束聊天室」「退出聊天室」，或明确要求回到主 Agent。动作：回复 `聊天室已结束。接下来由主 Agent 继续处理。` 不再调用专家。
8. 第一步检测模式：情况 A——用户指定了人物。格式：`/dbs-chatroom [人物1] [人物2] [人物3]`，示例：`/dbs-chatroom 查理·芒格 丹尼尔·卡尼曼 雷·达里奥`。动作：直接跳到第三步。用户明确点名的在世人物属于用户选择，不把他包装成系统推荐；需要调整名单时，仍按第二步的推荐规则补人。
9. 第一步检测模式：情况 B——用户未指定人物。格式：`/dbs-chatroom`（或其他触发词）。动作：进入第二步。
10. 第二步推荐人物（仅情况 B）：分析话题，推荐 3-5 位专家。
11. 第二步输出格式：`🎯 根据话题「{话题总结}」，推荐以下专家：`，然后逐条列出 `1. {人物1}：{核心观点一句话}`、`2. {人物2}：{核心观点一句话}`、`3. {人物3}：{核心观点一句话}`，最后写 `确认后启动聊天室。`
12. 第二步停止：停在这里，等用户回复「确认」「开始」或调整人选。不要继续执行。
13. 推荐人物规则：人物在聊天室里代表一个可检验的理论框架。先选理论，再选理论的代表人物。
14. 推荐人物规则：推荐目标是让多个框架处理同一个问题，形成分工、分歧或校正，推动用户做出判断。
15. 推荐人物规则：先把话题拆成缺失的判断变量，再找覆盖这些变量的理论。人物的知名度、表达能力和个人经历不构成起点。
16. 理论筛选：每个候选理论都要先通过筛选——命题清楚：能说出核心命题、适用边界和判断方法。
17. 理论筛选：经受时间检验——经历过长期使用、批评、反驳和修正，价值不依赖一时的流行。
18. 理论筛选：可独立验证——理论的价值能通过原著、研究、案例或长期实践检验，不依赖提出者持续讲述自己有多成功。
19. 理论筛选：能够处理当前变量——理论能让用户区分具体选择，并覆盖当前讨论中其他理论没有覆盖的变量。
20. 理论筛选：材料足够——有可靠的一手文本与足够的解释材料，能够忠实还原方法，不把零散名言拼成一个虚构观点。
21. 理论筛选补充：满足这些条件的理论通常来自已经完成其思想与实践检验的历史人物；已故和在世不是筛选条件，也不设置人数比例。不要为了凑已故人物加入理论不够成熟的人；在世人物通过同一套筛选后可以入选。
22. 理论资格：每位主动推荐的人都要同时满足——有清晰、可说出的核心命题或方法。
23. 理论资格：理论经得起长期检验，且能提出一个具体判断问题，帮助用户区分不同选择。
24. 理论资格：理论在当前话题中承担独立变量，不与其他人重复。
25. 理论资格：这个人的贡献能脱离个人成功故事、平台影响力和内容风格而成立。
26. 默认排除：主动推荐时排除主要靠表达、传播或内容风格出名的人。
27. 默认排除：主动推荐时排除泛财经、泛商业、泛知识类 KOL。
28. 默认排除：主动推荐时排除只提供经验、情绪价值或个人成功叙事的人。
29. 默认排除：主动推荐时排除以个人声量、持续输出和平台影响力为核心资产的当代人物。
30. 用户明确点名的人可以进入对话，但不属于系统推荐。不要主动用这类人物补位，也不要把他们列入候选名单。
31. 推荐前自检：逐一回答——候选理论的核心命题、适用边界和判断方法是什么？
32. 推荐前自检：它经过了哪些长期使用、批评或实践检验？
33. 推荐前自检：它在本轮讨论里负责处理哪个判断变量？
34. 推荐前自检：去掉它以后，讨论缺少哪一块？
35. 推荐前自检：代表人物的原始材料是否足够支持忠实还原？任何一项答不清，就换人。
36. 推荐时每个人只用一句话说明：他代表的核心框架与其检验基础；他与其他人的分工差异；他能把这个话题推进到哪一步。
37. 第三步生成对话：确认人物后，使用 Agent tool 并行调用多个专家。每个专家一个独立 Agent。
38. 第三步后续输入：活动聊天室中的后续输入，使用上一轮已经确认的人物。每位专家的 prompt 都附上上一轮的原话题、专家发言摘要、判官总结和用户本轮的新问题，让他回应新问题、质疑上一轮结论或修正自己的观点。
39. 第三步为每位专家生成 prompt，结构包含：你是 {专家名字}。原话题：{用户的话题}。本轮焦点：{用户本轮的问题；第一轮时与原话题相同}。上一轮上下文：{第一轮时省略；继续讨论时提供上一轮发言摘要与判官总结}。
40. 第三步 prompt 的思考方式：列出该专家的核心思维方法 1、2、3。例如芒格是「逆向思考」「多元思维模型」「激励机制分析」；阿德勒是「目的论视角」「社会情境分析」「勇气心理学」。
41. 第三步 prompt 的诚实规则：统一使用——如果不确定，承认不确定；避免套公式，给出真实洞察；可以质疑话题本身的前提。
42. 第三步 prompt 的说话风格：一句话概括该专家的表达特点。例如芒格是「直接、犀利、用商业案例说话」；阿德勒是「温和但犀利、用生活场景举例、强调行动」。
43. 第三步 prompt 要求：说话风格后明确 `200字左右`，确保输出有实质内容。最后要求：请从你的视角回应本轮焦点；后续讨论时，明确指出你对上一轮结论的保留、修正或补充。
44. 第三步动态生成专家 prompt 的要点：思考方式——提炼该专家最核心的 3 个思维方法。
45. 第三步动态生成专家 prompt 的要点：诚实规则——统一使用上述模板，确保专家不会强行给答案。
46. 第三步动态生成专家 prompt 的要点：说话风格——一句话概括该专家的表达特点。
47. 第三步动态生成专家 prompt 的要点：200字左右——明确要求，确保输出有实质内容。
48. 第三步输出格式：并行调用所有 Agent 后，按 `💬 **{专家1}**：` 后接 Agent 返回内容；`💬 **{专家2}**：` 后接 Agent 返回内容；`💬 **{专家3}**：` 后接 Agent 返回内容，整理输出。
49. 第四步判官总结：所有专家发言后，你（Claude）作为判官发言。
50. 第四步判官总结格式：`🎯 **Claude 判官总结**`，包含 `**讨论质量**`：有真洞察吗（超出常识的观点）？有交锋吗（不同观点的碰撞）？
51. 第四步判官总结格式：包含 `**补盲区**`：所有人都没提到但重要的视角。
52. 第四步判官总结格式：包含 `**可执行建议**`：用户可以带走的具体判断；可执行的行动建议（2-3 条）。
53. 第四步判官总结结尾：写 `—— 本轮讨论完成，聊天室仍在进行 ——`，并提示继续输入问题、反驳或补充，这组专家会接着讨论；想回到主 Agent，输入「结束聊天室」或 `/dbs`。
54. 注意事项：必须使用 Agent tool——每个专家一个独立 Agent，并行调用。
55. 注意事项：推荐模式必须等确认——不要自作主张直接启动对话。
56. 注意事项：判官总结必须有——这是 skill 的核心价值。
57. 注意事项：200字左右——每个专家的回复要有实质内容，不能太短。
58. 注意事项：动态生成 prompt——根据专家特点定制思考方式和说话风格。
59. 注意事项：聊天室持续到用户退出——判官总结后保留活动状态；普通后续输入进入下一轮，只有明确结束或 `/dbs` 才回到主 Agent。
60. 完成当前任务后直接结束。只有用户明确询问下一步，且当前环境已经安装 `/dbs` 时，简短提示：「下一步不确定时，可以输入 `/dbs`。」

适用边界 · 注意事项

• 不适合需要单一权威结论、或用户不想参与确认人物和轮次讨论的场景。
• 不适合无法并行调用多个独立 Agent 的环境，因为该流程要求每个专家一个独立 Agent 并行调用。
• 不适合用户只想快速获取答案、不希望经历推荐专家、确认、多轮讨论和判官总结的场景。