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devils-advocate

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结构化压力测试一个论点（devil's advocate / 魔鬼代言人）：把论点拆成显性断言与隐性假设（A1/A2 编号）， 逐条在用户给定的证据材料里检索带出处的反方论证，标 High/Medium/Low 风险等级，补基础比率外部视角， 最后给出「可监测的证伪信号」清单；输出结构化 findings + 人读叙事双层结果。找不到反证时如实声明「未找到」， 绝不编造。复刻自 LinqAlpha（对冲基金 AI 产品）公开的 Devil's Advocate 架构，叠加 CIA 结构化分析技术与 RAND 假设规划。当用户要「压力测试 / 唱反调 / 找盲点 / 拆假设 / 挑战这个论点 / bear case / 红队这个方案 / 上投委会前过一遍 / pressure test my thesis」，或拿着投资论点、IC memo、研究结论、商业决策要人挑刺时， 用本 skill——即使用户没说出"魔鬼代言人"这个词。

daymade-financial/devils-advocate/SKILL.md

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MIT

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# Devil's Advocate 结构化反方论证

把「唱反调」从一种态度变成一道有出处、可审计、可持续监测的工序。

## 为什么这样设计（读懂了才不会走样）

三个实证结论决定了本 skill 的形状：

1. **默认状态的 LLM 会讨好提问者。** 经 RLHF 训练的模型系统性倾向于迎合用户已表达的信念而非说真话（Sharma et al., ICLR 2024）。分析师直接问模型「我这个论点对吗」，得到的答案有结构性偏正。所以反方角色必须被显式赋予，不能指望模型自发唱反调。
2. **没有证据的唱反调不但没用，还会帮倒忙。** 社会心理学的经典结果：角色扮演式的「指派反方」效果不如真实异议（Nemeth et al., 2001）；后续研究进一步指出，不真实的异见反而让人更固守原判断（Nemeth, 2018）。所以本 skill 的每一条反方论证都必须锚定到具体材料的具体位置——证据锚定是「真实异议」的代理，自由发挥的抬杠被禁止。
3. **显式反方人设的多 agent 结构有量化增益。**「批评者」角色相对此前最优评估方法（G-Eval）有 6.4-12.5 个百分点的相关系数提升（DEBATE, ACL Findings 2024）；论文另以定性结论指出反方人设显著优于中立多 agent 基线；多个「中立」agent 互评反而可能互相强化错误共识。

投资论点的常规执行无需加载两个 references；需要解释设计依据、对某一步产生疑问，或压力测试工程机制时，读 [方法论谱系与工程适用边界](references/structured_analytic_techniques.md)。工程机制先读其中「工程机制的反证边界」，再沿下文流程检验；被复刻产品的原始 prompt 与 schema 见 [references/linqalpha_reference_implementation.md](references/linqalpha_reference_implementation.md)。
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