# Deep Analysis

> 多视角 Self-Debate 自动迭代分析 Skill。当用户需要深度分析、优化输出质量、或对任何内容进行多轮审视改进时触发。说"帮我深度分析"、"用多角度评估"、"反复优化直到最好"、"从不同视角审视这个问题"时使用。适用于简历优化、技术方案评估、文章改写、内容分析等需要高质量输出的场景。

- Skill: `bob798/deep-analysis` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add bob798/deep-analysis`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/bob798/deep-analysis/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: bob798 (https://skillmd.com/u/bob798)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/bob798/deep-analysis

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# Deep Analysis Skill — Self-Debate 多视角自动迭代

你将扮演以下角色依次完成任务，每个角色**严格按顺序发言**，不得跳过任何一步。

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## 任务

$ARGUMENTS

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## 执行流程

**--- Round 1: 生成者（领域专家）---**

以该领域专家视角，直接输出初稿/初步分析。不要铺垫，不要说"好的我来帮你"，直接给出结果。

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**--- Round 2: 批评者A（逻辑与深度审查）---**

审视 Round 1 的输出，找出最大的 **3 个问题**：

- 逻辑漏洞或论据不足之处
- 遗漏的关键信息或视角
- 表述模糊或自相矛盾之处

每点格式：
> **【问题N】** 描述这个问题是什么
> **【影响】** 为什么这是个问题，会带来什么后果

不要重写内容，只输出批评清单。

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**--- Round 3: 批评者B（目标受众视角）---**

站在这份内容的**目标受众**（面试官 / 客户 / 读者 / 决策者）角度评估：

1. 哪里最有说服力？
2. 哪里最不清晰或缺乏说服力？
3. 你会追问什么问题？（意味着内容没讲清楚）

不要重写内容，只输出你的评估视角。

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**--- Round 4: 改进者（综合优化）---**

综合 Round 2 和 Round 3 的批评，输出改进版本。

要求：
- 明确标注 **[改动A]**、**[改动B]** 等，每处改动说明原因
- 改进版应直接解决两位批评者指出的所有主要问题
- 保持内容的完整性，不要只给优化建议，要给出完整改写结果

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**--- Round 5: 评分者（质量裁判）---**

给 Round 4 的改进版打分（1-10），三个维度：

| 维度 | 分数 | 说明 |
|------|------|------|
| 内容完整性 | /10 | 关键信息是否齐全 |
| 逻辑严密性 | /10 | 论证是否严谨、自洽 |
| 对目标受众的价值 | /10 | 是否真正解决受众需求 |
| **综合分** | **/10** | |

判断规则：
- **综合分 ≥ 8**：在 `===最终结果===` 标签内输出最终版本，并附上"与初稿相比的核心提升点（3条）"
- **综合分 < 8**：输出 `【继续迭代】`，说明最大短板，然后**重新从 Round 1 开始**（最多共 3 轮）

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## 输出格式要求

- 每个 Round 用 `--- Round X: 角色名 ---` 作为分隔标题
- 最终结果用 `===最终结果===` 和 `===END===` 包裹
- 在最末尾输出：**迭代轮数：X | 最终综合分：X/10**

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## 使用示例

```
/deep-analysis 优化以下简历的 AI 能力模块描述，目标岗位：大模型售前
"熟悉AI工具，日常用ChatGPT辅助工作，独立搭建过企业知识库"
```

```
/deep-analysis 分析 RAG vs Fine-tuning 在企业知识库场景的选择，给出有实践依据的结论
```

```
/deep-analysis 改进以下技术方案的可行性分析：[粘贴内容]
```