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devils-advocate

論点を構造的にストレステスト(devil's advocate / 悪魔の代弁者)します。論点を明示的主張と暗黙の前提(A1/A2 番号付け)に分解し、ユーザー提供のエビデンス資料から出典付きの反論を網羅的に検索し、High/Medium/Low のリスク度を付与し、ベースレート(外部視点)を補完した上で、最終的に「監視可能な反証シグナル」リストを提供します。構造化された findings と人間可読なレポートの2層構成で出力します。反証が見つからない場合は「見つかりませんでした」と正直に明記し、決して捏造しません。LinqAlpha(ヘッジファンドAIプロダクト)公開の Devil's Advocate アーキテクチャをベースに、CIA構造化分析手法およびRANDの仮説立案手法(ABP)を統合しています。投資仮説、ICメモ、リサーチ結論、事業意思決定の検証、「ストレステスト / あえて反論 / 盲点探し / 前提分解 / bear case構築 / レッドチーム検証 / 投委会前の事前チェック」を行いたい場合に利用します(ユーザーが「悪魔の代弁者」という言葉を使っていなくても適用可能です)。

L2 ローカル · 作業ディレクトリ限定V1 コミット固定ファイル書き込みDual-pass Audit
Author daymadeGitHub daymade/claude-code-skills ↗Stars 1385License MIT(仓库根 LICENSE,Copyright (c) 2025 daymade;GitHub API spdx MIT)Commit d5c4678cb5
管理レベルは Skill の能力と推奨統制措置を示すものであり、品質や安全性の認証、利用可否の判定ではありません。使用の可否はユーザーおよび管理者が決定します。Agent 環境によって制約が異なるため、自動保護を仮定しないでください。第三者製 Skill の著作権は原著作者に帰属し、利用リスクは利用者が負います。

1仕組みと動作原理

方法論として、LinqAlpha(ヘッジファンドAI製品)が公開した Devil's Advocate の本番 prompt/schema を忠実に再現し、CIA Key Assumptions Check、ACH、RAND ABP などの手法を統合。再現元の出典は reference に逐語的に収録。

daymade-financial/devils-advocate/references/linqalpha_reference_implementation.md
> "Devil's Advocate is an AI research agent purpose-built to help investors systematically > pressure-test their investment theses using their own trusted sources at 5–10 times the > speed of traditional review."
reference ディレクトリには AWS ブログ(2026年2月)で公開された公式4ステップフローと本番 prompt テンプレート(JSON schema 原文を含む)を収録。本スキルはこれに base_rate、missing_evidence、signpost 等のフィールドを拡張しており、「実現性の根拠」= 高精度な再現 + 構造化拡張にあります。

第1層のメカニズムとして反論ペルソナを明示化:デフォルトのLLMは質問者に迎合(RLHF)しやすいため、「反論する」行為を明示的なプロセスタスクとして割り当て、資料エビデンスに厳格にアンカーし、根拠のない単なる言いがかりを禁止。

daymade-financial/devils-advocate/SKILL.md
所以反方角色必须被显式赋予,不能指望模型自发唱反调。
SKILL.md は Sharma et al. ICLR 2024(迎合バイアス)および Nemeth et al. 2001/2018(ロールプレイによる異議は無効、根拠なき反論は逆効果)を設計根拠とし、「本物の異議」を逐語引用によるエビデンスアンカーとして代行。

前提分解エンジン:論点を明示的主張と暗黙の前提(A1/A2 番号)に分解し、タイプ(事実型/予測型/メカニズム型)と耐荷重性(load-bearing)をラベル付け。耐荷重性の低いものは優先度を下げて検索をスキップ。前提の列挙数に上限はなく、検索対象のみを絞り込み。

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**隐性假设**(implicit assumptions):没写出来、但论点要成立就必须为真的前提。这一类才是盲点的主产区——确认偏误让人看不见自己依赖了什么。
暗黙の前提こそが盲点の温床です。2つの判断基準(タイプが反証内容を決定し、耐荷重性が検索に値するかを決定する)は CIA Key Assumptions Check および RAND ABP に基づいています。

反証検索に2つの問いと情報源の優先順位を内蔵:直接的に弱体化/矛盾する材料 + ACH流の「あるべきなのに見当たらない」不在のエビデンス。公式開示資料 > エキスパートインタビュー > 証券会社レポート > 権威あるメディア > ソーシャルメディア集約の順で信頼性を評価。

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**如果这条假设为真,材料里本应看到、却没看到的证据是什么?**(ACH 的核心一问——缺席的证据也是证据)
2番目の問いは見落とされがちですが、「証拠の不在もまた証拠」です。情報源の優先順位は LinqAlpha 原型の SEC > エキスパートコール > 証券レポートの順序をカスタマイズしたものです。

2層のアウトプット提供:監査層 da_findings.json(構造化 findings、カバレッジ表明を格納するためトップレベルはオブジェクト)と、人間可読層 da_report.md(テーマ別ナラティブ + [n] インライン引用番号 + References/残存仮説/カバレッジの3種リスト)。

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默认写入当前工作目录的 `da_findings.json`(用户指定了位置则用用户的;供程序处理与复核)。顶层是一个**对象**而不是裸数组——覆盖面声明要有处安放
原型のプロンプトは生の配列を使用していましたが、本スキルではカバレッジ表明を含めるためオブジェクトに変更。人間可読層はデフォルトで da_report.md に出力しつつ、対話内でも同時に提示(Step 4)。

インフレ防止と誠実性の境界を内蔵:risk_flag は確率ではなく反証の破壊力を測定。High が半数を超える場合は再ランク付けを実施。反証が見つからない場合は「提供資料内に反証なし」(≠前提成立)と表記し、資料に偏りがある場合はレポートで明記。

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若超过半数条目被判 High,先把全部条目按杀伤力互相排序再重新定档——全是 High 等于没有分级(首次实测第一版就判出了 6/8 个 High)。
これは再現元のエンジニアリング修正ログを反映したものです(第1版で 6/8 が High となりインフレ防止が発動)。「見つからない ≠ 成立」と「強気材料のみ → 反証が希薄」という偏り表明により、エビデンスの誠実性を担保。

2コア機能

01曖昧な論点(散文/ICメモ)を単一の主張文「XはYによってZになる」に正規化し、ユーザーに確認(Step 0)
02明示的/暗黙的な前提の番号付き列挙 + 耐荷重性スクリーニング(列挙は無制限、耐荷重性で検索範囲を決定)
03エビデンスにアンカーされた反論:逐語引用 + ソース特定 + citations 構造。見つからない場合はその旨を明言
04構造化 findings 出力(JSON: run_metadata/findings/deferred_assumptions。各前提に counter_argument/rebuttal/missing_evidence/base_rate/risk_flag/signpost を含む)
05ベースレート(外部視点、Mauboussin):提供された資料内で参照クラスを構築できる場合のみ記載し、捏造は厳禁
06監視可能な反証シグナルリスト(signpost):単発の批判を継続的なモニタリングへ拡張
07メインセッション fan-out モード:Step 0-1 をメインコンテキストで完了後、前提ごとにサブエージェントを並行ディスパッチして検索し、da_findings_A<n>.json に保存してマージ・重複排除

4推奨統制措置と判定根拠

安全運用のための推奨統制措置
Agent 向け
作業ディレクトリを限定
管理者向け
操作ログを保持
判定根拠(ファイルパスと抜粋)
  • 本地工作目录: ファイル読み書きおよび成果物出力: da_findings.json(カレント作業ディレクトリ。ユーザーによるパス指定も可能)
監査ノート: 純粋なインストラクション型スキル(ディレクトリ内は SKILL.md + 2つの reference のみで、スクリプトや実行可能コードは一切なし):スクリプト実行なし、外部ネットワーク通信なし、認証情報の読み込みなし。唯一の副作用は、カレント作業ディレクトリに2つの固定名成果物(da_findings.json / da_report.md、パス指定可能)を書き込み、ユーザーが提供した資料ファイルを読み込むことのみです。留意点:固定ファイル名の上書き、資料の適用範囲はユーザー依存、モデルのナラティブ表現には人間による確認が必要——いずれもコードレベルのリスクには該当しません。

5二重目の独立検証

  • [ok] 复刻出处(LinqAlpha + AWS 博客)真实存在 — references/linqalpha_reference_implementation.md 收录 AWS ML Blog 2026-02-11 URL、原厂四步流程与生产 prompt 模板;SKILL.md 设计依据表同时列出 CIA/RAND/DEBATE 等来源,无虚构引用。
  • [ok] 『每条反方论证必须带引用 + 逐字摘录』红线 — SKILL.md Step 2 硬规则逐字存在(含省略号/禁改写的细节);Step 2 置空规则(找不到写『未在给定材料中找到反证』)同在。
  • [ok] 双层产物(da_findings.json 审计层 + da_report.md 人读层) — Step 3 与 Step 4 均声明默认写入当前工作目录;fan-out 子代理落盘 da_findings_A<编号>.json 的路径规则也在 Step 3。
  • [ok] 无脚本/无网络/无凭证(安全结论基础) — 目录仅 SKILL.md + 2 references;全目录扫描无执行/网络/凭证代码;'citations' 字段指向材料文件/URL 而非任何运行时网络调用。
  • [ok] risk_flag 三档锚定 + 防膨胀规则 — 三档定义(High=核心结论不再成立 / Medium=幅度或时间表折损 / Low=边际修正)与『超半数 High 重新排序定档』原文均在。
  • [ok] base_rate 诚实边界(禁止另起检索/编造) — 『只在给定材料内能构建参考类时填写…禁止编一个基础比率,也不为此另起检索』原文存在,防止模型外搜破坏检验边界。
  • [ok] 功能声明 vs 实际能力夸大检查 — description 声称的能力(拆假设、逐条检索带出处反证、风险分级、base_rate、信号标、双层输出、不编造)逐项有对应 Step/红线实现;未声称自动联网检索或判断论点对错。
  • [ok] 元数据(commit/license/stars) — 本地 HEAD == pin d5c4678cb5d4fd6acc9c922690df035dbd33d247;GitHub API:MIT、stars 1385(2026-09-09 实采)、pushed_at 2026-09-09T12:33:29Z。

6結論

  • 「あえて反論する」行為を態度から監査可能なプロセスへ転換:すべての反論が資料の出典にアンカーされ、根拠のない自由な言いがかりを排除。
  • LLMの迎合バイアスに直面:単なる「批判してください」ではなく、ICLR 2024 / DEBATE 2024 の実証研究に基づき反論ペルソナを明示的に付与。
  • 盲点を最優先:暗黙の前提や「あるべきなのに見当たらない証拠」(ACH)は、表面的な反論よりも深い価値を提供。
  • 誠実性の規律:見つからなければ「なし」と明記し、未検索のものは列挙し、資料の偏りは明言——「捏造がない」と信頼できるアウトプット。
  • 持続可能なモニタリング:signpost(標識)により、一時的な批判を日常のモニタリングルーチンに組み込める項目へ昇華。
  • 最適な用途: 投資委員会(IC)前のメモや論点のストレステスト、ベアケースの構築、事業意思決定のレッドチーム検証、リサーチ結論のクロスチェックに最適です。特にエビデンス資料(調査レポート/議事録/10-K/チャット履歴)が手元にあり、「出典付き・監査可能・継続監視可能」な反論を求めるアナリストや意思決定者、またチームに対して「反論を徹底的に検証した」ことを証明する必要がある場面に適しています。
    不向きな用途: 手元に資料がなく、事前のリサーチやデータベース作成も望まないケース(資料なしモードでは前提分解+シグナル提示のみとなり、カバレッジが低下します)。スキルが自律的にWeb検索して「論点 vs 世界」を検証することを期待するユーザー。全体的な正誤判定や売買判断を求めるユーザー(判断を下さない明確なレッドラインあり)。単なる感情的な言い争いやディベートのパフォーマンスを目的とした対話には適していません。
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    ① Verified Mirror 2026-09-09
    Option A · Direct DownloadDownload devils-advocate.tar.gz
    sha256: fafd917ff4bed4b2…
    Option B · Copy Guide for Agent
    install.json
    Agent はこの JSON ガイドから自動的にダウンロードして検証します。
    ② Upstream GitHub
    GitHub Repo ↗
    Pinned to commit d5c4678cb5.