RoundTable V2 Skill - 需求驱动的多专家讨论系统

技能说明

RoundTable V2 是一个需求驱动的多专家 Agent 讨论系统。核心理念：

1. 先拆解需求，再匹配专家 - 不再固定 3-5 个专家
2. 按议题分治讨论 - 不再固定 5 轮
3. 排除不相关专家 - 测试专家不参与设计阶段
4. 动态适配复杂度 - 简单需求快速处理

触发词

• RoundTable
• 圆桌会议
• 圆桌讨论
• 多 Agent 讨论
• 多专家讨论
• 需求分析
• 方案评审

使用示例

基础用法

RoundTable 讨论一下：智能待办应用的架构设计

指定复杂度

RoundTable 高复杂度：智能待办应用从 0 到 1 完整设计
RoundTable 中复杂度：用户认证模块设计
RoundTable 低复杂度：PR 代码审查

指定专家

RoundTable 指定专家 [engineering, ux_designer]：任务管理界面设计

核心改进（V2 vs V1）

需求类型识别

系统自动识别以下需求类型：

专家库

技术类

设计类

产品类

测试类（特殊）

讨论流程

V2 流程

Step 1: 需求智能拆解
└─ 分析用户输入，识别需求类型

Step 2: 专家精准匹配
└─ 根据需求类型，匹配最相关的专家

Step 3: 用户确认配置
└─ 展示推荐的专家阵容和议题

Step 4: 按议题分治讨论
├─ 议题 1: 技术架构（工程专家主导）
├─ 议题 2: AI 功能（AI 工程师主导）
└─ 议题 3: 用户体验（UX 设计师主导）

Step 5: 整合方案
└─ 将各议题结论整合成完整方案

复杂度适配

实际案例

案例 1：智能待办应用架构设计

输入：RoundTable 讨论一下：智能待办应用的架构设计

Step 1: 需求分析
检测到的需求类型：architecture, ai_ml, ux_design
推荐专家：engineering, ai_engineer, ux_designer
排除专家：qa_engineer（不参与架构阶段）

Step 2: 用户确认
📋 RoundTable V2 配置

讨论主题：智能待办应用的架构设计

推荐专家阵容：
- 工程专家（技术架构）
- AI 工程师（智能功能）
- UX 设计师（用户体验）

关键议题：
- 技术架构 (high)
- AI 功能 (high)
- 用户体验 (medium)

预计耗时：15 分钟
预计 Token：约 40,000

Step 3: 分议题讨论

议题 1: 技术架构（工程专家主导）
→ 结论：React + Node.js + PostgreSQL

议题 2: AI 功能（AI 工程师主导）
→ 结论：本地模型优先 + 云端备份

议题 3: 用户体验（UX 设计师主导）
→ 结论：自然语言输入 + 智能提醒

Step 4: 整合方案
→ 完整的技术架构文档

案例 2：简单功能评审

输入：RoundTable 低复杂度：任务标签功能设计

Step 1: 需求分析
检测到的需求类型：architecture
推荐专家：engineering
复杂度：低 → 最多 2 个专家，2 个议题

Step 2: 快速讨论
议题 1: 数据模型设计
议题 2: API 设计

Step 3: 整合方案
→ 简洁的设计文档

总耗时：3 分钟
Token 消耗：约 10,000

API 参考

快捷函数

# 分析需求
from roundtable_engine_v2 import analyze_requirement

result = analyze_requirement("智能待办应用的架构设计")
print(result)
# {
#     "topic": "智能待办应用的架构设计",
#     "detected_types": ["architecture", "ai_ml"],
#     "recommended_experts": ["engineering", "ai_engineer"],
#     "excluded_experts": ["qa_engineer"],
#     "key_topics": [...]
# }

# 选择专家
from requirement_analyzer import select_experts_for_topic

experts = select_experts_for_topic("智能待办应用的架构设计")
print(experts)  # ["engineering", "ai_engineer", "ux_designer"]

运行 RoundTable

from roundtable_engine_v2 import run_roundtable_v2

# 自动复杂度
await run_roundtable_v2(
    topic="智能待办应用的架构设计",
    mode="pre-ac",
    complexity="auto",  # auto/high/medium/low
    user_channel="user_channel_id"
)

# 指定专家
await run_roundtable_v2(
    topic="任务标签功能设计",
    custom_experts=["engineering", "database_admin"],
    complexity="low"
)

配置选项

复杂度配置

complexity="auto"     # 自动根据需求类型数量判断
complexity="high"     # 高复杂度（5 专家 +5 议题）
complexity="medium"   # 中复杂度（3 专家 +3 议题）
complexity="low"      # 低复杂度（2 专家 +2 议题）

模式配置

mode="pre-ac"   # AC 前讨论（方案设计）
mode="post-ac"  # AC 后审查（代码审查、安全审计）

自定义专家

custom_experts=["engineering", "ux_designer"]  # 指定专家列表

最佳实践

✅ 推荐做法

1. 明确需求类型 - 在主题中包含关键词（架构/AI/体验等）
2. 合理选择复杂度 - 简单需求用 low，核心产品用 high
3. 排除不相关专家 - 设计阶段排除测试专家
4. 聚焦关键议题 - 不要试图一次讨论所有问题

❌ 避免做法

1. 过度使用 - 简单问题用 RoundTable（杀鸡用牛刀）
2. 专家过多 - 超过 5 个专家会导致协调困难
3. 议题过散 - 一次讨论超过 5 个议题
4. 强行共识 - 不是所有议题都需要共识

成本对比

整体节省：约 50%（假设高 20% + 中 50% + 低 30%）

作者

虾软 Claw soft

版本历史

• V2.0.0 (2026-03-21) - 需求驱动的专家匹配系统

  • 新增需求分析器
  • 按议题分治讨论
  • 排除不相关专家
  • 动态适配复杂度

• V1.0.0 (2026-03-14) - 初始版本

  • 固定 5 轮讨论
  • 固定 3-5 个专家