基础工具与工作流 · dontbesilent2025/dbskill

dbs-chatroom

根据话题推荐或接受用户指定的专家,模拟多角色对话并总结分歧。用户要求定向聊天室、专家讨论或继续当前聊天室时使用。

L1 基础 · 登记来源即可V1 已固定Dual-pass Audit
Author dontbesilent2025GitHub dontbesilent2025/dbskill ↗Stars 10121License CC BY-NC 4.0(仓库根 LICENSE 首行「Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)」,条款为 Attribution + NonCommercial,Copyright (c) 2026 dontbesilent。**非商业授权**:个人/学习/研究可直接使用,商业用途需单独授权;GitHub API license.spdx_id 为 NOASSERTION(CC 系非 SPDX 标准标识))Commit 8b8e33f1ec
管控等级描述 skill 的能力与建议配套的管控措施,不代表质量或安全认证,也不表示可用或不可用。是否使用由用户和管理者决定。不同 agent 宿主对权限的约束各不相同,请勿假定宿主一定会提供安全兜底。第三方 skill 版权归原作者,使用风险由使用者自行承担。

1实现原理 · 为什么它能做到

四情况状态机驱动交互:A 用户点名人物 → 直接进入对话;B 未点名 → 先推荐再等确认;C 活动聊天室的后续输入 → 沿用同组人物继续;D 明确结束 → 交回主 Agent。

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**情况 C:活动聊天室中的后续输入**
情况 D 的固定回复是「聊天室已结束。接下来由主 Agent 继续处理。」;C 的判定前提写清为「当前对话存在标记为「聊天室仍在进行」的上一轮聊天室,用户继续输入,且没有明确结束聊天室或调用 `/dbs`」。把「谁该说话」做成状态机,避免每轮都重新问人物。

推荐人物的方法论是「先选理论,再选理论代表人物」:先把话题拆成缺失的判断变量,再找覆盖这些变量的理论,知名度/表达能力/个人经历不作起点。

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先把话题拆成缺失的判断变量,再找覆盖这些变量的理论。
这里在做什么:把「请几个名人来聊」改成「请几个能被检验的理论框架来处理不同变量」,因此推荐名单的合法性来自理论而不是人名——这也是它与「让几个专家角色随便聊聊」类 prompt 的根本区别。

理论候选要过 5 项筛选(命题清楚 / 经受时间检验 / 可独立验证 / 能处理当前变量 / 材料足够),每人还要过 4 项资格与 5 问自检。

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**经受时间检验**:经历过长期使用、批评、反驳和修正,价值不依赖一时的流行。
「材料足够」一条明确要求「有可靠的一手文本与足够的解释材料,能够忠实还原方法,不把零散名言拼成一个虚构观点」;「推荐前自检」要求逐一回答 5 问,任何一项答不清就换人——把幻觉风险(拼凑虚构观点)前置成筛选条件。

默认排除当代内容型名人,并区分「系统推荐」与「用户点名」:用户点名者可以进对话,但不属于系统推荐、不主动补位。

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主要靠表达、传播或内容风格出名的人;
排除清单共 4 条(内容风格出名者、泛财经/泛商业/泛知识 KOL、只提供经验与情绪价值者、以个人声量与平台影响力为核心资产者);并注明「已故和在世不是筛选条件,也不设置人数比例」。这条边界让输出更像理论讨论而非名人语录拼盘。

推荐后强制停轮等确认,不许自作主张启动对话。

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**停在这里,等用户回复「确认」「开始」或调整人选。不要继续执行。**
推荐输出格式为固定三行(🎯 根据话题「{话题总结}」,推荐以下专家:1./2./3. 各一行「人物:核心观点一句话」)+ 一句「确认后启动聊天室。」;等确认这条同时在「注意事项」里被重申为「推荐模式必须等确认」。

对话由宿主 Agent tool 并行生成:每个专家一个独立 Agent,prompt 按固定四段结构动态生成(思考方式 3 条 / 诚实规则 / 说话风格与字数 / 本轮焦点与上一轮上下文)。

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确认人物后,使用 Agent tool 并行调用多个专家。每个专家一个独立 Agent。
诚实规则为固定三句(不确定就承认、避免套公式、可以质疑话题本身的前提);字数要求 200 字左右;继续讨论时每位专家的 prompt 都要带上「上一轮的原话题、专家发言摘要、判官总结和用户本轮的新问题」,并要求「明确指出你对上一轮结论的保留、修正或补充」——让多轮不是重复独白。

判官(Claude)总结被定为 skill 的核心价值,固定三块:讨论质量、补盲区、可执行建议,并显式标记聊天室仍在进行。

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—— 本轮讨论完成,聊天室仍在进行 ——
注意事项写明「**判官总结必须有**:这是 skill 的核心价值」;总结格式含「有真洞察吗?(超出常识的观点)」「有交锋吗?(不同观点的碰撞)」「所有人都没提到但重要的视角」与 2-3 条可执行行动建议,末尾提示继续输入或「结束聊天室」/`/dbs` 退出。

2核心能力

01四情况路由:点名/未点名/活动聊天室续聊/结束,各走固定分支
02理论优先的专家推荐(3-5 位),含 5 项理论筛选 + 4 项资格 + 5 问推荐前自检
03接受用户点名人物,并与系统推荐区分(不包装成推荐、不用于补位)
04并行多角色发言(Agent tool,一专家一 Agent),按 💬 固定格式汇整输出
05判官总结(讨论质量 / 补盲区 / 可执行建议),是本 skill 声明的核心价值
06活动聊天室的持续多轮:普通后续输入默认交给同组专家,仅明确结束或 /dbs 才回主 Agent

3外部依赖

KindDependency / Endpoint
cli宿主 Agent tool(多子代理并行调度;由宿主提供,非第三方依赖)

4管控建议与判定依据

建议配套管控措施
面向 Agent
可自动加载
面向管理者
登记来源与版本
判定依据(文件路径与关键语句摘要)
  • SKILL.md: 纯提示词指令与规则文本,无脚本执行与外部影响
审计说明: 。按批4 终版判準第 1 档自证:dbs-chatroom 目录只有 SKILL.md 与 agents/openai.yaml,无 scripts/references/模板/数据文件,自身无脚本、无网络端点、无凭证读取、无写盘,运行时唯一外部动作是「用宿主 Agent tool 并行调用多个专家」——Agent tool 是宿主提供的能力(不是本 skill 自带的 CLI、也不是第三方服务),所生成的专家 prompt 也不送往任何外部生成后端,因此既不触发第 2 档(自带脚本写盘)、也不触发第 3/4 档(固定端点查询 / 素材出网生成)。风险落在提示层:用户话题与点名人物会被逐字拼进子代理 prompt(注入面),以及对在世人物的模拟发言可能被误当作本人观点(见 risks)。

5第二遍独立确认

  • [ok] 「多角色对话」是否真由独立子代理生成(夸大核查) — SKILL.md 第三步与注意事项两处都要求「使用 Agent tool 并行调用多个专家。每个专家一个独立 Agent」,并规定「两个 Agent 必须并行调用」式纪律(本 skill 表述为「1. **必须使用 Agent tool**:每个专家一个独立 Agent,并行调用」);实现方式属宿主能力,但 skill 侧的要求明确,不是单模型自述多角色。
  • [ok] 无脚本/无网络/无凭证/无写入(green 档自证) — 目录仅 SKILL.md + agents/openai.yaml;token 扫描中 http|curl|wget|API_KEY|token|secret|\.env|bash|exec|python 零命中;命中的只有「Agent tool」字样(宿主能力);无任何写盘指令。
  • [ok] 推荐停轮约束逐字存在 — 「**停在这里,等用户回复「确认」「开始」或调整人选。不要继续执行。**」与注意事项第 2 条「推荐模式必须等确认」两处互相印证。
  • [ok] 理论筛选 5 条 + 资格 4 条 + 排除 4 条 + 自检 5 问齐全 — 逐段读过:理论筛选(命题清楚/经受时间检验/可独立验证/能够处理当前变量/材料足够);理论资格 4 条;默认排除 4 条;推荐前自检 5 问。数量与描述一致,无遗漏。
  • [ok] 判官总结是否为真实机制而非装饰 — 第四步给出固定格式(🎯 Claude 判官总结 + 讨论质量/补盲区/可执行建议)与轮次标记行,并规定每位专家 prompt 在续聊时必须带上一轮判官总结——说明总结被当作下一轮的输入,不只是输出装饰。
  • [ok] 与 marketplace 条目描述一致 — marketplace.json 描述「定向聊天室。根据话题推荐或接受用户指定的专家,模拟多角色对话 + 判官总结。」与 SKILL.md 一致。
  • [ok] 元数据(license/stars/last_push/installs/commit) — GitHub API:stars 10121、pushed_at 2026-09-07T03:48:59Z、license.spdx_id NOASSERTION(根 LICENSE 为 CC BY-NC 4.0,非商业);本地 HEAD = 8b8e33f1ecaed8cee606fe950c4426b525ead314 = 任务 pin。
  • [discrepancy] meta.installs 值域校正(批4 质检 2026-09-15) — 原记录为 skills.sh 仓库级聚合徽标(579.6K(skills.sh 徽标 /b/dontbesilent2025/…),并非本 skill 的单体安装量;站内惯例只记可定位的单 skill 数值 → 校正为 null(其他 25 份 dbs 报告本就为 null,修此 8 份以齐平)

6结论

  • 把「角色扮演」升级为「理论框架辩论」:推荐依据是理论的检验性与变量覆盖,降低名人语录式输出。
  • 反幻觉条款内建:「材料足够」要求有一手文本可忠实还原,明确禁止「把零散名言拼成一个虚构观点」。
  • 交互有硬性停轮点,用户始终掌握启动权。
  • 判官总结让每轮有可带走的判断,且被用作下一轮输入,形成递进讨论。
  • 会话可续、退出明确:普通输入默认续聊,仅「结束聊天室」或 /dbs 才回主 Agent。
  • 适合: 适合遇到需要多视角判断的问题(战略取舍、伦理两难、投资/职业决策)时,用一组互补理论框架把问题拆开、逼出分歧与盲区,并由判官给可执行建议。也适合想把「专家讨论」做成结构化产品而非闲聊的 skill 作者:它的理论优先推荐、停轮确认、判官三块总结、续聊上下文注入四点都可直接借鉴。用户点名人物时适合做定向比较(如「/dbs-chatroom 查理·芒格 丹尼尔·卡尼曼 雷·达里奥」)。
    不适合: 不适合期望人物本人观点的场景——发言是模型按框架模拟,不是历史人物的真实言论(尤其涉及在世人物,需自行标注);不适合需要事实核查或数据支撑的讨论(skill 不做检索);不适合一话说完就想要结论的用户——流程要求先推荐、等确认、再并行发言、最后总结,至少两到三个回合;不适合需要留档与会话外追踪的场景(不写文件);也对宿主不支持并行子代理的环境不友好(那会退化为单模型自述多角色)。
    Install Agent-Ready
    ① Verified Mirror 2026-09-15
    Option A · Direct DownloadDownload dbs-chatroom.tar.gz
    sha256: 5632ebb4ef03b513…
    Option B · Copy Guide for Agent
    install.json
    agent 读 JSON 指南后会自动从本站下载安装,无需更多说明。
    ② Upstream GitHub
    GitHub Repo ↗
    Pinned to commit 8b8e33f1ec.