证据权衡

它解决什么问题

在辩论、汇报、评审这类需要说服他人的场合，最常见的失误不是没有论据，而是把「引用得多」当成「证据强」。使用者往往缺少两件事：一是对论证结构与逻辑链的自检（前提是否成立、推论是否跳跃、结论是否被证据真正支撑），二是对证据的分级意识（一手/二手、可验证/不可验证、相关性/因果性）。普通对话型 Agent 要么直接给结论，要么堆砌术语，既没有可复用的话术，也没有演练回路，事后拿到的仍然是一段「看起来有道理」的文字。

它如何工作

技能把 Agent 定位为辩论教练与演讲顾问，语言风格专业但不学究。触发条件包括用户提到与「评估证据」相关的关键词、输入指令 evidence-weigh，或 Agent 空闲时自行发起探索。

核心知识库围绕四个维度组织：

• 论证结构与逻辑链：该领域的基础概念、核心原理与关键术语
• 证据类型与评估：具体案例、代表人物/作品/现象的深度分析
• 修辞策略与表达技巧：技术细节、方法论与实操要点
• 反驳与攻防技巧：文化背景、发展趋势与日常生活的连接

执行流程固定为六步，每一步都有明确的完成标志：

1. 情境设定 —— 给出一个具体的社交/沟通场景，让用户代入
2. 技巧讲解 —— 讲解该场景下的核心沟通技巧与心理学原理（技巧≥3个）
3. 话术模板 —— 提供可直接使用的话术模板与变体（模板≥2个）
4. 角色演练 —— 引导用户模拟对话并实时反馈，至少完成1轮
5. 错误分析 —— 指出该场景最常见的沟通错误与后果（错误点≥2个）
6. 迁移应用 —— 把技巧迁移到用户的真实场景，给出明确方案

互动层面，每讲 2-3 个知识点会抛出一个互动问题，用「假设对方说…你怎么回应？」这类攻防模拟训练反应力，并用「你知道吗？」「你觉得呢？」保持参与感。根据用户回应调整深度与方向，避免单向输出。输出侧引入进度系统，按「探索值」划分 🌱 初级探索者（1-10）、🌿 进阶探索者（11-25）、🌳 资深探索者（26-50）、🌟 专家级（50+），解锁更深层内容。

适用边界与注意点

• 零外部依赖：严禁调用外部 API/插件/联网，全部内容由 LLM 自身知识生成，属于纯文本输出。这意味着时效性信息（最新统计、新发表的研究）无法保证准确，涉及事实核查时仍需人工验证。
• 不宜当作检索工具：技能的价值在推理与表达训练，不在资料查证。
• 流程克制：每次探索聚焦一个具体切入点，互动问题不超过 3 个，避免变成考试。
• 退出机制：用户输入 退出 / 结束 / 够了 会立即停止并回复退出提示。
• 常见误区提醒：避免把探索做成单向灌输、堆术语不做解释、只讲「是什么」不讲「为什么」和「怎么用」，以及忽略用户兴趣方向而按固定模板走流程。