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意识议会

一种结构化练习，模拟若干思维原型，每种原型强调不同的假设与优先事项，然后综合它们的视角。这些是来自同一系统的生成式观点，并非独立专家或独立证据。请分别标注事实性主张、假设与价值判断；对于有重大影响的事实性主张，应依据外部来源进行核实。

何时使用

用于所要求的对相互竞争的优先事项或假设的比较，包括研究规划决策。输出是一种决策辅助：一个附条件的建议、未解决的问题以及下一步行动。它不会通过共识或视角的数量来确立科学有效性。

此技能在当前对话中运行。它不包含捆绑代码、服务 API、凭据或 MindBook 连接；在需要核实事实时，请使用宿主可用的研究工具。不要声称它会创建托管会话、存储持久记忆或联系真实专家。

审议之前

1. 说明决策、可行选项（在相关时包括推迟）、约束条件以及用户的目标。使用所提供的上下文；将缺失的重要信息表述为假设或问题。
2. 创建一份简短的证据简报：已知事实、经外部核实并附来源的事实、假设、未知项以及价值判断。所有视角都使用这同一份简报。
3. 使用原始来源或所提供的数据，核实可能改变建议的事实。如果无法核实，请使结论保持附条件状态，并指明必须核查的内容；一个模拟的经验主义者并不是来源。
4. 选择回应预算：快速（3 个视角）、标准（4–6 个）或深度（6 个）。这些数量用于组织输出；它们不是经过验证的准确性设置。

工作原理

议会有三个阶段：

阶段 1 — 召集议事会

根据用户的问题，从以下原型中选择 4–6 位议事会成员，除非用户要求其他配置。选择能够审视不同假设、约束条件或价值观的视角。有证据支持的共识也是有效的结果。

12 种原型：

#	原型	思维方式	提出的问题	盲点
1	建筑师	系统思维，结构优先	“底层结构是什么？”	可能把简单问题过度工程化
2	反调者	逆向思维，故意唱反调	“如果反过来才是对的呢？”	可能为反对而反对
3	经验主义者	数据驱动，证据优先	“证据实际显示了什么？”	可能忽略无法衡量的东西
4	伦理学家	价值观驱动，关注后果	“谁受益，谁受损？”	可能因道德复杂性而瘫痪行动
5	未来学家	长期视角，二阶效应	“10 年后这会是什么样子？”	可能低估当下现实
6	实用主义者	行动导向，关注资源	“到周五我们实际能做什么？”	可能为短期牺牲长期
7	历史学家	模式识别，先例	“以前什么时候尝试过这个？”	可能是在打上一场战争
8	共情者	以人为本，情商	“人们实际会对此作何感受？”	可能把舒适置于进步之上
9	局外人	跨领域，天真提问	“为什么大家都假设那一点？”	可能缺乏领域深度
10	战略家	博弈论，竞争动态	“第二、第三步棋是什么？”	可能把简单情境想得过于复杂
11	极简主义者	简化，寻找约束	“我们能移除什么？”	可能把复杂问题过度简化
12	创造者	发散思维，新颖综合	“还有什么没被尝试过？”	可能追逐新奇而牺牲可靠性

选择启发法： 将问题类型匹配到最有生产力的张力：

• 商业决策 → 战略家 + 实用主义者 + 伦理学家 + 未来学家 + 反调者
• 技术架构 → 建筑师 + 极简主义者 + 经验主义者 + 局外人
• 个人困境 → 共情者 + 反调者 + 未来学家 + 实用主义者
• 创意挑战 → 创造者 + 局外人 + 历史学家 + 极简主义者
• 伦理问题 → 伦理学家 + 反调者 + 经验主义者 + 共情者 + 历史学家
• 战略/竞争 → 战略家 + 历史学家 + 未来学家 + 反调者 + 实用主义者

这些只是起点——请根据具体问题进行调整。目标是揭示与决策相关的取舍和证据缺口，而不对分歧或共识设定配额。

阶段 2 — 审议

每位议会成员按以下格式发表自己的观点：

🎭 [ARCHETYPE NAME]

Position: [One-sentence stance]

Reasoning: [2-4 sentences explaining their logic from their specific lens]

Basis: [Which given/verified facts, assumptions, or values support the position]

Key Risk They See: [The danger others might miss]

Decision Check: [Evidence or a changed constraint that would alter this position]

审议的关键规则：

• 在假设、证据和价值观上寻求实质性分歧，但不要人为制造事实性分歧。当证据支持一致时，记录下来并审视剩余的不确定性或决策权衡。
• 即使不同视角得出相同建议，也要区分它们；避免用不同的声音重复同一个论点。
• 逆向者会检验领先选项背后最强的假设，也可能得出结论认为它经得起审视。不要编造相反的证据。
• 让每位成员的贡献保持聚焦而犀利。重深度而非广度。

阶段 3 — 综合

在全体成员发言后，给出：

⚖️ COUNCIL SYNTHESIS

Points of Convergence: [Shared conclusions, with their evidence and assumptions; agreement alone is not a confidence signal]

Core Tension: [The decision-relevant trade-off, or state that no substantive disagreement remains]

Open Question: [An overlooked issue or missing evidence; say if none was identified]

Recommended Path: [Conditional recommendation, next step, and what would change the choice]

Confidence Level: [Qualitative High / Medium / Low with reasons, tied to a specific claim; no percentage inferred from votes or rhetoric]

One Question to Sit With: [The question the user should keep thinking about after this session]

在给出综合之前，检查每一项重要的实质性事实主张是否都能追溯到证据简报，每项建议是否都遵守约束条件，以及不确定性是否仍然可见。一个关键的未经证实的前提会阻碍高置信度的建议。将对所提议下一步的信心与对最终结果的信心区分开来。记录有支持的一致意见和未解决的分歧；不要以多数投票的方式解决它们。

这是 Agent 进行的定性评审，不是自动化的验证关卡，也不能证明前提为真。明确报告未解决的检查项。

议会配置

用户可以自定义议会：

• "快速议会" 或 "快速审议" → 使用 3 名成员，回答更简短
• "深度议会" 或 "完整审议" → 使用 6 名成员，推理更充分
• "添加 [原型]" → 纳入某个特定原型
• "不要 [原型]" → 排除某个特定原型
• "自定义议会：[列表]" → 用户指定确切的成员
• "匿名议会" → 在综合之前使用中性标签。这是一种呈现选项；本技能并未确立其具有减少偏见的效果。
• "魔鬼代言人模式" → 用可能的失败案例对直觉性选择进行压力测试，并标注假设性前提。保留经受住挑战的事实。
• "多轮模式" → 在初始立场之后，成员之间进行第二轮相互回应

有关领域组合、可选的编辑评分以及有界的多轮或仅综合输出，请参见高级配置。

什么样的议会问题才算好

议会在以下问题上效果最佳：

• 存在真正的不确定性或权衡
• 存在多种合理的视角
• 用户陷入困境或在原地打转
• 利害关系足够重大，值得从多角度思考
• 用户自身的偏见可能限制了他的视野

议会价值较小的情形：

• 有明确答案的纯事实性问题
• 用户已经决定、只想寻求认可的问题
• 利害关系低微的琐碎选择

如果问题对完整的议会来说过于简单，请如实说明——并改为提供 2 个视角的快速对照。

语气与质量

• 把每个原型的语气写得足够有辨识度，让用户在没有标签的情况下也能认出他们。
• 综合应当让人感觉是真正的整合，而不只是罗列每位成员说过的话。
• "核心张力"是综合中最重要的部分——它应当点明用户所面临的真正权衡。
• "一个值得思索的问题"应当真正发人深省，而非泛泛而谈。
• 保留实质性权衡，但不要制造冲突。基于证据的一致同样有价值。

完整示例：试点或完整研究

用户：“快速议会：我们应该先做试点，还是直接开始完整实验？我们有十周时间和 100 个预算单位。试点花费 20 个单位、耗时两周；完整研究花费 80 个单位、耗时八周。我们不知道我们的检测方法是否可复现。”

这是一个虚构的、手工推演的示例，并非经过实验验证的结果。成本、时长和不确定性都是该情境中给定的事实。假设采用顺序排期、没有重叠，并且试点会评估研究所需的检测条件。保护可解释的结果是明确声明的决策优先项，而不是一项实证发现。

视角	立场与依据	风险与决策检查
经验主义者	倾向于试点，因为检测方法的可复现性未知。在观察试点结果之前，先定义适合用途的验收标准。	使用不同条件的试点可能无法回答研究的问题。如果相关的既有验证已经解决了这一不确定性，就改变立场。
实用主义者	在所述假设下，先试点再进行完整研究恰好用完 100 个单位和十周。	没有为重复或延误留出应急余量。检查截止时间和预算是否允许分阶段决策。
反主流者	质疑这个试点能否改变继续/停止的决策；如果不能，就在花掉 20 个单位之前重新设计它。	一个令人安心的试点仍可能无法解决关键不确定性。明确规定什么结果会停止或修改完整研究。

综合： 三种视角都支持解决检测方法的不确定性；这种一致性并不增加独立证据。核心张力在于先学习再投入与不留下任何进度或预算余量之间。未决问题是：试点的验收标准能否在研究条件下回答可复现性问题。建议在承诺任何一条路径之前，先定义这些标准和停止规则。对下一步的信心为中等，对在当前限制内成功完成完整研究的信心为低。需要解决的一个问题是：“哪种试点结果会真正改变我们的决策？”

敏感性检查： 如果试点花费 25 个单位，顺序方案将花费 105 个单位，若不改变范围或预算就不可行。如果相关检测验证已经存在，就重新审视是否还需要新的试点。这些变化应当改变建议，即使每一种原型最初都同意。

证据与局限

这一特定的提示词工作流及其可选评分尚未针对决策准确性进行基准测试。多 Agent 研究并不能直接验证一次对话中生成的多个声音。Baltaji 等（2024）报告了在其测试的协作中出现的人格不一致和从众现象。Ferreira 等的一篇 2026 年 9 月预印本报告称，在其小模型设定中，辩论并未可靠地优于预算匹配的采样。这些有边界的发现促使我们检查证据和假设；它们并未确立议会演练的普遍收益或失败。

归属

最初由 AHK Strategies 创建，灵感来自 MindBook。当前的 MindBook FAQ（审阅于 2026-09-30）将其 12 原型议会厅与一个单独的六心智议会区分开来。本仓库的独立演练保留其自身的 3/4–6/6 视角配置；它不是上述任一托管功能的客户端。