---
scope: universal
description: |
  在撰寫規格前進行結構化 AI 輔助腦力激盪的詳細指南。
  使用時機：模糊想法、功能探索、問題再框架、創意發想。
  關鍵字：brainstorm, ideation, persona ensemble, multi-critic, HMW, SCAMPER, 腦力激盪, 發想, 創意。
source: ../../../../skills/brainstorm-assistant/guide.md
source_version: 3.0.0
source_hash: 24f4fe4819a4
translation_version: 3.0.0
last_synced: 2026-06-01
status: current
---

# 腦力激盪助手指南

> **語言**: [English](../../../../skills/brainstorm-assistant/guide.md) | 繁體中文

**版本**: 3.0.0
**最後更新**: 2026-06-01
**適用範圍**: 所有軟體專案
**Scope**: universal
**類型**: 工具型 Skill（無對應核心標準）

---

## 目的

多數規格框架預設開發者已有清晰的想法。實務上，許多功能起步時只是模糊概念——「改善導引流程」、「讓系統更快」、「加入社群功能」。在缺乏結構化發想的情況下直接跳到撰寫規格，會導致：

- 視野狹窄，錯過更好的替代方案
- 規格在解決症狀而非根本原因
- 在無法回應真實需求的功能上浪費精力

本 Skill 填補 UDS 工作流程中的發想缺口：

```
/brainstorm → /requirement → /sdd → 實作
     ▲              ▲          ▲
   (本工具)        既有        既有
```

### v3 改了什麼

v1 是泛用的 FRAME→DIVERGE→CONVERGE 流程。v2 加入了認知科學閘門（pre-flight 反錨定、10 個想法門檻、單一 AI 反駁）。**v3 將兩個工作階段重新對齊到 2024–2026 文獻中最有力的發現：**

- **DIVERGE** 現在是 **persona 集成**（每個角色以思維鏈推理，且彼此隔離）搭配**多樣性透鏡**——而非單一 AI 聲音衝刺到某個數量。
- **CONVERGE** 現在是**多評審面板**加上**硬角色反駁**（Devil's Advocate 魔鬼代言人 + Steelman 強論立場）——而非一個 AI 評分者加一段軟性批評。

Pre-flight 階段被**保留並強化**（固著研究指出 AI 錨定確實存在、甚至可能更嚴重），而 10 個想法門檻與單一 AI 反駁則被**降級／硬化**，因為它們原本的人類群體證據無法乾淨地轉移到單一 LLM。

---

## 認知科學依據 | Research Foundations

v3 基於六項發現，每項都對照原始出處核對過（作者已校正）。

| # | 發現 | 出處 |
|---|------|------|
| 1 | **思維鏈 + personas 在所有提示策略中產生最高的想法多樣性**，接近人類群體。 | Meincke, Mollick & Terwiesch, *Prompting Diverse Ideas* (arXiv:2402.01727, 2024) |
| 2 | **單一 LLM 發想會降低*跨使用者*的想法多樣性**，即使每個人都覺得自己更有創意。 | Anderson, Shah & Kreminski, *Homogenization Effects of LLMs on Human Creative Ideation* (arXiv:2402.01536, 2024) |
| 3 | **生成式 AI 輸出會加深設計固著、降低發散思考**——想法更少、種類更少。 | Wadinambiarachchi, Kelly, Pareek, Zhou & Velloso, CHI 2024 (arXiv:2403.11164) |
| 4 | **多代理「同事」系統勝過單一代理**，在感知產出品質與新穎度上皆然。 | Quan, Albassam, Wu, Ding & Chin, *Towards AI as Colleagues* (arXiv:2510.23904, 2025) |
| 5 | **聯想式／跨領域提示顯著提升原創性。** | Mehrotra, Parab & Gulwani, *Enhancing Creativity in LLMs through Associative Thinking* (arXiv:2405.06715, 2024) |
| 6 | **LLM 擅長想法生成與精煉，但不擅長範圍界定與多想法評估**（Hourglass 框架）。 | Li, Padilla, Le Bras, Dong & Chantler, *A Review of LLM-Assisted Ideation* (arXiv:2503.00946, 2025) |

> 廣被引用的 Doshi & Hauser, *Science Advances* (2024)——「生成式 AI 提升個人創意，但降低新穎內容的集體多樣性」——佐證了發現 #2。它僅作為支持性證據引用；同質化護欄錨定在已驗證的 #2 上。

### 每項發現如何對應到流程

1. **#1 → DIVERGE 預設機制**：personas + 思維鏈。
2. **#2 → 多樣性崩塌護欄**：不要用類比作種子；變化的是透鏡而非措辭。
3. **#3 → PRE-FLIGHT 保留／強化**：先寫下自己的想法；不用「像 X 但為 Y」的種子。
4. **#4 → Enhanced 層級**：在 host 支援時使用平行的 persona／評審代理。
5. **#5 → 多樣性透鏡**：類比式、假設反轉、形態學。
6. **#6 → 多評審面板 + 人類仲裁**：彙整三個評審透鏡；由人類決定。

---

## 快速參考 | Quick Reference

### 流程概觀

```
┌─────────────┐  ┌────────────┐  ┌──────────────────────┐  ┌────────────────────────┐  ┌────────────┐
│  PRE-FLIGHT │─▶│   FRAME    │─▶│       DIVERGE         │─▶│       CONVERGE         │─▶│   OUTPUT   │
│  (Phase 0)  │  │  定義問題   │  │ Persona 集成 +        │  │ 多評審面板 +           │  │  腦力激盪   │
│ 使用者先寫   │  │            │  │ 多樣性透鏡            │  │ 硬角色反駁             │  │  報告      │
│ 3 個想法    │  │            │  │ (思維鏈, 分支隔離)    │  │ (DA + Steelman)        │  │            │
└─────────────┘  └────────────┘  └──────────────────────┘  └────────────────────────┘  └────────────┘
```

### 階段摘要

| 階段 | 目標 | 關鍵機制（v3） | 時間 |
|------|------|----------------|------|
| **PRE-FLIGHT** | 防止 AI 錨定 | 使用者先寫 3 個想法；不用類比種子 | 3–5 分鐘 |
| **FRAME** | 清晰定義問題 | 5 Whys、HMW、利害關係人 | 10–15 分鐘 |
| **DIVERGE** | 逼出視角多樣性 | Persona 集成 + 多樣性透鏡 | 15–25 分鐘 |
| **CONVERGE** | 選出已查驗偏誤的想法 | 多評審面板 + 硬角色反駁 | 15–20 分鐘 |
| **OUTPUT** | 可行動的報告 | 腦力激盪報告範本 | 5–10 分鐘 |

---

## Phase 0: PRE-FLIGHT | 防止 AI 錨定

> 目標：在任何 AI 內容生成之前，建立使用者的獨立思考框架。

### 為何重要

研究顯示，一旦看到任何 AI 生成框架，後續想法就會在該語義空間內聚集。在 AI 輔助情境下這**更強**而非更弱：設計固著研究（Wadinambiarachchi 等，CHI 2024）發現流暢、高擬真的 AI 輸出會*加深*固著，並降低後續想法的多樣性與原創性。Pre-flight 為此偏見建立「智識免疫系統」。

### 提示使用者提供

```
在我們開始腦力激盪前，請花 2–3 分鐘寫下：

1. 問題（一句話）：你想解決的核心問題是什麼？
2. 你最初的想法（3 個，品質不拘）：
   - 想法 A：
   - 想法 B：
   - 想法 C：
3. 我「不想要」什麼（要避免的解決方案類型，或 N/A）：

準備好就送出。AI 會先讀完這些再生成任何內容。
```

### 反種子護欄（v3 新增）

**不要**接受或生成「像 X 但為 Y」的框架作為種子（例如「給醫師用的 Slack」）。類比式產品種子會把 LLM 鎖進單一解空間，並可量測地降低想法種類（這與發現 #2 是同一個同質化機制）。請捕捉底層的*問題*，而非產品類比。若使用者提出這類種子，先把它重述為問題（「臨床團隊在輪班之間會遺失脈絡」）再繼續。

### 收到 Pre-flight 輸入後的 AI 行為

1. 確認使用者的想法但不予評價。
2. 進入 FRAME。
3. 在 DIVERGE 中，明確探索使用者沒提到的方向。
4. 如果使用者宣告了不要的解決方案類型，從所有生成的想法中排除它。

### 跳過 Pre-flight

使用 `--skip-preflight` 跳過。會顯示一行警告：`⚠ Skipping Pre-flight may cause AI anchoring`。下列情境跳過是合適的：使用者已有大量筆記、這是重複工作階段、或時間極度受限（盡可能改用 `--quick`）。

---

## Phase 1: FRAME | 定義問題

> 目標：在產生解決方案之前，確保我們正在解決正確的問題。

### Step 1.1: 5 Whys — 根本原因分析

不斷問「為什麼？」，挖到表層問題之下。

```
問題：[初步問題敘述]
Why 1：為什麼這個問題存在？     → 因為 [理由 1]
Why 2：為什麼 [理由 1] 會發生？ → 因為 [理由 2]
Why 3：為什麼 [理由 2] 會發生？ → 因為 [理由 3]
Why 4：為什麼 [理由 3] 會發生？ → 因為 [理由 4]
Why 5：為什麼 [理由 4] 會發生？ → 因為 [根本原因]
根本原因：[根本原因]
```

**範例：**

```
問題：使用者中途放棄結帳流程
Why 1：→ 因為流程花太久
Why 2：→ 因為有 5 個獨立頁面
Why 3：→ 因為每個驗證步驟都有自己的頁面
Why 4：→ 因為原本的設計假設使用者連線速度慢
Why 5：→ 並沒有——現在多數使用者都用寬頻
根本原因：為撥接時代設計的過時多頁架構
```

### Step 1.2: HMW — 問題再框架

將根本原因轉換為以機會為焦點的問題。**格式：**「我們可以怎麼 [動詞] [期望結果] 給 [利害關係人]？」範圍要夠廣以容納有創意的解法、夠具體以可行動，且絕不包含解法。

```
根本原因：過時的多頁結帳架構
HMW 1：我們可以怎麼減少結帳步驟而不損失驗證？
HMW 2：我們可以怎麼讓結帳「感覺」是瞬間完成的？
HMW 3：我們可以怎麼在不打斷使用者流程的情況下驗證資料？
```

### Step 1.3: 利害關係人對應

| 利害關係人 | 需求 | 痛點 |
|------------|------|------|
| 終端使用者 | 快速、簡單的結帳 | 步驟太多 |
| 業務方 | 高轉換率 | 購物車放棄 |
| 開發者 | 易維護的程式碼 | 複雜的頁面轉場 |

### Step 1.4: 程式碼脈絡（如果適用）

針對既有專案做腦力激盪時，先蒐集脈絡：**Read** `README.md`／`package.json`；**Grep** 相關功能；**Glob** 相關結構。這讓發想立足現實，避免提出與既有架構相衝突的想法。

---

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

> 目標：逼出真正不同的視角，而非同一主題的變體。

### 為何用 persona 集成（而非數量門檻）

Meincke, Mollick & Terwiesch（2024）發現**思維鏈 + personas** 在所有受測提示策略中產生最高的想法多樣性，接近人類腦力激盪群體。舊的「產生 ≥10 個想法」門檻奠基於 Nijstad 的「最佳想法出現在後半段」——這是一個**人類群體**發現，**未被證實適用於 LLM**，LLM 反而傾向停滯與重複。因此 v3 讓*結構*（不同的 personas + 透鏡）、而非*數量*，成為多樣性的引擎。

### Step 2a — Persona 集成

執行一組預設集成。每個 persona **逐步推理（思維鏈）**，並**只從自己的透鏡**產生 2–4 個想法。

| 預設 persona | 它所主張的透鏡 |
|--------------|----------------|
| **領域專家** | 這個領域的最佳實踐要求什麼？ |
| **懷疑者／風險** | 哪裡會壞掉？什麼最先失敗？ |
| **跨領域類比者** | 生物學／其他領域如何解決類似問題？ |
| **成本／限制** | 能運作的最便宜、最小的東西是什麼？ |
| **終端使用者倡議者** | 真實使用者感受到、需要什麼？ |

**每個 persona 的範本：**

```
Persona: [名稱] — Lens: [一行]
Reasoning (step by step): [思維鏈]
Ideas (2–4, 只從這個透鏡):
1. [想法] — [此 persona 為何會提出它]
2. ...
```

以 `--personas "designer,economist,skeptic,..."` 覆寫。Six Thinking Hats（六頂思考帽）可自然對應到 personas（白=事實、紅=情緒、黑=風險、黃=利益、綠=創意、藍=流程）。

### 分支隔離

在 **baseline** 模式下，產生每個 persona 的想法時不讓它看到其他 persona 的輸出，待每個 persona 都完成後才把所有集合一起呈現。這能防止工作階段內的錨定——與 Pre-flight 防範的是同一個機制，只是套用在 persona 之間。在 **Enhanced 層級**，這個隔離是實體的：每個 persona 是擁有自己脈絡的獨立代理（見 Enhanced 層級）。

### Step 2b — 多樣性透鏡

在集成上至少套用一個透鏡，以推離顯而易見的區域。連結不相干的概念可量測地提升原創性（Mehrotra 等，2024）。

| 透鏡 | 提示模式 | 最適合 |
|------|----------|--------|
| **類比／跨領域** | 「在 [生物學／物流／遊戲] 中找一個解決類似問題的系統。我們能借用哪些原則？」 | 卡在領域慣例時 |
| **假設反轉** | 「列出大家都假設必然為真的事，然後逐一反轉。哪個反轉很有趣？」 | 「理所當然」的問題框架 |
| **形態學矩陣** | 「建立 3 軸矩陣（例如 使用者 × 觸發 × 限制）；填滿罕見／空白的格子。」 | 系統化覆蓋 |

候選集合中至少應保留一個反轉的假設（反轉透鏡）。以 `--lens analogical|reversal|morphological` 強制主要透鏡。

### Step 2c — 繼續催促（輔助）

在 AI 情境下，純數量是個弱代理指標。請用多樣性而非數量作為門檻：若集成涵蓋少於約 8 個不同想法**或**少於 3 個不同透鏡，提示：*「繼續——加入一個你還沒用過的 persona 或透鏡。」* 無上限。

### 經典技法（仍然可用）

HMW（預設起點）、SCAMPER（改善既有功能：Substitute 取代、Combine 合併、Adapt 改編、Modify 修改、Put-to-other-use 其他用途、Eliminate 消除、Reverse 反轉），以及 Six Thinking Hats 仍然可用，並能很好地組合為 personas。

---

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

> 目標：選出同時通過降偏誤評分與結構化辯論的想法——人類保留最終裁決權。

### Step 3a: 多評審面板

單一 LLM 是個薄弱、有偏誤的評估者（Li 等，2025：LLM 擅長生成／精煉，不擅長評估）。v3 執行**三個獨立評審**，每個各以自己的透鏡為每個想法打 1–5 分；以平均彙整。

| 評審透鏡 | 它所掌管的加權準則 |
|----------|--------------------|
| **工程可行性** | 可行性 50% · 投入 50% |
| **使用者衝擊** | 衝擊 70% · 對齊 30% |
| **策略對齊** | 對齊 60% · 衝擊 40% |

**各準則指引（1–5）：**

| 準則 | 5 | 3 | 1 |
|------|---|---|---|
| 可行性 | 易如反掌 | 中等 | 幾乎不可能 |
| 衝擊 | 轉變性 | 中等 | 可忽略 |
| 投入（反向） | 幾小時 | 幾週 | 幾季 |
| 對齊 | 核心使命 | 相關 | 偏離使命 |

**彙整範例：**

| # | 想法 | 可行性評審 | 衝擊評審 | 對齊評審 | **彙整** |
|---|------|------------|----------|----------|----------|
| 1 | 單頁結帳 | 4.0 | 4.5 | 4.5 | **4.3** |
| 2 | 一鍵購買 | 3.0 | 3.5 | 3.5 | **3.3** |
| 3 | 漸進式表單 | 4.5 | 4.0 | 4.0 | **4.2** |

> **可選 — RICE / ICE（產品功能）：** 為了排序可出貨的功能，計算 `RICE = (Reach × Impact × Confidence) / Effort` 或較輕量的 `ICE = Impact × Confidence × Ease`。讓工程師——而非 LLM——估計 Effort（LLM 缺乏程式碼脈絡知識）。RICE 偏好漸進式小贏；別單獨用它做策略性押注。

### Step 3b: 硬角色反駁輪

軟性的「請批評一下這個」多半換來附和——在弱批評框架下 LLM 會諂媚。v3 對**前 3 名想法**指派**硬角色**：

- **Devil's Advocate（魔鬼代言人）**：「你的任務是論證這個想法*會*失敗。提出 2 個具體的失敗條件。」
- **Steelman（強論立場）**：「陳述最強、最善意版本的反論點——一個有思考力的對手真的會提出的那種。」

每個反論點都必須採取以下形式：**「這個想法會在 [特定脈絡] 失敗，因為 [特定理由]。」**

**不可接受**（太空泛）：「這可能很難。」／「可能會有 edge case。」

**可接受**（特定失敗條件）：
- 「這個想法會對企業客戶失敗，因為他們的 IT 政策禁止把 OAuth token 存在瀏覽器 localStorage。」
- 「這個想法會在尖峰流量時失敗，因為同步 API 呼叫會阻塞 render thread，造成 500ms+ 的視覺卡頓。」

使用者在前進之前**必須**對每一個作出回應：

| 選項 | 動作 |
|------|------|
| (a) 接受 | 提供解決該失敗的修改版本 |
| (b) 不同意 | 提供具體理由說明該反論點不適用 |
| (c) 有效 | 從排名中移除該想法 |

每個留下來的想法獲得一個徽章：`✓ Passed rebuttal — [使用者回應的一句話摘要]`。

**跳過：** `--no-rebuttal` 跳過這一輪；報告對應段落標為「Rebuttal: skipped」。

---

## Phase 4: OUTPUT | 輸出提案

> 目標：產生可直接輸入 `/requirement` 或 `/sdd` 的結構化報告。

### 腦力激盪報告範本

```markdown
# Brainstorm Report: [主題]

**Date**: YYYY-MM-DD
**Participants**: [人類, AI 助手]
**Personas Used**: [領域專家, 懷疑者, 類比者, ...]
**Lenses Used**: [類比, 反轉, ...]
**Pre-flight**: [Completed / Skipped]   **Rebuttal**: [Completed / Skipped]   **Tier**: [Baseline / Enhanced]

## Problem Statement
[精煉後的問題 + 5 Whys 的根本原因]

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

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

## Top 3 Recommendations
### 1. [想法] (Agg. X.X) ✓ Passed rebuttal
- **Why**: [理由]   - **Persona/Lens**: [..]   - **Rebuttal response**: [一行]   - **Scope**: [S/M/L]

## Diversity Note
[存活下來的想法跨越了多少個不同的 persona／透鏡；若全來自同一群集則標示]

## Discarded Ideas (with reasons)
| Idea | Reason |
|------|--------|
| ... | 反駁輪中移除（反論點被接受） |

## Next Steps
- [ ] 以推薦 #1 進入 `/requirement`
- [ ] 如需求已明確，進入 `/sdd`
```

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## 多樣性崩塌護欄 | Diversity-Collapse Guardrail

使用單一 LLM 發想會降低**跨使用者的想法多樣性**，即使每個人都覺得自己更有創意（Anderson, Shah & Kreminski, 2024；由 Doshi & Hauser, *Science Advances* 2024 佐證）。具體防護：

- **絕不**用競品或產品類比作種子（「像 X 但為 Y」）。
- **變化透鏡**，而不只是措辭——重新措辭一個提示並不會讓輸出多樣化。
- 若存活的前 3 名全源自單一 persona 或透鏡，**標示出來**並在 OUTPUT 前再跑一個額外透鏡。
- 早期偏好**低擬真**的想法陳述（一個粗略方向，而非打磨過的概念）——高擬真的 AI 輸出會加深固著（發現 #3）。

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## Enhanced 層級 — 平行 Personas

多代理發想——獨立代理各自貢獻並對話——在感知產出品質與新穎度上勝過單一代理（Quan 等，2025，*MultiColleagues*）。在 host 支援平行子代理的環境（例如 Claude Code 的 Agent／Workflow 工具），`--enhanced` 讓集成實體化：

1. **發散**：每個 persona 是擁有**隔離脈絡**（真正的分支隔離）的獨立代理，平行執行；結果被合併並去重。
2. **收斂**：三個評審以平行代理執行；Devil's Advocate 與 Steelman 是獨立的對抗代理。
3. **綜整**：最後一道流程合併分數、標示多樣性並組裝報告。

### 優雅降級

此層級**為可選且依 host 而定**。在不支援子代理編排的助手上，`--enhanced` **靜默退回** baseline（單一脈絡模擬 personas、循序評審）。因此本 Skill 仍保持 `scope: universal`——每個 host 都得到完整方法論；差異只在執行基底。

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## 模式選擇指引 | Mode Selection Guide

SKILL.md 的模式選擇表使用客觀觸發條件（字數、是否帶旗標、是否存在規格）來消除「我應該用哪個模式？」的決策負擔。如果使用者必須先診斷「我的問題是策略型還是執行型？」，這個元決策會在工作階段開始前就消耗認知資源。`< 20 字` 這個門檻是起步啟發法——在 5–10 次工作階段後回顧，依觀察而非直覺調整。

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## 自我評估框架 | Self-Evaluation Framework

每次工作階段後記錄三個指標，建立實證紀錄。不要以單次評估 v3 vs v2，至少收集 3 次可比較的工作階段。

### 三個指標

#### 1. 採用率 | Adoption Rate
**問題：** 在產生的所有想法中，你會實際使用或進一步研究多少？
- 5 = 3+ 個直接可行動 · 3 = 1 個可行動 · 1 = 沒有任何有用的東西

#### 2. 多樣性（v3 定義）| Diversity
**問題：** 存活下來的想法跨越了多個 **persona 與透鏡**，還是聚集在單一個？
- 5 = 存活的想法跨越 3+ 個 persona／透鏡 · 3 = 2 個 · 1 = 全來自單一 persona／透鏡

這取代了 v2 的「延伸批 vs 直覺批」多樣性問題——v3 直接量測跨 persona／透鏡的擴散。

#### 3. 認知負擔 | Cognitive Load
**問題：** 這次工作階段在心智上有多耗費？（5 = 毫不費力、1 = 精疲力盡）

在認知負擔上持續評為 1–2 分的方法，無論品質如何都會被放棄。目標：認知負擔 ≥ 3，同時採用率與多樣性也在改進。

### 工作階段記錄範本

```
Date: YYYY-MM-DD
Topic: [一句話]
Mode: [Full v3 / Enhanced / Quick / No-Rebuttal / Skip-Preflight]
Personas/Lenses used: [...]
Duration: [分鐘]

Adoption Rate:   /5 — [原因]
Diversity:       /5 — [原因]
Cognitive Load:  /5 — [原因]

Notable observation: [一句話]
```

### 趨勢判讀 | Interpreting Trends

| 模式 | 詮釋 | 行動 |
|------|------|------|
| 採用率持續 ≤ 2 | 問題框架在 FRAME 階段失敗 | 在 5 Whys 上花更多時間 |
| 多樣性持續 ≤ 2 | personas／透鏡產生重疊的想法 | 加入更遙遠的 persona；強制反轉透鏡 |
| 認知負擔持續 ≤ 2 | 流程開銷太高 | 低風險問題改用 `--no-rebuttal` 或 `--quick` |
| 三個都 ≥ 4 | v3 對這類問題運作良好 | 維持現狀 |

---

## A/B 實驗協議 | A/B Experiment Protocol

驗證 v3 是否真的對*你的*問題類型優於 v2，而非單純依賴研究本身。

**時長：** 3 對工作階段（最少）。**方法：** 同類問題，交替方法。

```
Session A1: 類型 X → v2 (單一 AI, 數量門檻, 單一反駁)
Session B1: 類型 X → v3 (persona 集成, 多評審)
[間隔一週]   ... 交替以降低順序效應 ...
```

**每次工作階段測量：** 採用率（1–5）、多樣性（1–5）、認知負擔（1–5）、時間、產生的想法數、「來自某 persona／透鏡且讓你驚訝的想法」。

**解讀：**
- **v3 勝出** 若採用率與多樣性都較高，且認知負擔差距 ≤ 1 分。
- **v2 勝出** 若 v3 的認知負擔低 ≥ 2 分*且*採用率差距 < 1 分。
- **依情境而定** 若結果隨問題類型而異 → 兩者皆保留，並依模式選擇路由。

**待檢驗的具體假設：**
1. **Persona 假設：** 不同 personas 是否真的產生互不重疊的想法，還是終究會收斂？
2. **透鏡假設：** 反轉／類比透鏡是否浮現出沒有任何 persona 觸及的想法？
3. **多評審假設：** 三個評審是否曾實質地不同意，還是他們的分數總是塌縮在一起（若總是相同，一個評審就夠了）？

---

## 研究效度說明 | Research Validity Caveats

每項發現在「AI 輔助、單一使用者」情境下有不同程度的外部效度風險。在把研究視為定論之前，請先理解其局限。

### v3 核心機制 — 風險：低–中

**Persona 集成 + 思維鏈（發現 #1）** 與**聯想式／跨領域提示（#5）** 都是關於*提示 LLM*，在 LLM 發想研究中直接受測——因此它們能很好地轉移到本 Skill 的確切使用情境。主要的殘餘風險是：單一脈絡中的*模擬* personas 可能比*隔離*代理更容易收斂；這正是 baseline 使用分支隔離、且 Enhanced 層級存在的原因。以上方的「persona 假設」驗證。

**多評審面板（#6）** 奠基於 LLM 是薄弱評估者——獲得充分支持——但增益取決於評審是否真正獨立。若你的三個評審總是同意，你其實只有一個評審穿三套戲服；請檢查「多評審假設」。

### 沿用的注意事項 — 為 v3 重新評等

#### Pre-flight 反錨定 — 風險：低（v2 中為中）

v2 評為中，理由是靜態 AI 文字比主導性的人類聲音更容易忽略。CHI 2024 的固著研究（#3）現在提供了**直接**證據，證明 AI 輸出會加深發想中的固著。機制可轉移；pre-flight 被保留並強化。

#### Nijstad「最佳想法在後半段」 — 風險：高 → 機制降級

這是一個人類群體發現（先耗盡顯而易見的關聯）。LLM 更常**停滯並重複**而非後期改進。因此 v3 把固定的 10 個想法數量門檻降級為輔助催促，並讓結構性多樣性（personas + 透鏡）成為真正的引擎。不要把高想法數量當作多樣性的證據。

#### Nemeth「辯論勝過無批評」 — 風險：高 → 硬化角色而非依賴

Nemeth 的效應是關於*有利益關係的人之間的真實異議*。AI 按需扮演的魔鬼代言人可能形式上正確卻並未真正帶來啟示，而軟性批評框架會漂移成諂媚。v3 的回應是**硬化角色**（明確的「論證這會失敗」+ Steelman），而非假設效應會轉移。每一輪後誠實評估：反論點是否揭露了你沒考慮過的事？若一致是「沒有」，對已充分理解的領域改用 `--no-rebuttal`。

---

## 漸進採用協議 | Gradual Adoption Protocol

如果完整 v3 感覺負擔過重，按順序逐步採用——每階段兩週。

1. **僅 persona 集成（第 1–2 週）：** 以預設 personas 執行 `--no-rebuttal`。焦點：不同 personas 是否產生互不重疊的想法？
2. **加入多樣性透鏡（第 3–4 週）：** 先強制 `--lens reversal` 再 `--lens analogical`。焦點：透鏡是否觸及單靠 personas 達不到的想法？
3. **加入多評審 + 硬角色反駁（第 5–6 週）：** 執行完整 v3。焦點：評審是否會不同意，反論點是否改變了你的選擇？

6 週後，回顧工作階段記錄與 A/B 資料，校準哪個組合適合你的問題類型。

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## 最佳實踐 | Best Practices

### Do's

- 開始前完成 Pre-flight；絕不以產品類比作種子。
- 執行完整 persona 集成與至少一個多樣性透鏡——多樣性來自結構而非數量。
- persona 生成保持分支隔離，直到每個 persona 都完成。
- 認真對待硬角色反駁——空泛的辯護是警訊。
- 讓工程師估計 Effort／RICE，而非 LLM。
- 記錄三個評估指標；每 3 次工作階段回顧趨勢。
- 在 host 支援且多樣性最重要時使用 `--enhanced`。

### Don'ts

- 別在寫 Pre-flight 想法前讀 AI 輸出。
- 別接受「像 X 但為 Y」的種子。
- 別把高想法數量當作多樣性——檢查 persona／透鏡的擴散。
- 別接受空泛的 AI 反論點——堅持要具體的失敗條件。
- 別讓單一 LLM 成為唯一裁判——彙整多個評審；由你決定。
- 別從單次工作階段下結論——等 3+ 資料點。

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## 與 UDS 工作流的整合

### 對應到 `/requirement`

| 腦力激盪報告區段 | `/requirement` 欄位 |
|------------------|---------------------|
| 問題敘述 | User Story 脈絡 |
| Top 推薦 | 功能描述 |
| HMW 問題 | Acceptance Criteria 種子 |
| 利害關係人地圖 | 利害關係人段落 |
| 已捨棄的想法 | 超出範圍 |

### 對應到 `/sdd`

| 腦力激盪報告區段 | `/sdd` 欄位 |
|------------------|-------------|
| 問題敘述 | Summary / Motivation |
| Top 推薦 | 提案的解法 |
| 多評審分數 | 取捨 / 替代方案考量 |
| 反駁回應 | 風險段落 |
| 估計範圍 | Scope 段落 |

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## 相關標準

| 標準 | 關係 |
|------|------|
| [Requirement Engineering](../../core/requirement-engineering.md) | 腦力激盪輸出餵入需求撰寫 |
| [Spec-Driven Development](../../core/spec-driven-development.md) | 腦力激盪輸出餵入 SDD 提案 |
| [Anti-Hallucination](../../core/anti-hallucination.md) | 評審的可行性宣稱必須以證據為基礎，不可空口斷言 |

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## 版本歷史

| 版本 | 日期 | 變更 |
|------|------|------|
| 3.0.0 | 2026-06-01 | XSPEC-247：DIVERGE 重新對齊到 persona 集成 + 多樣性透鏡（類比／反轉／形態學）；CONVERGE 重新對齊到多評審面板 + 硬角色反駁（Devil's Advocate + Steelman）；多樣性崩塌護欄；Enhanced 層級（平行 persona／評審代理、優雅退回）；認知科學依據以 6 項已驗證的 2024–2026 出處重建；效度說明重新評等（pre-flight 為低、Nijstad／Nemeth 降級）；新增旗標 `--personas`／`--lens`／`--enhanced`；反種子護欄 |
| 2.1.0 | 2026-05-09 | XSPEC-196 Phase 2：模式選擇客觀路由；自我評估框架；A/B 實驗協議；研究效度說明；漸進採用協議 |
| 2.0.0 | 2026-05-09 | XSPEC-196：Phase 0 Pre-flight（反錨定）、反駁輪、10 個想法最低門檻 + 語義批次化 |
| 1.0.0 | 2026-02-12 | 初始版本 |

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## 授權

本文件以 [CC BY 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 授權釋出。

**來源**：[universal-dev-standards](https://github.com/AsiaOstrich/universal-dev-standards)
