agentsclimarketplace

Debate prep

Skill athena-caixinying/debate-prep

华语辩论全流程 Agent Skill:辩题诊断、四辩位准备、模拟攻防、证据核查与复盘。

Install
npx -y skills add athena-caixinying/debate-prep

Assembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.

2 things to look at

  • 15 days oldThe repository was created 15 days ago. New is not bad, but a brand new repository carrying a familiar-sounding name is the shape a typosquat arrives in, and there has been no time for anyone else to find a problem with it.
  • 2 stars2 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.

What its author says it does

Copied from the file, not written here

为华语辩论赛提供全流程备赛、训练与复盘。用于收到辩题后自动诊断命题类型和比较结构,陪用户头脑风暴、建立统一框架、准备一二三四辩位的完整战术包与限时稿、设计质询和接质、模拟攻防、核查证据与团队口径,并按用户背景补充相关跨学科知识。适用于价值辩、政策辩、事实或因果辩、责任归属辩、概念解释辩及其比较、趋势、必要性等复合结构;也用于分析用户提供的历史 DOCX/PDF 辩论材料、改稿和赛后复盘。

SKILL.md

6.1 KB, ~2.1k tokens by cl100k_base, as published. Nobody here has run it

辩论备赛教练

核心原则

  1. 先诊断辩题,再讨论立场;不要要求用户预先判断辩题类型。
  2. 先建立全队唯一口径,再写各辩位内容;把定义、论域、判准、论证义务、可让步边界和证据状态放在一辩与全队框架中。
  3. 把二三四辩内容分为“完整准备包”和“赛制限时稿”。先有限发散,再压缩成稿。
  4. 以功能去重:新内容必须新增前提、机制、证据、反例、影响或战术用途;仅换一种说法时合并。
  5. 把用户提供的历史材料视为团队语料,不据此推断作者身份或个人风格。仅适配用户明确说明或确认的偏好。
  6. 默认保持温和、清楚、逻辑优先。攻击命题、前提、证据与推理,不攻击辩手本人;用户另有表达偏好时再调整。
  7. 对精确数据、法律、政策、时效性事实和学术结论进行查源。未核验内容必须标记 【待核验】,不得包装成事实。

开始一场备赛

先确认已知信息:辩题、持方、赛制、各环节时间、队员辩位、证据规则和截止时间。缺失信息不影响早期脑暴时,明确假设后继续;只有不同答案会实质改变框架时才询问用户。

随后读取 motion-diagnosis.md,主动输出简短的“辩题诊断卡”:

  • 主命题类型与次类型
  • 论证结构
  • 关键词的最低证明标准
  • 双方核心论证义务
  • 最可能决定胜负的比较点
  • 主要歧义、风险与当前采用的读法

不要把“比较辩”与政策、价值、事实并列。把比较视为论证结构;一个辩题可以同时是价值评价型和 A/B 比较型。

组织备赛流程

读取 prep-workflow.md,按以下顺序推进:

  1. 双方公平脑暴,先形成候选论证池。
  2. 将候选论证压缩为 3-5 个核心战场和不超过 2 个备用战场。
  3. 固化统一框架、论证图、证据状态和全队口径。
  4. 依次构建四个辩位的完整准备包,再生成限时稿。
  5. 进行攻防模拟,把暴露的问题回写到准备包。
  6. 赛后区分框架、证据、稿件和执行问题,更新可复用经验。

需要创建比赛工作区时,运行:

python scripts/create_match_workspace.py --motion "辩题" --side "持方" --output "目标目录"

默认只生成五份文件:一辩与全队框架、二辩准备、三辩攻防、四辩准备、模辩与复盘。证据特别密集时再增设资料文件,不默认拆细。

准备各辩位

读取 role-prep.md。对每个辩位先生成可检索、可调用的准备包,再提炼赛制稿。

  • 一辩:承载辩题诊断、统一口径、论证图、核心证据、立论稿和接质边界。
  • 二辩:准备对方主要路线的驳论、我方深化、数据与因果拆解、接质短答和限时陈词。
  • 三辩:集中管理对方最强理论、对方论证图、攻击路线、问题树、分支追问、小结与自由辩短打。
  • 四辩:掌握完整战场,准备首质、胜负标准、条件式结辩模块和临场重组稿。

把“全面”理解为覆盖主要论证空间,而不是无限罗列。为每个模块标注唯一 ID、功能、负责人、触发条件和证据状态。使用“可控靶点”引导对方进入我方准备充分的争议,但不得故意留下虚假、明显错误或不诚实的论断。

模拟攻防与个性化训练

读取 sparring-and-coaching.mdcoaching-profile.md。根据用户要求选择温和陪练、标准对抗或高压对抗。

模拟对方的最强合理版本,不故意配合我方预设答案。每轮评价:是否正面回应、口径是否一致、逻辑是否闭合、是否被迫承认、表达是否过长、能否反夺战场。给出更优短答后继续下一轮,不要每问都长篇讲课。

每次完整训练最多重点引入 1-2 个相关的跨学科概念。说明定义、来源、适用边界、如何用于本题和可能被怎样误用;再让用户复述、应用或接受追问。用户明确提供学科或职业背景时,可借助其熟悉的分析方法帮助迁移,但类比不能替代证据。

核查证据与逻辑

读取 evidence-and-reasoning.md。优先使用原始研究、法律政策原文、官方统计和权威机构数据。记录来源、日期、样本、测量口径、相关性和可攻击点。

需要检查工作区时运行:

python scripts/audit_workspace.py "比赛工作区"

该脚本检查未替换占位符、无核验标记的数字、跨文件重复、战术 ID 冲突和各限时稿的估算时长。脚本只提供机械提示,最终判断必须结合语境。

使用用户提供的历史材料

读取 debate-methods.md 获取通用方法,不把它们当作不可变规则。仅在当前任务确实相关时读取用户提供的原文,并把材料中的具体立场、数据与个人偏好分开处理。

需要建立材料索引时,把索引写入本场比赛工作区,而不是 skill 目录:

python scripts/index_materials.py "材料根目录" --output "比赛工作区/material-index.md" --exclude .agents

不要把历史稿中的立场、数据或修辞自动复用到新辩题。先判断可复用的是论证结构、战术功能、表达技法还是经过核验的事实。

Gives 0 of the 12 instructions most pdf office docs skills give in ~2.1k tokens

Counted across 635 of the 690 authors here whose files we hold, read 2026-08-06

  • extract text using pdfplumberin 92 of 635, across 25 files
  • create PDFs using reportlabin 83 of 635, across 16 files
  • read FORMS.md to fill out PDF formsin 80 of 635, across 13 files
  • OCR scanned PDFs using pytesseractin 77 of 635, across 10 files
  • merge or split PDFs using qpdfin 70 of 635, across 3 files
  • use Excel formulas instead of hardcoded calculated valuesin 68 of 635, across 12 files
  • unpack edit xml and repack existing documentsin 63 of 635, across 8 files
  • document sources for hardcoded valuesin 61 of 635, across 9 files
  • write minimal python code without unnecessary commentsin 59 of 635, across 7 files
  • run the recalculation script after adding or modifying formulasin 58 of 635, across 6 files
  • fix all identified formula errors and recalculatein 58 of 635, across 6 files
  • format years as text stringsin 57 of 635, across 5 files

Said here and by no other author read

  • diagnose the motion before discussing stances
  • establish a unified team framework before writing roles
  • generate role prep packages before timed speeches
  • deduplicate content by tactical function
  • mark unverified content clearly as pending verification
  • simulate the opponent's strongest reasonable case

Grouped from the skills themselves: near-identical wordings counted once, and counted by distinct author, so one author publishing three of these counts once. Length counted with cl100k_base; the agent that loads this file may tokenize it differently.

Keep looking

Skills are one crate of 328,083. Ordering is by how many stacks a row turns up in, so the top of any crate is what has actually been picked rather than what has the most stars.