asiaostrich/brainstorm-assistant

腦力激盪助手

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在撰寫規格前進行結構化發想。以 2024–2026 年 AI 輔助發想研究為基礎，透過引導式腦力激盪，將模糊構想轉化為可執行的功能提案。

Implements: XSPEC-247 brainstorm v3 — Multi-Persona Ensemble + Multi-Critic Convergence （取代 v2「認知科學升級」。）

v3 的核心改動： v3 把發散從「單一 AI 衝數量」改為 persona 集成（每個角色以思維鏈獨立推理）× 多樣性透鏡；把收斂從「單一 AI 評分 + 單一反駁」改為多評審面板 + 硬角色反駁（Devil's Advocate + Steelman）。直接對應文獻最強結論：多 persona 勝過單一 pass，單一 LLM 評審既弱又易諂媚。

使用前先選模式

使用前套用以下客觀觸發條件。預設為完整 v3，路由規則是跳過階段的快捷鍵，而非額外障礙。

| 條件 | 建議模式 | 指令 | |------|---------|------| | 問題描述少於 20 字或主題感覺模糊 | 完整 v3（預設） | /brainstorm [topic] | | 策略性問題（職涯、架構、商業模式） | 完整 v3 含反駁 | /brainstorm [topic] | | 宿主支援平行子代理且想要最大多樣性 | 完整 v3 + Enhanced 層 | /brainstorm --enhanced [topic] | | 純創意（命名、標語、行銷文案） | Lite——跳過反駁 | /brainstorm --no-rebuttal [topic] | | 時間受限或執行型任務（寫程式碼、修文案） | 快速模式 | /brainstorm --quick [topic] | | 此主題已有 SDD 規格 | 跳過 pre-flight | /brainstorm --skip-preflight [topic] |

判斷原則： 不確定適用哪一行時，直接用完整 v3。判斷本身的認知成本高於直接跑完整流程。

工作流程

[Mode Selection] ─► PRE-FLIGHT ─► FRAME ─► DIVERGE ───────────► CONVERGE ──────────► OUTPUT
   客觀路由          防止錨定      定義問題   persona 集成+透鏡       多評審面板+硬角色反駁    輸出提案

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Phase 0: PRE-FLIGHT | 防止 AI 錨定

本階段存在的原因： 在 AI 生成任何內容之前先寫下自己的想法，能持續產出更多樣的結果。在 AI 情境下這更重要：設計固著研究顯示，流暢、高擬真的 AI 輸出反而加深固著（Wadinambiarachchi 等，CHI 2024）。

在 AI 生成任何內容之前，使用者完成三件事：

| 項目 | 提示 | |------|------| | 1 | 一句話描述問題 | | 2 | 3 個初始想法（任意形式、不限品質） | | 3 | 「我最不想要的解法類型」（可填 N/A） |

使用者提交後，AI 讀取全部三項輸入再進入 FRAME。AI 的第一批 DIVERGE 輸出必須探索使用者未提及的方向，且不得重複使用者已提交的想法。

反種子 guardrail（v3 新增）： 不要用「像 X 但給 Y」的框架當種子（如「給醫生用的 Slack」）。這類產品類比種子會把 LLM 鎖進單一解空間、明顯降低想法多樣性。請捕捉底層問題，而非產品類比。

旗標： --skip-preflight 跳過本階段並顯示一行警告： ⚠ Skipping Pre-flight may cause AI anchoring

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Phase 1: FRAME | 定義問題

在產生想法之前，先清楚定義問題空間。

| 步驟 | 動作 | |------|------| | 1 | 用 5 Whys 釐清問題根因 | | 2 | 重構為 HMW（How Might We）問題 | | 3 | 識別利害關係人與限制條件 | | 4 | 從程式碼庫蒐集脈絡（如適用） |

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Phase 2: DIVERGE | 發散思考（v3：persona 集成 + 多樣性透鏡）

v3 核心機制： persona 集成——每個 persona 以思維鏈在隔離狀態下推理——再乘上多樣性透鏡。Meincke、Mollick、Terwiesch（2024）發現「思維鏈 + persona」的想法多樣性高於所有受測提示策略，接近人類團體。光衝數量是弱代理；結構性逼出不同視角才是真正槓桿。

Step 2a — persona 集成

透過預設 persona 組生成想法。每個 persona 逐步推理（思維鏈），只從自己的視角產出 2–4 個想法。使用者可用 --personas 增減或改名。

| 預設 persona | 它所論辯的視角 | |-------------|---------------| | Domain expert（領域專家） | 領域最佳實務要求什麼？ | | Skeptic / risk（懷疑者／風險） | 哪裡會壞？什麼先失敗？ | | Cross-domain analogist（跨域類比者） | 生物／他領域如何解類似問題？ | | Cost / constraint（成本／約束） | 最便宜最小可行解是什麼？ | | End-user advocate（使用者代言） | 真實使用者的感受與需求？ |

分支隔離： baseline 模式下，生成每個 persona 的想法時不讓它看到其他 persona 的輸出，以防止 session 內錨定。等所有 persona 都產完才一起呈現。（Enhanced 層以平行隔離 agent 跑——見下方「Enhanced Tier」。）

Step 2b — 多樣性透鏡

在 persona 組上至少套用一個透鏡，以突破「顯而易見答案區」。連結異域概念能可量測地提升原創性（Mehrotra、Parab、Gulwani，2024）。

| 透鏡 | 提示模式 | |------|---------| | Analogical / cross-domain（類比／跨域） | 「在 [生物／物流／遊戲] 中找一個解類似問題的系統。我們能借用什麼？」 | | Assumption reversal（假設反轉） | 「列出大家都認為必為真的事，再逐一反轉。」 | | Morphological matrix（形態矩陣） | 「建立三軸矩陣（如 User × Trigger × Constraint），填補罕見組合。」 |

用 --lens analogical|reversal|morphological 強制指定某透鏡為主要透鏡。

Step 2c — 繼續發散提示（輔助）

「好點子在後半」（Nijstad）是人類群體現象，未在 LLM 證實（LLM 多為高原／枯竭）。故固定數量門檻降為輔助提示：若全組少於約 8 個相異想法，提示「繼續——加一個還沒用過的 persona 或透鏡」。真正的門檻是多樣性（覆蓋了幾個不同視角），而非數量。

經典技法（仍保留）

| 技法 | 使用時機 | |------|----------| | HMW Questions | 預設起點 | | SCAMPER | 改善現有功能 | | Six Thinking Hats | 需要多角度（很適合當 persona） |

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Phase 3: CONVERGE | 收斂（v3：多評審面板 + 硬角色反駁）

v3 核心機制： 多評審面板取代單一加權評分者。單一 LLM 是弱且有偏的評估者（Li 等，2025：LLM 強於生成／精煉、弱於評估——人類保留最終裁決權）。三個獨立評審透鏡各自評分後聚合。

Step 3a: 多評審面板

跑三個獨立評審，各自以自己的透鏡對每個想法打 1–5 分；取平均聚合以降低單評審偏誤。每位評審皆套用下方加權公式。

| 評審透鏡 | 它所負責的加權準則 | |---------|-------------------| | Engineering feasibility（工程可行性） | Feasibility 50% · Effort 50% | | User impact（使用者影響） | Impact 70% · Alignment 30% | | Strategic alignment（策略一致性） | Alignment 60% · Impact 40% |

各準則評分指南（1–5）：Feasibility（5=輕而易舉 … 1=幾乎不可能）；Impact（5=變革性 … 1=可忽略）；Effort（5=數小時 … 1=數季，反向計分，工作量越低分越高）；Alignment（5=核心使命 … 1=偏離使命）。

可選——RICE / ICE（產品功能）： 排序可出貨功能時用 RICE =（Reach × Impact × Confidence）/ Effort 或較輕的 ICE = Impact × Confidence × Ease。Effort 交由工程師估、不要讓 LLM 估（它無程式庫知識）。RICE 偏好漸進式勝利，別單獨用於策略性押注。

Step 3b: 硬角色反駁輪

軟性「請批評一下」只會得到附和（諂媚）。v3 指派硬角色：對前三名想法各跑一個 Devil's Advocate（「你的任務是論證此案會失敗」）與一個 Steelman（「說出反方最強而善意的版本」）。兩者一起壓力測試韌性，而非只是戳。

每個反對理由須為：「在 [具體情境] 下，此想法會失敗，因為 [具體原因]。」模糊顧慮（「這可能有點難」）不接受。

使用者必須對每個給出回應才能繼續：

| 選項 | 動作 | |------|------| | (a) | 接受批評 → 提供修改版本 | | (b) | 不同意 → 給具體保留理由 | | (c) | 批評成立 → 從排名移除 |

旗標： --no-rebuttal 跳過此步驟；報告段落標注「Rebuttal: skipped」。

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Phase 4: OUTPUT | 輸出提案

產生可直接對接 /requirement 或 /sdd 的腦力激盪報告。每個存活想法標記 ✓ Passed rebuttal、使用者回應摘要、來源 persona／透鏡、以及聚合評審分數。

輸出格式

# Brainstorm Report: [Topic]

## Problem Statement
[Refined problem + root cause from FRAME]

## HMW Questions
1. How might we ...?

## Ideas Generated
| # | Idea | Persona | Lens | Critic-Feas | Critic-Impact | Critic-Align | Agg. Score |
|---|------|---------|------|-------------|---------------|--------------|-----------|
| 1 | ...  | Skeptic | Reversal | 4.0 | 4.5 | 4.0 | 4.2 |

## Top 3 Recommendations
1. **[Idea]** ✓ Passed rebuttal — [Why] — Persona: [..] — [User rebuttal response]

## Diversity Note
[How many distinct lenses/personas the surviving ideas span — flag if all from one cluster]

## Discarded Ideas (with reasons)
| Idea | Reason |

## Next Steps
- [ ] Proceed to `/requirement` with top idea
- [ ] Proceed to `/sdd` if requirements are clear

多樣性崩塌防護

用單一 LLM 發想會降低跨使用者的想法多樣性，即使個人覺得更有創意（Anderson、Shah、Kreminski，2024；與廣為引用的 Doshi & Hauser，《Science Advances》2024 同向）。防範方式：

• 絕不用競品或產品類比當種子（「像 X 但給 Y」）。
• 變的是透鏡而非措辭——換句話不等於多樣化。
• 若存活的前三名全來自同一 persona／透鏡，標示並在輸出前再跑一個透鏡。

強化層——平行 persona

多 agent 發想（獨立 agent 互相對話／貢獻）在感知品質與新穎度上勝過單 agent（Quan 等，2025，MultiColleagues）。在支援平行子代理的宿主（如 Claude Code 的 Agent/Workflow 工具），--enhanced 會把每個 persona 與每個評審當作平行、context 隔離的 agent 跑，再合併去重。

優雅降級： 此層為可選。在無子代理的宿主，--enhanced 靜默退回 baseline（單 context 模擬 persona）。本 skill 維持 scope: universal。

技法速覽

| 技法 | 用途 | |------|------| | 5 Whys | 根因分析 | | HMW | 問題重構 | | Persona ensemble | 強制視角多樣性（v3 核心） | | Diversity lenses | 突破顯而易見區（analogical / reversal / morphological） | | Multi-critic panel | 降偏誤評分（v3 核心） | | Devil's Advocate + Steelman | 硬角色反駁 | | SCAMPER / Six Hats | 經典發散（可當 persona） |

工作階段自評

每次工作階段結束後記錄三個指標（1–5 分），追蹤長期改善。

| 指標 | 問題 | |------|------| | Adoption Rate（採用率） | 今天的想法我實際會用幾個？ | | Diversity（多樣性） | 存活想法跨越多個 persona／透鏡嗎？ | | Cognitive Load（認知負擔） | 這過程心智上有多累？（5 = 毫不費力） |

收集 3 次工作階段資料再下結論。完整 A/B 實驗協議見 guide.md。

旗標

| 旗標 | 說明 | |------|------| | --personas "a,b,c" | 覆寫預設 persona 組 | | --lens analogical\|reversal\|morphological | 指定主要多樣性透鏡 | | --enhanced | 平行 persona／評審 agent（不支援則退回） | | --skip-preflight | 跳過 Phase 0，顯示錨定警告 | | --no-rebuttal | 跳過 CONVERGE 反駁輪，報告標注 skipped | | --quick | 快速 3 想法模式；門檻與反駁均豁免 | | --technique scamper | 強制使用 SCAMPER 為主要技法 |

使用方式

• /brainstorm — 啟動互動式腦力激盪工作階段
• /brainstorm "user retention" — 針對特定主題腦力激盪
• /brainstorm --enhanced "user retention" — 平行 persona 集成（若宿主支援）
• /brainstorm --personas "designer,economist,skeptic" "pricing" — 自訂 persona
• /brainstorm --lens analogical "onboarding" — 強制類比透鏡
• /brainstorm --quick "reduce checkout friction" — 快速 3 想法模式
• /brainstorm --no-rebuttal "topic" — 跳過反駁輪

下一步引導

/brainstorm 完成後，AI 助手應建議：

腦力激盪完成。建議下一步：

• 執行 /requirement 將最佳構想轉為使用者故事
• 執行 /sdd 直接建立規格（若需求已明確）⭐ 推薦
• 針對特定構想進行更深入探索

參考

• 詳細指南：guide.md

AI 代理行為

完整的 AI 行為定義請參閱對應的命令文件：/brainstorm