multi-agent-meeting
项目管理专家与产品经理在做项目决策、技术评审或商业策略制定时,当需要多视角碰撞以打破思维局限,请用此技能模拟多智能体真实会议辩论,一键生成包含决策结论、核心论据与风险提示的完整会议记录,让复杂决策高效落地!
它会碰到什么
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它会碰到什么不碰外部(只输出文字)
命中总数0 处
命中统计严重 0 · 高 0 · 中 0 · 低 0
这一栏是扫描器报的事实,不是结论。命中多不等于有毒(安全工具、规则库、示例脚本本来就会包含危险写法),命中少也不等于干净。它和你手上的凭据、文件、网络有什么关系,需要你自己看。
技能内容
多智能体会议决策
任务目标
- 本 Skill 用于: 模拟多个不同专业背景和性格特征的AI智能体进行会议讨论,最终达成决策共识
- 能力包含:
- 自定义会议主题和目标
- 配置多个智能体角色(角色名、专业领域、性格特点)
- 模拟真实的会议讨论流程(发言、辩论、补充、总结)
- 实时展示会议发言过程
- 生成包含决策结论、关键论据、风险提示和后续行动的完整会议记录
- 触发条件: 用户需要从多个角度分析问题、需要不同领域的专业知识碰撞、需要模拟团队决策讨论时
操作步骤
1. 确定会议主题和目标
从用户输入中提取以下信息:
- 会议主题: 要讨论的核心问题(如"是否采用微服务架构"、"新产品定价策略")
- 会议目标: 期望达成的决策类型(如可行性评估、方案选择、风险识别)
- 关键约束: 需要考虑的限制条件(如预算、时间、技术栈等)
2. 设计智能体角色
根据会议主题,设计3-5个智能体角色,每个角色应包含:
- 角色名称: 如"技术架构师"、"产品经理"、"财务顾问"
- 专业领域: 明确其专业背景和关注点
- 性格特点: 如理性严谨、激进创新、保守稳健
- 发言风格: 简洁直接或详实论证
参考 [references/agent-roles.md](references/agent-roles.md) 中的角色模板,根据会议主题选择或创建合适的角色组合。
3. 执行会议流程
按照以下阶段模拟会议讨论:
阶段一:开场发言
- 主持人(智能体)介绍会议主题和目标
- 每个智能体从自身专业角度进行开场陈述
阶段二:自由讨论
- 智能体根据他人发言进行回应、质疑、补充
- 鼓励不同观点的碰撞和辩论
- 引导深入探讨关键问题
阶段三:深入辩论
- 针对争议焦点展开针对性辩论
- 引用专业论据和数据支撑观点
- 识别并讨论潜在风险
阶段四:共识收敛
- 总结各方观点的共同点和分歧点
- 探索折中方案和替代方案
- 引导向决策方向收敛
阶段五:决策生成
- 综合各方意见形成决策结论
- 明确决策的主要依据
- 识别决策的风险和注意事项
4. 输出会议记录
按照 [references/meeting-record-format.md](references/meeting-record-format.md) 中定义的格式输出会议记录,包含:
- 会议基本信息
- 发言过程记录(实时展示)
- 决策结论和关键论据
- 风险提示和后续行动建议
资源索引
- 角色模板: 见 [references/agent-roles.md](references/agent-roles.md)(提供常见角色类型和特征描述)
- 记录格式: 见 [references/meeting-record-format.md](references/meeting-record-format.md)(定义会议记录的标准输出格式)
- 会议模板: 见 [assets/meeting-templates/](assets/meeting-templates/)(提供不同类型会议的预设角色配置)
使用示例
示例1: 技术架构决策会议
- 功能说明: 讨论是否采用微服务架构
- 执行方式: 智能体主导,无需脚本
- 角色配置: 技术架构师、DevOps工程师、前端工程师、CTO
- 输出内容: 详细的技术论辩、成本分析、风险评估、最终建议
示例2: 产品定价策略会议
- 功能说明: 制定新产品的定价策略
- 执行方式: 智能体主导,无需脚本
- 角色配置: 产品经理、市场分析师、销售总监、财务顾问
- 输出内容: 市场竞争分析、定价方案对比、预期收益评估
示例3: 项目风险评估会议
- 功能说明: 识别和评估项目风险
- 执行方式: 智能体主导,无需脚本
- 角色配置: 项目经理、技术专家、法务顾问、运营专家
- 输出内容: 风险识别清单、影响程度评估、应对措施建议
注意事项
- 确保每个智能体的发言符合其角色设定和专业背景
- 保持讨论的真实性和逻辑性,避免空洞的观点
- 重点关注不同观点的碰撞和辩论过程,这是会议的核心价值
- 决策应基于充分的论据和考虑,体现多角度的综合分析
- 会议记录应清晰易读,重点突出决策过程和结论
- 充分利用智能体的语言理解和生成能力,不要为简单任务引入脚本
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