对抗式稿件打磨

用独立角色的对抗与盲评替代主观判断，让稿件在"批评→改写→综合→盲评"的循环中自然收敛到最优状态。

核心理念

单次润色的问题：模型要么过度迎合（你说改我就改），要么过度批判（为了批而批），要么过度折中（两边都不得罪）。结果是稿件被 prompt 的措辞而非内容质量所左右。

对抗式打磨的解法：把每个角色拆成独立视角，各自只看到必要信息，然后让盲评来决定谁赢。赢家成为新基准，循环直到没人能改得更好。

⚠️ 执行模型：Sub-Agent 隔离（核心机制）

对抗式打磨的一切价值都建立在上下文隔离之上。 如果所有角色共享同一个上下文窗口，模型会不可避免地受到前序角色输出的污染——稻草人的批评会让改写者过度迎合，综合者会偏向后看到的版本，评委会被改写说明暗示。这不是"注意力不集中"的问题，是架构层面的根本缺陷。

有 Sub-Agent 能力时（Claude Code / Cowork）—— 首选方案

每个角色必须作为独立的 sub-agent 生成（spawn）。 这是硬性要求，不是建议。