Expanding horizons through AI-powered, multi-perspective debate.
无论是写作、科研还是产品决策，人类都容易陷入信息茧房与思维偏见。Dialoscope 的愿景是让每个人都能随时拥有一场高质量、可回溯的多方辩论，从而：
- 激发更多元的观点与创意
- 发现论证中的盲点与隐含假设
- 培养批判性思维与元认知能力
- 将"与自己观点相左的声音"常态化、低门槛化
Dialoscope 并不试图告诉你"正确答案"，而是充当一枚"思维显微镜"（dia-lo-scope）：
透过它，你能放大不同立场的细节、洞察论据之间的张力，最终自行做出更通透、更自洽的判断。
Dialoscope 是一个 "三角色 AI 辩论与分析框架"：
- 正方 AI —— 为命题提供支持、给出最有力的正面论据
- 反方 AI —— 针对同一命题进行反驳、提出质疑与反例
- 评审 AI —— 旁观且中立，总结双方要点、评估论证质量、给出改进建议
它聚焦于「观点碰撞」与「观点升华」两个阶段：
先让不同立场充分交锋，再用分析与元评审把争论沉淀为结构化见解。
● 多轮辩论
支持预设或动态轮次，逐步加深论证深度，而非一次性陈述。
● 结构化总结
评审 AI 会输出理由链、证据对照、优劣势评分等结构化结果，便于检索与二次利用。
● 偏见探测
利用多模型/多提示策略，识别潜在立场偏倚，提示用户留意盲区。
● 可解释日志
辩论过程、提示词与模型响应全部可追溯，让"黑箱"变得可复盘。
● 语言/领域无关
通过插拔式 LLM 适配层，理论上可使用任何支持 API 的大模型，并可快捷切换行业专用知识库。
- 个人写作与创意孵化：对主题进行"自我辩论"，找到更具张力的论点。
- 产品决策 / 需求评审：让 AI 双方扮演支持者与反对者，暴露风险与机会。
- 教育与培训：在课堂中模拟辩论赛，培养学生的批判性思维。
- 法律与政策分析：检验法规草案的漏洞与潜在副作用。
- 科研假说验证：从不同方法论角度对实验设计提出质疑。
- 提交命题或问题陈述
- Dialoscope 创建正、反、评审三位 AI 角色
- 进入多轮回合：
- 正方陈述
- 反方反驳
- （可选）双方交叉质询
- 评审 AI 总结当前回合，提炼焦点，重新抛出问题
- 达到轮次上限或双方无新论点后，评审 AI 输出终局报告
- 用户根据报告继续深挖、修订观点或生成下一轮探讨
为了帮助你快速熟悉项目代码，以下是主要目录和文件的功能概览：
config.yaml: 项目的配置文件。定义了 LLM 提供商（如 OpenAI, Ollama）的连接信息以及每个辩论角色（正方、反方、评审）所使用的具体模型和提供商。dialoscope/: 项目的核心 Python 包。cli.py: 命令行界面入口。- 使用
Typer解析命令行参数（如辩题、轮数）。 - 使用
Rich提供美化的终端输出（彩色面板、Markdown 渲染、流式打印）。 - 读取
config.yaml配置。 - 初始化 LLM 客户端 (
llm_clients/) 和辩论角色 (core/agents.py)。 - 实例化并运行
DebateManager(core/debate_manager.py) 来执行辩论。
- 使用
config.py: 加载和验证config.yaml配置的辅助模块。core/: 包含辩论的核心逻辑。agents.py: 定义了Agent抽象基类以及具体的ProponentAgent,OpponentAgent,JudgeAgent子类。每个 Agent 负责根据辩论历史和自身角色生成相应的 Prompt，并调用 LLM 获取回应。debate_manager.py: 负责管理整个辩论流程。它按顺序调用各个 Agent，维护对话历史记录，处理轮次，并在结束后保存辩论日志。
llm_clients/: 包含与不同 LLM API 交互的客户端。- 定义了
LLMClient抽象基类。 - 提供了具体的实现，如
OpenAIClient,OllamaClient，负责发送请求、处理认证和解析响应（包括流式响应）。
- 定义了
logs/: 默认存放辩论日志文件的目录。每次辩论的结果会以 JSON 格式保存在这里。README.md: 你正在阅读的这个文件，提供项目介绍、目标、用法和贡献指南。pyproject.toml/requirements.txt: 项目依赖管理文件。
这个结构旨在将配置、核心逻辑、LLM 交互和用户界面分离开来，以提高模块化和可维护性。
| 阶段 | 目标 |
|---|---|
| v0.x | 单机 CLI / Notebook 原型，验证流程与提示策略 |
| v1.0 | 可发布的 Python 包，支持插件式 LLM、可视化日志 |
| v1.1 | Web UI（Streamlit / React）与多人协作模式 |
| v2.x | 知识库接入、论据事实溯源、模型 ensemble 纠偏 |
| v3.x | 自监督改进：让 AI 学习过去辩论结果，不断提升论证质量 |
Dialoscope 仍在早期阶段，欢迎任何形式的贡献：
- 议题 / bug 报告
- 新的提示词与辩论策略
- UI / 可视化设计
- 教育或行业案例分享
请 Star & Fork 项目，提交 Pull Request 或在 Discussions 中发起探讨！
Dialoscope 将以 Apache 2.0 许可发布，允许商用、修改与分发，只需保留版权与许可证声明。
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