Skill: erongcao/virtual-forum (version 5.0.3)

--- name: virtual-forum description: | 虚拟论坛：让蒸馏的人物Skill就特定话题展开讨论。 v5.0使用Claude Code CLI实现真正的多agent并行辩论。 内置博弈论分析模块（信号博弈、议价博弈、联盟博弈、行为经济学）。 触发词：「虚拟论坛」「发起讨论」「圆桌会议」「辩论」「主持讨论」「让XX YY讨论」 version: 5.0.2 --- # 🎭 虚拟论坛 Virtual Forum v5.0 > "让思想碰撞，让智慧涌现。" ## v5.0 架构 **v5.0** 使用外部CLI实现真正的多agent并行辩论： - `v5/debate_parallel.sh` - Claude Code并行辩论脚本 - `v5/game-theory/` - 博弈论分析模块（可独立使用） **不再维护**：v3.x 和 v4.0 已废弃（代码已移除） ## ⚠️ 安全警告 v5.0 会读取本地Skill文件并发送到外部API。请注意： 1. **Skill内容外传**：脚本读取 `SKILL.md` 文件内容，通过 `claude --print` 发送到外部 2. **敏感信息**：确保Skill文件中不包含密码、API密钥或其他私密信息 3. **路径配置**：使用环境变量 `SKILLS_DIR` 和 `OUTPUT_DIR` 避免硬编码路径 4. **网络传输**：所有Skill内容会通过HTTPS发送到Claude API ## 核心理念 虚拟论坛是一个**多角色讨论框架**，让蒸馏的人物Skill就特定话题展开有意义的对话。 不是简单的问答，而是**结构化的思想交锋**。 --- ## 核心概念 ### 两种讨论模式 | 模式 | 目标 | 适合场景 | |------|------|---------| | **探索性讨论** | 多角度剖析 → 发展 → 结论 | 复杂问题、需要综合视角 | | **对抗性讨论** | 争辩 → 交锋 → 胜负/共识 | 决策分歧、需要明确方向 | | **决策型讨论** | 多专家投票 → 加权评分 → 行动 | 需要拍板、有明确选项 | ### 可配置参数 ``` 轮次: 10 / 20 / 50 轮 主持人: 总主持 + 技术主持（可选）+ 魔鬼代言（可选） 参与者: 2-N 人 发言限时: 3分钟 / 5分钟 / 不限时 胜负判定: 点数制 / 投票制 / 让步制 输出格式: 对话流 / 报告流 / 决策流 ``` --- ## 执行流程 ### Phase 1: 配置讨论 **收集用户配置**： | 参数 | 选项 | 说明 | |------|------|------| | 话题 | 用户输入 | 要讨论的问题 | | 模式 | 探索性/对抗性/决策型 | 讨论目标 | | 轮次 | 10/20/50 | 讨论深度 | | 参与者 | 2-N人 | 已蒸馏的Skill | | 主持人风格 | 理性/犀利/整合 | 见下方 | | 输出格式 | 对话流/报告流 | 结果展示 | **主持人风格**： | 风格 | 特点 | 适用场景 | |------|------|---------| | **理性主持人** | 客观中立，善于引导 | 学习型讨论 | | **犀利主持人** | 追问到底，挑战每个观点 | 深度分析 | | **整合主持人** | 归纳推动，形成共识 | 决策讨论 | ### Phase 2: 初始化讨论 1. **加载参与者Skill** - 读取每个参与者的SKILL.md - 提取心智模型、表达DNA、核心观点 2. **生成开场白** - 主持人自我介绍 - 介绍话题和参与者 - 说明讨论规则 3. **分配角色**（如有需要） - 技术主持：追问技术细节 - 魔鬼代言：故意唱反调 ### Phase 3: 执行讨论 **每轮结构**： ``` ┌─────────────────────────────────────────┐ │ 第N轮 │ ├─────────────────────────────────────────┤ │ 1️⃣ 轮流陈述 每人阐述观点 (限时) │ │ 2️⃣ 交叉提问 可以点名某人提问 │ │ 3️⃣ 回应追问 被点名者回应 │ │ 4️⃣ 自由交锋 随机或点名辩论 │ │ 5️⃣ 回合总结 主持人简要归纳 │ └─────────────────────────────────────────┘ ``` **不同模式的轮次差异**： | 模式 | 第1-2轮 | 第3-N-2轮 | 最后2轮 | |------|---------|-----------|---------| | **探索性** | 开场陈述 | 深入探讨 | 综合结论 | | **对抗性** | 立论 | 质疑反驳 | 胜负判定 | | **决策型** | 各方立场 | 利弊分析 | 投票表决 | ### Phase 4: 追踪论点 **论点追踪表**： ``` ┌──────────┬─────────┬─────────┬─────────┬─────────┐ │ 参与者 │ 核心论点 │ 被追问 │ 有效反驳│ 得分 │ ├──────────┼─────────┼─────────┼─────────┼─────────┤ │ 巴菲特 │ 3个 │ 2次 │ 1次 │ +5 │ │ 芒格 │ 4个 │ 3次 │ 2次 │ +8 │ └──────────┴─────────┴─────────┴─────────┴─────────┘ ``` **得分规则**： - 提出有效论点：+2分 - 成功反驳对方：+3分 - 被有效反驳：-1分 - 回避问题：-2分 ### Phase 5: 判定结果 | 判定方式 | 说明 | |---------|------| | **点数制** | 轮次结束统计点数，高分者胜 | | **投票制** | 主持人/观众投票 | | **让步制** | 一方主动承认对方更合理 | | **无胜负** | 达成"保留分歧的共识" | ### Phase 6: 生成输出 **对话流格式**： ``` 🎙️ 主持人：开场 💬 A：观点 💬 B：回应 ⚔️ A vs B：交锋 📋 主持人：总结 ``` **报告流格式**： ``` # 讨论报告 ## 话题 ... ## 参与者 ... ## 核心论点 ### A方 ... ### B方 ... ## 共识 ... ## 分歧 ... ## 结果 ... ``` **决策流格式**： ``` # 决策建议 ## 问题 ... ## 方案A | 方案B | 方案C ... ## 投票结果 ... ## 建议行动 1. ... 2. ... ``` --- ## 使用示例 ``` # 启动虚拟论坛 发起讨论：巴菲特 vs 芒格，当前市场该激进还是保守？ # 指定配置 虚拟论坛 模式：对抗性 轮次：20 参与者：巴菲特、芒格、马斯克 主持人：犀利主持人 输出：对话流 # 快速启动 让乔布斯和马斯克讨论：电动车行业未来 ``` --- ## 技术实现 ### 核心模块 ``` virtual-forum/ ├── forum-engine.js # 主讨论引擎 ├── moderator.js # 主持人逻辑 ├── argument-tracker.js # 论点追踪 ├── verdict-calculator.js # 胜负判定 └── output-formatter.js # 输出格式化 ``` ### 关键功能 1. **Skill加载器**：读取已蒸馏的Skill 2. **观点生成器**：基于Skill的思维框架生成观点 3. **论点追踪器**：记录每轮交锋 4. **判定引擎**：计算最终结果 5. **格式化器**：生成可读输出 --- ## 与女娲的关系 女娲蒸馏人物，虚拟论坛让蒸馏的人物"活"起来。 - **女娲** → 造人：提取思维框架 - **虚拟论坛** → 用人：让框架互动 --- ## 诚实边界 - 虚拟论坛的观点是基于Skill中记录的思维框架"模拟"生成 - 不是真正的人物在思考 - 结果应作为参考，不是真理 - 胜负判定是游戏化的，帮助结构化思考 ## v3.6 行为经济学增强版 (2026-04-12) 基于三本经典著作实现的行为经济学模块： - **前景理论** (Kahneman & Tversky, 1979) - 风险决策分析 - **有限理性模型** (Simon & Jones, 1999) - 认知限制与决策 - **助推理论** (Thaler & Sunstein, 2008) - 选择架构设计 ### 新增核心模块 ```javascript const { BehavioralEconomicsSubagentArena } = require('./v3/behavioral-arena'); const arena = new BehavioralEconomicsSubagentArena(); await arena.initArenaWithBehavioralEconomics({ topic: "气候变化政策", participants: [ { name: "环保主义者", position: "激进减排" }, { name: "经济学家", position: "成本效益平衡" } ], rounds: 5 }); ``` --- ## v3.7 博弈论增强版 (2026-04-18) 实现真正的博弈论计算，不再是"博弈论主题装饰"。基于： - **Myerson (1991)** - Nash均衡计算公式 - **Fudenberg & Tirole (1991)** - 博弈论经典教材 - **Brown (1951)** - Fictitious Play学习动态 ### 核心新增模块 ```javascript // 真正的博弈论框架 const { GameTheoryArena, GameStructure, BayesianBeliefSystem } = require('./v3/game-theory-v2'); const arena = new GameTheoryArena(); await arena.initArenaWithGameTheory({ topic: "NVDA估值是否合理", participants: [ { name: "巴菲特", skillName: "buffett" }, { name: "木头姐", skillName: "cathie-wood" } ], discountFactors: { '巴菲特': 0.95, '木头姐': 0.85 }, outsideOptions: { '巴菲特': 15, '木头姐': 5 } }); // 计算Nash均衡 const eq = arena.calculateNashEquilibrium(); // 输出: { type: 'mixed', player1: {prob: 0.7}, player2: {prob: 0.6}, confidence: 0.9 } // 获取博弈论报告 console.log(arena.getGameTheoryReport()); ``` ### 理论实现 #### 1. 博弈结构 (GameStructure) 显式定义支付矩阵和策略空间： - **策略空间**: 每个参与者可选择"强硬"或"让步" - **支付矩阵**: 博弈收益的完整映射 - **Nash均衡计算**: 2x2博弈使用解析公式，更复杂博弈使用Fictitious Play近似 #### 2. Nash均衡计算 **2x2博弈解析解** (Myerson 1991): ``` p = (d - c) / (a + d - b - c) 其中: a = A强硬B强硬的收益 b = A强硬B让步的收益 c = A让步B强硬的收益 d = A让步B让步的收益 ``` **N人博弈**: 使用Fictitious Play迭代逼近均衡 #### 3. 贝叶斯信念更新 (BayesianBeliefSystem) 真正的贝叶斯更新，非硬编码乘数： ``` P(H|E) = P(E|H) × P(H) / P(E) // 例如：观察到攻击性行为 → 更新对手类型信念 posterior = bayesianUpdate('对手', 'aggressive') // 返回: { prior, posterior, updateStrength } ``` ### 博弈论功能 #### 均衡分析 ```javascript const eq = arena.calculateNashEquilibrium(); // { type: 'mixed', confidence: 0.95, equilibriumPayoff: 45.2 } ``` #### 策略建议 ```javascript // 基于均衡分析生成策略建议 const advice = arena.getStrategyAdvice('巴菲特'); // 返回: { shouldConcede: false, utility: 38.5, reason: '...' } ``` #### 贝叶斯预测 ```javascript const prediction = arena.beliefSystem.predict('木头姐'); // 返回: { type: 'growth', confidence: 0.78 } ``` ### 对比: v3.5 vs v3.7 | 功能 | v3.5 | v3.7 | |------|------|------| | 折扣因子 | ✅ | ✅ | | BATNA外部选项 | ✅ | ✅ | | 贝叶斯更新 | ⚠️ 硬编码乘数 | ✅ 真正的贝叶斯 | | Nash均衡 | ❌ | ✅ 解析解+Fictitious Play | | 支付矩阵 | ⚠️ 隐式 | ✅ 显式定义 | | 占优策略检验 | ❌ | ✅ | | 博弈树/逆向归纳 | ❌ | 🔜 后续版本 | ### 文件结构 ``` v3/ ├── behavioral/ # 行为经济学模块 ├── behavioral-arena.js # v3.6 行为经济学竞技场 ├── game-theory-arena.js # v3.5 博弈论竞技场（基础版） └── game-theory-v2.js # v3.7 博弈论竞技场（真正实现）🆕 ``` **使用建议**： - 简单辩论使用 `SubagentArena` (v3.4) - 博弈论分析使用 `GameTheoryArena` (v3.7) ← 推荐 - 行为经济学 + 博弈论使用 [REDACTED_SECRET] (v3.6) ### 行为经济学功能 #### 1. 前景理论引擎 - **价值函数**: 收益凹函数(风险厌恶) vs 损失凸函数(风险寻求) - **概率加权**: 高估小概率，低估中高概率 - **四折模式**: 解释彩票偏好、保险购买、确定性效应 - **框架效应**: 增益框架 vs 损失框架的偏好逆转 - **损失厌恶**: λ ≈ 2.25，损失影响是收益的2.25倍 #### 2. 有限理性引擎 - **满意化决策**: 寻找足够好的方案而非最优 - **可得性启发**: 基于记忆可提取性判断概率 - **代表性启发**: 基于相似性判断，忽视基础概率 - **锚定调整**: 从初始值出发，调整不足 - **双系统理论**: 系统1(快速直觉) vs 系统2(慢速理性) - **注意力模型**: 注意力作为稀缺资源的分配 #### 3. 助推理论引擎 - **选择架构**: 默认选项、排序效应、简化选择 - **社会规范**: 利用从众心理和社会证明 - **框架设计**: 增益/损失/社会框架的应用 - **反馈机制**: 即时反馈、社会比较、游戏化 - **承诺机制**: 软承诺到硬承诺的设计 ### 辩论中的应用 #### 偏差检测 ```javascript const insights = arena.analyzeRoundBehavior(roundData); // 检测：损失厌恶、确定性效应、可得性偏差、锚定效应等 ``` #### 策略建议 ```javascript const advice = arena.generateBehavioralAdvice(agentName, { position: "支持", opponentPosition: "反对", topic: "议题", audienceProfile: { riskAverse: true } }); ``` #### 综合报告 ```javascript const report = arena.generateBehavioralReport(); // 包含：博弈论分析 + 行为经济学洞察 + 综合策略建议 ``` --- ## v3.9 高级博弈论完整版 (2026-04-18) v3.8基础上新增P1级别模块： - **Rubinstein议价博弈** - 轮流议价模型 - **Shapley联盟博弈** - 联盟价值分配与核心稳定性 理论依据： - **Rubinstein (1982)** - 轮流议价均衡 - **Shapley (1953)** - 联盟博弈核心论文 ### 核心新增模块 ```javascript const { SignalingGame, RepeatedGameEngine, InformationDesigner, BargainingGame, // 🆕 议价博弈 CoalitionGame, // 🆕 联盟博弈 AdvancedGameTheoryArena, } = require('./v3/advanced-game-theory'); ``` ### 4. 议价博弈 (BargainingGame) [P1] **核心问题**：蛋糕如何分配？谁先出价？耐心程度如何影响结果？ **Rubinstein均衡公式**： ``` p1_share = (1 - δ₂) / (1 - δ₁δ₂) // P1先出价时 p2_share = δ₂(1 - δ₁) / (1 - δ₁δ₂) ``` **功能**： | 函数 | 说明 | |------|------| | `calculateEquilibrium(delta1, delta2, firstMover)` | 计算均衡份额 | | `generateOffer(player, myDelta, oppDelta, value)` | 生成出价建议 | | `evaluateOffer(player, offeredShare, myDelta, oppDelta)` | 评估是否接受 | | `getBargainingPhase()` | 获取议价阶段分析 | **示例**： ```javascript const bargaining = new BargainingGame(); const eq = bargaining.calculateEquilibrium(0.9, 0.85, 'player1'); // P1先出价: P1=57.9%, P2=42.1% const offer = bargaining.generateOffer('巴菲特', 0.9, 0.85, 100); // 返回出价建议和策略分析 const eval = bargaining.evaluateOffer('马斯克', 0.35, 0.9, 0.85); // 返回是否应该接受当前出价 ``` ### 5. 联盟博弈 (CoalitionGame) [P1] **核心问题**：谁和谁结盟？收益如何公平分配？联盟是否会崩溃？ **Shapley公式**： ``` φ_i(v) = Σ_{S⊆N\{i}} [|S|!(n-|S|-1)!/n!] × [v(S∪{i}) - v(S)] ``` **功能**： | 函数 | 说明 | |------|------| | `calculateShapleyValues()` | 计算Shapley值 | | `calculateAllCoalitions()` | 所有联盟及其价值 | | `checkCoreStability(shapley)` | 核心稳定性检测 | | `predictOptimalCoalition()` | 预测最优联盟 | **示例**： ```javascript const coalition = new CoalitionGame(); coalition.init(['巴菲特', '马斯克', '木头姐'], (S) => { if (S.length === 0) return 0; if (S.length === 1) return 1; if (S.length === 2) return 3; return 5; // 三人联盟最大价值 }); const shapley = coalition.calculateShapleyValues(); // { '巴菲特': 2.33, '马斯克': 2.33, '木头姐': 2.33 } const stability = coalition.checkCoreStability(shapley.shapleyValues); // { isStable: true, stabilityScore: 100 } ``` ### 对比: v3.8 vs v3.9 | 功能 | v3.8 | v3.9 | |------|------|------| | 信号博弈 | ✅ | ✅ | | 重复博弈 | ✅ | ✅ | | 信息设计 | ✅ | ✅ | | **议价博弈** | ❌ | ✅ | | **联盟博弈** | ❌ | ✅ | | **Shapley值** | ❌ | ✅ | | **核心稳定性** | ❌ | ✅ | ### 文件结构 ``` v3/ ├── behavioral/ # 行为经济学模块 ├── behavioral-arena.js # v3.6 ├── game-theory-arena.js # v3.5 ├── game-theory-v2.js # v3.7 ├── advanced-game-theory.js # v3.9 ⭐ 完整版 └── game-theory-v2.js # v3.7 ``` **使用建议**： - 简单辩论: `SubagentArena` (v3.4) - 博弈论分析: `GameTheoryArena` (v3.7) - **深度辩论（推荐）**: `AdvancedGameTheoryArena` (v3.9) ### 理论来源 1. **Kahneman, D., & Tversky, A. (1979)**. Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk. *Econometrica*, 47(2), 263-291. 2. **Jones, B. D. (1999)**. Bounded Rationality. *Annual Review of Political Science*, 2, 297-321. 3. **Thaler, R. H., & Sunstein, C. R. (2008)**. Nudge: Improving Decisions About Health, Wealth, and Happiness. Yale University Press.


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