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Category: Marketing & GrowthAPI key requirement unconfirmed

multi-model-roundtable

多模型圆桌辩论技能。每个专家角色使用不同AI模型（DeepSeek/混元/智谱/Agnes），围绕选品/决策议题进行多轮辩论，观点必须有数据支撑。触发词：多模型圆桌、不同模型辩论、跨模型讨论、圆桌会议。

personAuthor: satanxybhubgithub
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WorkBuddy 运行说明

本技能为 WorkBuddy 适配版。原版在 coze/OpenClaw 环境运行，已做两处安全改造：

  1. 凭证去硬编码：4 个模型 key + Tavily key + 主持人模型 key 全部改为环境变量读取（原脚本明文写死，已移除）。运行前在技能目录 .env 中配置：
    • DEEPSEEK_KEY / HUNYUAN_KEY / ZHIPU_KEY / AGNES_KEY / TAVILY_KEY
    • SILICONFLOW_KEY（可选）：第 5 家「独立裁判模型」Qwen3-8B，专供主持人使用，避免主持人与任何选手同源（详见下方「主持人独立裁判」）。不配则主持人回退到某选手模型并红色告警。
    • 复制 .env.example 为 .env 填入即可（.env 已被 .gitignore 忽略，勿分享/同步）
  2. 输出目录可配置：原版写死 coze 路径，已改为默认输出到技能目录 output/，可用环境变量 MULTIMODEL_ROUNDTABLE_OUTDIR 覆盖。

运行（在 WorkBuddy 中用隔离 venv 的 python）：

cd ~/.workbuddy/skills/multi-model-roundtable
source .env 2>/dev/null
python scripts/multi_model_roundtable.py "家居收纳" "北美"

注：脚本实际只产出 {议题}_{区域}_{时间戳}.json（含完整辩论+搜索数据），主持人总结同时打印在终端；原文档提到的 _主持人总结.md 暂未单独落盘。

多模型圆桌辩论

与原版topic-collision的区别：每个专家角色调用不同的AI模型，实现真正的视角多元化。每个观点强制要求Tavily搜索数据支撑，拒绝空泛观点。

快速调用

python skills/multi-model-roundtable/scripts/multi_model_roundtable.py "议题" "目标区域" "用户背景"

参数说明

| 参数 | 必填 | 说明 | 示例 | |------|------|------|------| | 议题 | ✅ | 辩论主题/品类 | "家居收纳"、"宠物用品"、"户外运动" | | 目标区域 | ✅ | 目标市场 | "北美"、"欧洲"、"东南亚"、"日韩" | | 用户背景 | ❌ | 决策者身份描述 | "资深跨境电商从业者"、"新手卖家" |

示例

# 跨境电商选品
python skills/multi-model-roundtable/scripts/multi_model_roundtable.py "家居收纳" "北美" "资深跨境电商从业者"

# 新品类测试
python skills/multi-model-roundtable/scripts/multi_model_roundtable.py "宠物智能用品" "欧洲" "有3年亚马逊经验的卖家"

# 不带背景（使用默认）
python skills/multi-model-roundtable/scripts/multi_model_roundtable.py "户外运动装备" "东南亚"

角色-模型映射

| 角色 | 模型 | 职责 | 优势 | |------|------|------|------| | 市场嗅觉官 | DeepSeek V4-Flash | 市场规模、增长趋势、竞争格局 | 逻辑分析强，数据解读精准 | | 用户共情师 | 混元 Hy3 | 用户痛点、购买场景、复购逻辑 | 商业洞察好，用户分析细腻 | | 运营落地官 | 智谱 GLM-4 | 供应链可行性、物流、毛利测算 | 结构化输出，供应链判断强 | | 合规风控专家 | Agnes-2.5-Flash | 知识产权、关税、平台政策 | 风险评估全面，合规敏感 | | 主持人 | Qwen3-8B（免费·SiliconFlow） | 总结归纳、投票统计、分歧提炼、引用核验 | 独立于 4 位选手模型，裁判中立，逐条核对引用真伪 与内容相关性 |

辩论流程（5轮）

  1. 第一轮·独立分析：各专家独立搜索+分析（互不可见），每人必须引用数据
  2. 第二轮·交叉质疑：每位专家点名攻击其他专家的1-2个具体观点，要求数据反驳
  3. 第三轮·防守反击：被攻击的专家必须回应质疑，可反击或承认不足
  4. 第四轮·最终投票：每人投票"最想做"和"最该砍掉"的方向
  5. 第五轮·主持人总结：统计投票、提炼推荐方向、总结核心分歧

输出产物

执行完成后在 output/（或 MULTIMODEL_ROUNDTABLE_OUTDIR）目录生成：

  • {议题}_{区域}_{时间戳}.json - 完整辩论记录（含每轮每个角色的原始输出+搜索数据），主持人总结同时打印在终端

数据约束

  • 强制实时搜索（默认不可跳过）：每个观点必须先抓取公开数据，搜索结果（含真实可点 URL）注入 prompt。开局探测搜索后端：Tavily（TAVILY_KEY）优先 → DuckDuckGo 零配置回退；两者都不可达直接拒绝开圆桌，禁止静默跑模型记忆。加 --no-search 可显式放弃（仅作红色警告的纯头脑风暴逃生口）。
  • 引用可核验·禁编造：角色只能引用当场抓到的真实链接，严禁编造 URL；若无数据必须写「暂无可靠数据」。
  • 主持人引用核验：主持人拿到全场真实来源 URL 池，逐条核对每位专家引用的 URL——凡不在来源池内一律标「来源存疑·疑似记忆编造」，含数字却无来源标「数据无来源支撑」。专挡「四个模型引用同一个不存在的报告」式集体幻觉。
  • 引用来源：观点必须标注数据来源（如"来源：Amazon Best Sellers"）
  • 禁止模糊：不允许"我觉得""可能""大概"等表述
  • 点名攻击：质疑必须指名道姓，禁止"有人说""有人认为"

适用场景

  • 跨境电商选品决策（品类×目标市场）
  • 新产品/新市场进入可行性评估
  • 多方案对比决策
  • 需要多角度验证的商业判断

技术依赖

  • Tavily API：公开数据搜索（优先，需 TAVILY_KEY）
  • DuckDuckGo HTML：公开数据搜索（零配置回退）
  • DeepSeek API：市场嗅觉官
  • 混元 API：用户共情师
  • 智谱 API：运营落地官
  • Agnes API：合规风控专家
  • SiliconFlow Qwen3-8B：主持人独立裁判模型（需 SILICONFLOW_KEY，免费档）
  • Python 依赖：requests（用隔离 venv 安装）

运行时间

完整5轮辩论约需2-4分钟（取决于模型响应速度和搜索量）

已知限制

  • 脚本默认超时600秒，极端情况可能超时
  • 各模型API偶尔有频率限制，失败会自动重试
  • JSON文件可能较大（50-150KB），包含完整搜索数据
  • 主持人默认用 SiliconFlow Qwen3-8B（独立模型）：若未配 SILICONFLOW_KEY，会回退到某选手模型并告警，裁判中立性下降——建议配好以获得独立裁判。