双智能体辩论合成

要解决什么问题

让同一个模型「自己写、自己改」时，批评往往流于表面，也很难在几轮来回里真正收敛。你需要的是对抗式审阅：一方提出完整方案，另一方只负责挑刺，而且双方不能共享彼此的全部上下文，避免互相迎合。辩论结束后再由第三方把多轮记录压成一份中立结论，而不是直接沿用最后一版提案。

技能如何工作

整体是「双 Agent 隔离辩论 + 中立合成」：

• Agent A（Proposer）：只知道原始议题、上一版方案，以及 B 的最近一次批评；首轮从 {subject} 生成初稿，后续轮次在回应批评后输出改进后的完整版本。
• Agent B（Critic）：只知道原始议题、当前方案和自己上一轮的批评；用 🔴/🟡/🟢 标注问题，并引用自己上轮观点以避免重复啰嗦。
• 编排层打分：解析 B 输出中的红黄绿数量；当 🔴 为 0 且 🟡 ≤ 1 时提前收敛，否则继续，到达 max_rounds 则强制结束。
• Synthesizer：可见完整辩论历史，输出不偏袒 A 或 B 的最终结果。

入口会先解析 --verbose、--rounds N 与议题正文，再按内容自动选择领域（tech / cr / product），对应不同的角色侧重（见 references/domains.md）。每轮都会打印状态面板；--verbose 时可在最终结果前附带各轮细节。

适用边界与注意点

• 领域检测是启发式归类，边界模糊的议题可能进错域，影响批评角度。
• 收敛条件依赖 B 的输出格式（红黄绿计数）；若模型未按约定标注，可能多跑几轮或拖到上限轮次。
• 双 Agent 刻意互不知晓对方存在，适合「提案 vs 审稿」结构，不适合需要双方协商博弈、实时对齐信息的场景。