# Final Decision Memo

议题：**播客自动精读项目最大的报名风险是什么？**

## 最重要风险

最大报名风险是：**把“对抗式审查和辅助精读能力”说成“自动保证正确、合法、有效的深度学习结果”。**

这个风险会同时伤害三件事：

- 可信度：评委会怀疑项目在夸大 AI 能力。
- 合规性：播客内容的输入来源、引用范围和输出传播方式可能不清楚。
- 可验证性：如果没有学习效果验证，项目很难证明自己不只是摘要工具。

## 推荐表述

推荐说法：

> Roundtable Adversarial Review 是一个复杂问题审查 Skill demo。它通过立场对抗、交叉质疑、critic 评分和决策备忘录，帮助用户在报名材料、产品取舍和风险判断中更快暴露盲区，并收敛出可执行的下一步。

针对播客自动精读项目，可以这样说：

> 我们不把它宣传成自动保证正确的精读机器，而是展示它如何把授权内容片段转成结构化理解，并用对抗式审查检查版权边界、学习效果和报名风险。

## 不应该说什么

- 不说“自动保证真理”。
- 不说“替代人类专家决策”。
- 不说“满血 V5.0 engine 已经完成”。
- 不说“当前展示版真实多 Worker 并行”，除非另有可验证证据。
- 不说“保证学习效果提升”。
- 不说“可以随意处理和公开分发任意播客完整内容”。

## Demo 应该怎么演

1. 打开 `index.html`，用 15 秒说明核心定位：先反驳，再收敛。
2. 展示 Demo 议题：“播客自动精读项目最大的报名风险是什么？”
3. 快速扫过四个视角：产品价值、版权合规、学习效果、展示/报名材料。
4. 读 1-2 条交叉质疑，让评委看到它不是轮流发言，而是在攻击假设。
5. 展示 critic scorecard：证据、反例、风险、建议和夸大表述都被评分。
6. 最后展示本备忘录：最重要风险、推荐表述、禁用表述和下一步验证动作。

## 下一步验证动作

- 用 3 个真实报名问题跑同一模板，观察是否能发现人工初稿没有覆盖的风险。
- 让人工 reviewer 标注每次输出是否“新增有效风险”“给出可执行动作”“存在夸大表述”。
- 记录 gate 未通过的样例，证明门控不是装饰。
- 为播客精读 demo 使用自有或授权片段，避免用未授权长转写作为公开展示材料。
- 增加一个轻量学习验证：用户读前/读后分别复述核心观点，检查理解是否提升。