--- name: conversation-synthesis description: > MUST USE when the user wants to 把长对话 / 聊天记录整理成文章、研究笔记、分析稿或探索总结。 Triggers: 把这段聊天记录写成博客 / 整理成一篇有观点的文章 / 这些讨论和搜索整理一下 / 帮我写成研究笔记 / 把我们的对话写成稿子 / 这段探索写成总结。 Behavior: 先还原问题链与判断变化，再决定章节（不按聊天时间顺序）；保护用户真实表达 （不替用户说话、用户后续修正优先）；信息资产先回收再筛选并做守恒核对（不得静默丢失）； 可核验事实必须有来源；交付前跑六项审计。 NOT for: 单纯摘要或压缩聊天记录、逐条转录、会议纪要、只要大纲不要成稿、 代码或 API 文档写作、把别人的文章改写成自己的（那是洗稿，不做）。 --- # Conversation Synthesis（对话合成） 把长期、多轮、不断搜索、质疑、补充和修正的对话，整理成一篇**真正被思考过**的文章、研究笔记、分析稿或探索总结。 **它不是什么**：复述聊天记录；罗列搜索结果；把用户说过的话重新排版；制造很多"金句"；写成一篇看起来很完整、实际上没有推进问题的 AI 长文。 **读完应有的感觉**：这个问题真的被一个人持续想过、查过、怀疑过、修正过。 本文件是可执行规范。**核心方法见 `references/conversation-to-outline.md`**；细节清单见各专章 reference；来源索引见 `references/reference-registry.md`。 --- ## 0. 四条不可违背的元原则 | 原则 | 含义 | 防止的失败模式 | |---|---|---| | **问题链决定结构** | 文章跟着**问题变化**走，不跟着聊天时间走 | 文章像会议纪要（FM-A） | | **不替用户说话** | 第一人称判断必须能在对话里找到依据 | 替用户下结论、把助手观点塞进第一人称（FM-C） | | **叙事顺畅 ≠ 事实成立** | 读起来合理不等于有依据 | 推演装成事实、相关写成因果 | | **资产先回收，再筛选** | 搜到的资料不得因为"删了更顺"而消失 | 信息资产静默丢失（FM-D）、资料倒灌（FM-E） | --- ## 一、先理解对话，不要马上写 ### 1.1 问题链还原（核心步骤） **这一步做不好，后面全是资料汇编。** 上游规范只给了"问题链"的**形状**（最初的问题 → 追问 → 反例 → 证据 → 判断被修正 → 当前问题），没有给推导过程。完整方法见 `references/conversation-to-outline.md`。 **契约**：输入完整对话，输出六件东西——论元表、问题链、**判断变化点清单**、文章骨架表、信息资产归属表、未解决问题清单。 **七阶段摘要**： | 阶段 | 做什么 | |---|---| | **A 论元抽取** | 切成论元：`id / 源位置 / 类型 / 主张 / 状态`。类型分 事实 / 用户判断 / 推演 / 假设 / 问题 / 证据 / 反例 / 未解决；**状态分 现行 / 已被用户修正 / 已废弃** | | **B 问题链重建** | 合并同义问题，标记变形，连成 `Q0 → … → Qcurrent`；**检查断点**（两个问题之间没有回答连接） | | **C 判断变化点** | 找 `原判断 → 触发物 → 新判断`。**全篇 0 个变化点 → 不构成文章** | | **D 章节切分** | 一节 = 一次判断变化 + 支撑证据；跑原子性 / 复合检测 / 删除测试 / 必要性提问 | | **E 资产归属与守恒** | 全部论元与资产各归一处，**总数守恒**，缺失必须给理由 | | **F 中心问题定稿** | 在 A–E 之后才写这句话；答案必须比 `Q0` 更准或更窄 | | **G 产出骨架表** | 六列：`节 / 这一节回答什么 / 判断变化（原→现） / 支撑证据 / 源位置 / 这一节不写什么` | **三条硬约束**： 1. **论元与资产每一项都必须有归属**，不得静默丢失。删除的理由只能从这份清单里选：不相关 / 重复 / 来源差 / 已过时 / 有更好的来源 / 用户不要。**「删了以后文章更顺」不是理由。** 2. **用户后续修正优先**（第 17 条）。被修正的旧表述标 `已被修正`，绝不能再写回正文——重新生成全文时尤其容易犯。 3. **判断变化点为 0 时，不得写成文章。** 如实说明"这段对话目前只是收集了资料"，而不是硬凑一篇探索文章。 ### 1.2 中心问题定稿 不要一上来就写。先用一句话完成：**这篇文章最终真正想回答什么？** 长期对话里，**最初的问题经常只是入口**。文章真正有价值的部分，往往是"原问题最后变成了什么"。如果答案和最初的问题一样，说明对话没有推进。 中心问题不清楚时，继续整理，**不要急着写**。 ### 1.3 五类内容分离 写作前把重要内容内部分类： | 类型 | 判据 | |---|---| | **事实** | 有外部来源可以核验 | | **用户判断** | 用户明确表达过的观点 | | **推演** | 根据事实和用户经历进一步推导 | | **假设** | 合理，但尚未得到充分验证 | | **未解决问题** | 现阶段没有足够证据回答 | > **最重要的原则：叙事顺畅，不等于事实成立。** --- ## 二、保护用户真实性 **1. 不替用户说话。** 不能把「我怀疑可能存在这种问题」改成「事实证明就是这样」；不能把「我正在考虑」改成「我决定了」；不能把助手自己产生的观点塞进用户第一人称。 证据或态度不确定时，**允许保留不确定性**：可能 / 我更倾向于 / 至少说明 / 现有证据支持 / 目前还不能证明。 **2. 用户最新表达优先。** 用户后续修正过场景、情绪、强度、因果关系、具体用词，以后版本**都优先采用最新版本**。不要因为重新生成全文，又自动回到旧措辞。 **3. 保留具体经验，不要过度文学化。** 真实的动作往往比抽象语言更有力量。优先保留时间、地点、动作、当时想到什么、发生了什么变化。不要把具体体验润色成空泛的"高级表达"。 **4. 个人经历是问题入口，不是社会统计。** 个人经历可用于提出问题、提出假设、展示机制、提供真实场景；但**不能**从「我经历过」直接跳到「社会上的人都这样」。要扩大到社会层面，应继续找数据、调查、研究、制度、他人样本。 --- ## 三、信息资产：先回收，再筛选 **回收**（在写作前）：长期对话中可能积累——数据、法律、政策、官方文件、学术论文、案例、国外制度、网站、工具、社区、搜索关键词、方法、模板、工作流、未完成的研究线索。这些统称**信息资产**。 > 避免因为重新组织文章而无意丢失重要信息。 **筛选**：**「不能丢」与「不能全塞」同时成立。** 每条资料进入正文前问： - 是否支撑核心判断？ - 是否改变问题理解？ - 是否提供重要反例？ - 是否防止重大误解？ - 是否为读者提供后续行动价值？ 都不是 → 可以不进入正文（但要留在归属表里，说明去向）。 **分级**（信息太多时）：核心证据 → 重要补充 → 反例或限制 → 后续资源 → 边缘信息。 **信息很多时，先让用户筛。** 正式生成前先整理成三层给用户看： - **核心信息**：建议保留 - **有价值资源**：正文链接或补充材料 - **边缘信息**：用户决定要不要留 **用户可以决定**：保留 / 删除 / 放正文 / 只留链接 / 放附录。 只有用户明确说"直接生成、不用问我"时，才跳过这一步，按下面的默认优先级处理。 > **来源说明**：这一条恢复自**基础版第 5 条**。**v3 没有保留它**——v3 把"让用户先筛"改成了模型内部自行分级，v3 的默认工作流也只有"按重要性和主线相关性筛选"，不经过用户。用户的筛选权在本仓库恢复，理由见 `CHANGELOG.md`。 **默认优先级**：推动问题变化的信息 > 支撑核心判断的资料 > 可继续使用的工具/渠道 > 一般背景资料。 **链接放在最需要它的位置**：提到具体工具、平台、案例、研究、教程、渠道时，**第一次出现就直接挂链接**，不要全部扔到最后的"参考资料"。 细节见 `references/conversation-to-outline.md` Stage E 与 `references/evidence.md`。 --- ## 四、证据与来源 **对可核验事实做证据覆盖审计。** 以下内容只要能找到可靠来源，**第一次出现时原则上应提供来源**：具体数字、百分比、法律规定、政策、研究结论、国外制度、机构定义、重要历史事实、具体公共案例。 写完以后全文扫描： - 每一个重要数字，来源在哪里？ - 每一个"研究发现"，论文在哪里？ - 每一个法律结论，法条在哪里？ - 每一个国外制度，官方说明在哪里？ **来源有优先级**： ``` 法律原文 / 政府文件 / 官方统计 > 原始论文 > 权威国际组织 > 高质量研究机构 > 可靠媒体 > 行业媒体 > 论坛 / 社区 / 个人经验 ``` 社区更适合证明「有人这样讨论或体验」，**不适合承担核心制度事实**。 **观点不需要假装成文献**：用户亲身经历、用户价值判断、明确标注的推演、修辞、文章总结——通常不需要强行找链接。目标是：**事实可验证，观点可追踪，文章仍然能读。** **不能把相关写成因果。** 研究说 A 与 B 相关，不能写成 A 导致 B，除非研究设计真的支持这种因果强度。写作时特别检查这些词：**导致 / 造成 / 证明 / 必然 / 就是因为**。证据强度不够就降级表达。 **搜索结果需要主线相关性检查**：每加入一段资料都问——**删除这一段，中心判断会改变吗？** 不会，而且它还明显拖慢文章 → 压缩 / 留链接 / 放补充材料 / 删除。 > 完整清单（含链接摆放、重复链接、时间敏感数据）见 `references/evidence.md`。 --- ## 五、推进思考 写文章的过程就是继续思考，不是把已有内容排版。每个重要判断都要被追问： **1. 每个重要判断问三遍** - **依据是什么？** 数据、法律、经历、研究还是推演？ - **所以呢？** 它改变了哪个问题？ - **真正想说什么？** 能否说成一句明确的话？ 如果最终只能写「这个问题很重要」，说明还没想透。 **2. 主动寻找反例和限制。** 每个核心判断都问：**在什么情况下它不成立？** 反例不是为了机械平衡，是为了**确定结论边界**。 **3. 遇到二元问题，主动寻找中间态。** 讨论形成 A/B、进入/退出、全部/没有、自由/控制在对立时，继续问：是否存在连续谱？是否存在第三种制度安排？是否只是市场目前没有提供中间产品？**很多有价值的洞见来自找到 0 和 1 之间的选项。** **4. 主动识别系统激励。** 大量个人行为反复出现时，问：系统正在奖励什么？惩罚什么？人的行为是不是对激励的适应？但要区分**机制解释**和**已被数据证明的因果**。 **5. 制度分析要检查实际资源是否对称。** 不能只写"双方都有某项权利"。继续问：谁掌握信息？谁承担举证？谁有专业人员？谁熟悉程序？谁能承担拖延？谁承担时间成本？谁更容易放弃？**纸面平等和实际使用能力是两件事。** **6. 制度建议要检查副作用。** 每提一种治理、监测、技术或组织方案，都问：它会不会制造新的问题？检查隐私、监控、形式主义、数据造假、合规成本、权力滥用、新的不平等。**好的方案不仅解决原问题，也要防止新问题变得更糟。** **7. 政策建议必须尽量落到机制。** 不要只写"应该加强重视"。继续回答：谁负责？做什么？数据从哪里来？多久一次？谁能看到？如何保护隐私？出现异常以后怎么办？如何避免被游戏化？**越接近执行，建议越有价值。** > 完整分析清单见 `references/argumentation.md`。 --- ## 六、文章结构 **标题**：正式写稿前**内部产生至少 5 个候选标题**。一个好的标题尽量同时具备：讨论对象、核心矛盾、信息增量。不要只追求情绪、文艺、猎奇、学术感。**标题必须与正文真正匹配。** **小标题必须独立成立**：只读目录时，应该大致能知道文章在讲什么。 - 避免：`真正的问题` / `另一种可能` / `这里还有一个问题` - 优先：`为什么 X 会产生 Y？` / `某种制度解决了什么，又留下什么？` **章节跟着问题变化走，不是资料分类。** - 较差：`数据` → `法律` → `国外案例` → `论文`（这是资料分类） - 更好：`为什么原来的解释不够？` → `哪些证据改变了理解？` → `如果旧方案有问题，还有哪些中间方案？` **新概念从问题中长出来。** 先有现象或矛盾，再引入能解释它的概念。不要为了展示研究量突然塞入一堆新术语。 --- ## 七、风格与排版 **长文默认使用连续 prose。** 文章应该像文章。如果多个短语能自然写成一句话，就不要拆成大量单独行。**连续出现三行以上极短内容时，检查：真的需要列表吗？** **列表只在结构上真的有价值时使用。** 适合：步骤、清单、对比、独立选项、检查项、分类。不适合：普通叙述、制造节奏、人为强调、把正常段落切碎。 **控制金句密度。** 文章不能每段都像社交媒体海报。避免过量：粗体、单句成段、极短反问、排比、「不是 X，而是 Y」、一词一行。 > 默认节奏：**事实 → 解释 → 推理 → 判断 → 必要时强调。** **接地气来自具体，不来自口语填充词。** 接地气指有人、有动作、有成本、有现实后果；不是反复出现"说白了""本质上""其实就是"。 - 差：`构建消费者洞察闭环。` - 好：`把评论、客服和退货原因重新拿回来，判断下一步该卖什么、改什么。` **「锐利」= 找到问题里真正起作用的变量。** 不要停在表面现象。 - 用户问「为什么这个方向竞争小？」，继续追：**是因为机会没人发现，还是因为根本没人买？** **「有洞见」不是写一句漂亮金句**，而是把原本分开的信息连起来，找到更深一层的因果、矛盾或约束。好的洞见通常能让**问题本身发生变化**：原来问"这个工具厉不厉害"，最后发现真正决定结果的是另一件事。 > **来源说明**：「锐利」与「有洞见」两项以及接地气的对照例，恢复自**基础版第 12 条**。**v3 只保留了"接地气"的独立条目**（第 43 条），"犀利"被并入第 45 条，"锐利""有洞见"没有独立对应条目，对照例也未保留。理由见 `CHANGELOG.md`。 **反讽只能建立在事实矛盾上。** 好的反讽是两个现实事实放在一起本身就荒诞；差的反讽是为了显得尖锐而猜测别人动机。**先把事实写稳，再让矛盾自己产生讽刺。** **犀利不等于武断。** 有足够证据时可以直接，没有证据时必须保留边界。不要为了气势提高因果强度。 **避免常见 AI 味。** 警惕高频使用：本质上、真正、核心、值得关注、重新定义、范式、赋能、从某种意义上。也警惕结构化成瘾：每段三点、每节都总结、每一页都金句、过多加粗、过多反问。 > **AI 感往往不是因为某个词，而是因为所有段落都被加工得过于整齐。** **直接说，不绕。** 一句能说清楚就不要三句铺垫。 - 优先：`问题在于……` - 而不是：`在进一步对这一问题进行分析以后，我们可以发现一个值得注意的现象……` > 完整风格清单（含词表与「差/好」对照）见 `references/structure-and-style.md`。 --- ## 八、结尾：问题升级 结尾**不是重复前文**。至少应该回答： 1. 开始时在问什么？ 2. 哪个理解后来发生了变化？ 3. 现在最可信的判断是什么？ 4. 还有什么不知道？ 5. 下一步真正应该问什么？ **从具体场景开始的文章，可以考虑回环**——如果开头使用一个具体经历，可以在结尾重新回来，但**不能原样重复**，应该用整篇文章得到的新理解重新解释这个场景。回环只是结构工具，不是所有文章都必须使用。 **最后一段要真的"结束"。** 避免「这个问题值得进一步思考」——如果前文已经进行了深入讨论，这种结尾相当于没结尾。最后应该给读者一个判断、新问题、方法、选择，或更准确的认识。 --- ## 九、用户修改时如何处理 **1. 不只改用户指出的那一句。** 收到反馈以后先问：**这是局部问题，还是暴露了一个全文级错误？** - 用户指出「某一处换行太碎」→ 检查**全文**有没有同类排版 - 用户指出「某条研究缺来源」→ 重新检查**全文**证据覆盖 **2. 修订采用「反馈 → 抽象 → 扫描 → 修正」的流程**： ``` 具体反馈 → 判断它属于局部修改 / 当前任务规则 / 通用规则 → 如果可泛化，提炼通用问题 → 全文搜索同类失败 → 批量修改 → 检查旧反馈是否被恢复 → 重新通读 ``` **3. 当前文章的反馈，不自动等于 Skill 更新。** 这是非常重要的一条。文章修改完成以后，**再单独判断**哪些反馈值得进入 Skill。不能在修稿过程中自动把每个用户意见都写成永久规则。 --- ## 十、交付前质量审计 完整检查清单见 `references/quality-audit.md`。六项审计，**任何一项失败先改再输出**： | 审计 | 核心问题 | |---|---| | **证据审计** | 重要数字/法律/政策/研究/国外制度都有来源吗？相关有没有被误写成因果？时间敏感数据过期了吗？ | | **用户真实性审计** | 有没有替用户下结论？有没有把助手观点塞进第一人称？有没有遗漏用户后续修正，或把旧措辞写回来？ | | **对话完整性审计** | **重要资源、渠道、案例、链接有没有莫名消失？**（与 Stage E 守恒核对交叉验证） | | **结构审计** | 只读标题能否理解文章路线？每节为什么出现在这里？有没有资料很多但与主线关系弱的章节？有没有突然出现的新概念？有没有章节可以删掉而完全不影响文章？ | | **文章形态审计** | 有没有一词一行、不必要列表、PPT 式排版、金句密度过高、连续大量加粗？**有没有"听着很对、其实没信息"的空话句子？** 链接是否影响阅读？**文章是否像正常长文？** | | **逻辑强度审计** | 事实/判断/推演有没有混在一起？是否过度推断动机？是否主动寻找反例、检查中间态、考虑制度副作用？是否把纸面制度等同于实际可用制度？**换成技术、职业、学习、研究等其他领域，这套逻辑仍然成立吗？** | | **结尾审计** | 有没有只是重复摘要？问题是否发生升级？是否真正回应开头？最后一段有没有把文章收住？ | > **来源说明**：v3 的最终质量审计是**六项**（第 54–59 条）。本表新增的**对话完整性审计**，以及文章形态审计里的**空话**、逻辑强度审计里的**通用性**，恢复自**基础版第 17 条**（该条的"输出前自行检查"原有 9 项，v3 压缩为 6 项审计时丢了这三项）。理由见 `CHANGELOG.md`。 --- ## 十一、默认工作流 ``` 读取完整对话 → 提取用户最新真实表达 → 还原问题链 → 确定最终中心问题 → 区分事实 / 用户判断 / 推演 / 假设 / 未解决问题 → 建立信息资产清单 → 按重要性和主线相关性筛选（守恒核对） → 寻找反例、限制和中间态 → 生成多个候选标题 → 设计可独立理解的小标题 → 完成第一稿 → 补回重要证据和来源 → 删除不推进主线的资料 → 检查资源不对称和制度副作用 → 修正文体、排版和 AI 味 → 完成结尾与问题升级 → 证据审计 → 用户真实性审计 → 结构审计 → 文章形态审计 → 逻辑强度审计 → 最终输出 ``` --- ## 十二、本 skill 的更新方式 本 skill 自己也要从后续文章修改中学习，但**学习必须提炼可迁移的通用规则，而不是把某一篇文章的具体修改硬编码进来**。 核心七条（完整方法论见 `references/skill-maintenance.md`）： 1. **追求通用化，不追求"记住这一篇文章"**。例：用户说"这里一个词一行看起来很碎"，**不能**更新成"AI、机器人、芯片这类词不能一行一个"；应该提炼成"长文中，如果多个短词、短语或短句可以自然组成一句话，就不要为了制造节奏拆成大量独立行"。 2. **新规则要通过通用性测试**：与当前主题无关吗？能适用于至少两种文章类型吗？解决的是写作机制还是一次性内容偏好？能被明确执行或检查吗？ 3. **区分三类反馈**：通用规则 / 当前任务规则 / 局部修改。只有第一类进入长期规则体系。 4. **旧规则默认保留**，更新前建立旧规则清单，逐项确认：保留 / 合并 / 改写 / 拆分 / 建议删除。**重写不等于重新发明。** 5. **优先合并，不无限膨胀**；合并后必须确认原规则防止的问题仍被覆盖。 6. **新旧冲突不擅自决定**：方向相反、无法同时满足、合并会改变含义、要把"建议"升级为"必须"、要明显改变整体风格时——**列出冲突，交给用户决定**。 7. **每条规则必须对应一个失败模式**；**保存判断方法，而不是固定模板**；**示例只用于解释规则，不反过来成为模板**。 **规则的优先级**：用户本次明确提出的新规则 > 本 skill 已有规则 > 上游旧来源。 --- ## 十三、最终标准 一篇好的 Conversation Synthesis 应该做到： - 不替用户说话；用户后续修正不会在重写中消失。 - 个人经历具体，但不会冒充社会统计。 - 事实、判断、推演和假设能够区分。 - 数字、法律、政策和研究可以核验。 - 重要信息资产不会无故丢失；无关资料也不会因为搜过就硬塞进正文。 - 会主动寻找反例、限制和中间态。 - 会考虑纸面制度与现实资源的不对称；会检查一个解决方案是否制造新的问题。 - 标题有信息量；小标题能够独立导航。 - 正文像文章，而不是 PPT；强调有节制；反讽建立在事实矛盾上。 - 证据不足时敢于承认不知道。 - 结尾完成问题升级，而不是机械总结。 > **最重要的是**：读完以后，原来的问题应该变得**更准确**。 > > 而不是只让人觉得：「这篇文章资料很多，排版也很整齐。」