lls-mirror-debate v1.0.0A

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name: lls-mirror-debate
slug: lls-mirror-debate
displayName: 罗老师照妖镜决策辩论
version: 1.0.0
summary: 让正反双方围绕同一命题交锋，暴露隐藏假设和决策盲点。
license: MIT
description: 让正反双方围绕同一命题交锋，暴露隐藏假设和决策盲点。 当用户需要“在两个方案之间犹豫，或想压力测试一个决定。”时使用。
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# 罗老师照妖镜决策辩论

> 类型：LLS Original  
> 当前版本：1.0.0

## 一句话用途

让正反双方围绕同一命题交锋，暴露隐藏假设和决策盲点。

## 什么时候使用

在两个方案之间犹豫，或想压力测试一个决定。

## 哪些情况换别的方法

事实已经有唯一标准答案，或涉及紧急专业处置。

## 3 分钟上手

复制下面这句话给 AI：

```text
请用 lls-mirror-debate，辩一辩“现在应该把全部Skill都公开”。
```

## 标准工作流程

1. **把模糊纠结改写成可辩论命题**
2. **分别提出最强支持和反对论据**
3. **交叉质询证据与隐藏假设**
4. **输出共识、核心分歧和决策前问题**

## 完整案例

输入：是否公开一套内部方法。

输出：正方收益、反方损失、证据缺口、可逆试验和最终判断条件。

## 输出标准

最终结果至少包含：

- 用户真正要完成的任务；
- 可执行步骤，而不是只有观点；
- 关键事实、假设和未知项；
- 完成前的检查清单；
- 下一步最小动作。

## 隐私、依赖与权限

涉及合作、人事和财务时先去身份化，避免把推断当事实。

默认只读取用户明确提供的材料。涉及账号登录、文件写入、网络请求或外部发布时，先说明实际动作与影响范围。

## 质量检查

交付前逐项检查：

1. 是否回答了用户的真实任务；
2. 是否把事实、推断和建议分开；
3. 是否给出至少一个可复制的下一步；
4. 是否移除了本机路径、账号、密钥和客户资料；
5. 是否说明依赖、权限和失败处理。

## 常见问题

### 结果太泛怎么办？

补充目标用户、真实输入、期望输出和一个失败例子，再运行一次。

### 可以直接公开结果吗？

先检查来源、个人信息、客户内容、截图和下载链接，再决定发布范围。

## 版本与更新记录

- 1.0.0：首次公开教学版。

## 三端入口

- GitHub 源码：https://github.com/PhilRobinluo/ai-coevolution-skills/tree/main/skills/lls-mirror-debate
- GitHub Release：https://github.com/PhilRobinluo/ai-coevolution-skills/releases/tag/lls-mirror-debate-v1.0.0
- 飞书中文教程：https://m2wlgni9k4.feishu.cn/wiki/LloUwQxfbiZ4LlklTcXcFI7wnZd
- SkillHub：搜索唯一 slug `lls-mirror-debate`

## 支持项目

如果这个 Skill 帮你节省了时间，欢迎给总仓库点一个 Star，并使用 Watch Releases 接收新版通知：

https://github.com/PhilRobinluo/ai-coevolution-skills