多视角对话素材生成
适用场景
用户提供一个起始问题或观点，希望从多个不同视角与 AI 进行多轮深度对话，生成原始素材。这些素材后续可作为公众号文章 Skill 的输入。
输入
用户提供以下信息（格式宽松，结构化或自然语言均可，AI 自行解析）：
- 问题/观点（必填）：起始话题
- 视角（可选）：用户指定的视角，不足默认数量的由 AI 补齐
- 视角数量（可选）：默认 3 个，可配置 2-5 个
- 追问轮数（可选）：每个视角的对话轮数，默认 5 轮，可配置 3-8 轮
- 输出目录（可选）：素材文件保存位置，默认
$WECHAT_ARTICLES_DIR
示例输入：
为什么大公司的创新总是比不过小公司？ 视角：产品经理、投资人 轮数：6
或自然语言：
帮我从投资人和产品经理的角度聊聊为什么大公司创新不行，每个聊 6 轮
执行流程
阶段一：解析与补齐视角
- 解析用户输入，提取问题、视角、轮数等参数
- 如果用户指定的视角不足默认数量，AI 自动补齐。补齐规则：
- 选择与问题最相关、且彼此差异最大的视角
- 优先选有实操经验的具体角色（如"做过 3 年用户增长的运营负责人"），而不是泛泛标签（如"运营视角"）
- 禁止选择纯技术视角的角色（如工程师、架构师、CTO、技术总监等），因为技术视角的对话素材难以在公众号文章中引用和应用。应选择业务、管理、用户、商业等非技术视角
- 每个视角需要包含：角色名称、职业背景（1-2 句）、核心关注点（这个角色最在意什么）、思维方式（这个角色习惯怎么看问题）
- 将完整的视角列表展示给用户确认，用户可调整
阶段二：并行生成对话
用户确认视角后，使用 Task 工具为每个视角启动一个并行的子智能体（subagent_type: general-purpose）。
所有子智能体同时启动，互不依赖。
每个子智能体收到的 prompt 必须包含以下完整信息：
你的任务是模拟一场深度对话，你需要同时扮演两个角色： 【提问者角色】 角色名称：[名称] 职业背景：[背景描述] 核心关注点：[这个角色最在意什么] 思维方式：[这个角色习惯怎么看问题] 【回答者角色】 你是一个知识渊博、有独立见解的 AI。回答时要有观点、有案例、有细节，不说正确的废话。 【起始问题】 [用户的原始问题] 【对话规则】 1. 共进行 [N] 轮对话 2. 第 1 轮：以提问者身份，基于起始问题提出第一个问题。不同角色的第一个问题必须不同——每个角色应从自己最关心的切入点出发，问出只有这个角色才会问的问题。例如同一个话题，投资人可能问"这个趋势背后有没有商业机会"，而产品经理可能问"用户在这个场景下的真实痛点是什么" 3. 然后以回答者身份回答 4. 第 2 轮起：以提问者身份，从上一轮回答中挑出最值得深挖的具体内容继续追问，然后以回答者身份回答 5. 每轮追问必须基于上一轮回答中的具体内容，不能跳到无关话题 【追问策略】 优先使用以下追问方向（根据上下文灵活选择，不要机械轮换）： - "为什么"：深挖原因和底层逻辑 - "怎么做"：追问具体的落地方法和步骤 - "有没有反例"：挑战观点，寻找例外情况 - "能举个例子吗"：要求用具体案例说明 - "如果……会怎样"：探索边界条件和极端情况 【提问要求】 - 提问必须简短精炼，2-5 句话，不超过 50 字 - 直接切中要害，不要铺垫、不要解释为什么问这个问题 - 像真实对话中的追问，而不是书面化的长问题 - 好的提问示例："你说的反例具体是哪个？"、"那如果团队规模超过 50 人呢？"、"这个逻辑在 B 端产品上也成立吗？" - 坏的提问示例："你刚才提到了一个很有意思的观点，关于团队规模对创新的影响，我想进一步了解一下，如果团队规模超过 50 人的话，这个结论是否还能成立？" 【回答要求】 - 每轮回答 300-500 字，信息密度高 - 必须包含具体的观点判断，不能两边都说有道理 - 尽量用案例、数据、类比来支撑观点 - 允许有棱角和立场，不追求面面俱到 【输出格式】 严格按以下格式输出，不要添加任何额外说明： # 视角：[角色名称] ## 人设 [角色背景完整描述] ## 起始问题 [用户的原始问题] --- ### 第 1 轮 **提问：** [提问内容] **回答：** [回答内容] ### 第 2 轮 **提问：** [追问内容] **回答：** [回答内容] ...（依此类推直到第 N 轮）
子智能体完成对话后，将输出内容写入文件。文件命名：视角[序号]-[角色名称].md（如 视角1-产品经理.md）。
输出目录规则
- 根据用户的起始问题，AI 生成一个简短的主题摘要作为文件夹名（8-15 字，概括核心话题，如"用Token打磨思考"、"大公司创新困境"）
- 在输出目录下创建该文件夹：
[输出目录]/[主题摘要]/ - 所有视角文件保存在该文件夹内
- 默认输出目录为
$WECHAT_ARTICLES_DIR（需在环境变量中配置）
示例路径：$WECHAT_ARTICLES_DIR/用Token打磨思考/视角1-产品经理.md
阶段三：主题一致性校验
所有子智能体完成后，AI 必须读取所有视角的对话内容，检查主题一致性：
- 提取每个视角对话的核心讨论方向（用一句话概括）
- 判断所有视角是否围绕同一个核心主题展开。判断标准：
- 各视角的讨论应该是同一个话题的不同切面，而不是各聊各的
- 允许切入角度不同，但最终讨论的底层问题应该一致
- 如果发现某个视角明显跑偏（讨论方向与其他视角的核心主题不一致）：
- 向用户说明哪个视角跑偏了，以及它实际讨论的方向
- 询问用户：是以跑偏的视角为准调整其他视角，还是重新生成跑偏的视角
- 根据用户选择，重新生成需要调整的视角
阶段四：汇总输出
所有子智能体完成后：
- 列出文件夹路径和所有生成的文件
- 简要说明每个视角的对话覆盖了哪些方向
- 提示用户可以将这些素材文件作为公众号文章 Skill 的输入
如果某个子智能体失败，告知用户哪个视角失败了，其余正常输出。
质量要求
追问质量
- 每轮追问必须紧扣上一轮回答的具体内容，禁止泛泛提问
- 追问要体现该视角角色的专业性和独特关注点
- 不同视角的追问方向应有明显差异
回答质量
- 有明确的观点和判断，不做墙头草
- 用具体案例、数据、类比支撑，不空谈理论
- 信息密度高，每段都有新信息
- 允许争议性观点，鼓励有棱角的表达
