argumentation
정보
이 스킬은 개발자들이 가설-논증-사례 프레임워크를 사용해 구조화된 기술적 논증을 구성하도록 돕습니다. 논리적 주장을 구축하고, 근거로 뒷받침하며, 반론을 해결하는 방법을 제공합니다. 설득력 있는 PR 설명 작성, ADR에서 설계 결정을 정당화하거나, 실질적인 코드 리뷰를 할 때 활용하세요.
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建論
自假設經推至具證,建嚴之論。諸說服技之宣皆循一三:假設明述所信、論釋何以持、例證其實持。此技教施此構於代碼審、設計決、研究寫、諸須論證之境。
用時
- 書或審提技變之 PR 述乃用
- 於 ADR(架構決記)證設計決乃用
- 建代碼審之饋勝於「不悅」乃用
- 書研論或技提乃用
- 於技議中挑或守一法乃用
入
- 必要:需證之宣或立
- 必要:境(代碼審、設計決、研、文)
- 可選:聽者(同行、審者、相關者、研者)
- 可選:所應之反論或別立
- 可選:支宣之證或數
法
第一步:立假設
明述所宣為可證偽之假設。假設非意見非偏——乃可對證試之具宣也。
- 書宣於一句
- 施可證偽試:人可以證反之乎?
- 狹範:限於具境、碼庫、域
- 以可試之準別於意見
可證偽對不可證偽:
| Unfalsifiable (opinion) | Falsifiable (hypothesis) |
|---|---|
| "This code is bad" | "This function has O(n^2) complexity where O(n) is achievable" |
| "We should use TypeScript" | "TypeScript's type system will catch the class of null-reference bugs that caused 4 of our last 6 production incidents" |
| "The API design is cleaner" | "Replacing the 5 endpoint variants with a single parameterized endpoint reduces the public API surface by 60%" |
| "This research approach is better" | "Method A achieves higher precision than Method B on dataset X at the 95% confidence level" |
得: 一句假設具體、限範、可證偽。讀者可即想何證能確或反。
敗則: 若假設曖,施「吾何以反之?」試。若不能想反證,宣為意見,非假設。狹範或加可量準使可試。
第二步:識論之類
擇支假設之邏輯構。異宣需異推。
- 審四類論:
| Type | Structure | Best for |
|---|---|---|
| Deductive | If A then B; A is true; therefore B | Formal proofs, type safety claims |
| Inductive | Observed pattern across N cases; therefore likely in general | Performance data, test results |
| Analogical | X is similar to Y in relevant ways; Y has property P; therefore X likely has P | Design decisions, technology choices |
| Evidential | Evidence E is more likely under hypothesis H1 than H2; therefore H1 is supported | Research findings, A/B test results |
-
合假設於最強論類:
- 宣必真?用演繹
- 宣依觀傾真?用歸納
- 宣似前例或行?用類比
- 宣一釋合數優於他?用證據
-
察合類以強論(如類比推附歸納證)
得: 所擇論類(或合)附何合假設之由。
敗則: 若無單類合,假設或需析為子宣。破為各有自然論構之部。
第三步:建論
建連假設於證之邏輯鏈。
- 述前提(起之事或假)
- 示邏輯連(前提如何導結)
- 強化最強反論:先於駁前述其最佳式
- 以證或推直對反論
工之例——代碼審(演繹+歸納):
假設:「提取驗邏於共模將減三 API 處器間之錯複。」
前提:
- 三處器(
createUser、updateUser、deleteUser)各實同入驗附微異(察src/handlers/)- 末半年,五驗錯中三於一處器修而他未傳(見 issues #42、#57、#61)
- 共模強單源真(演繹:一實則一處修)
邏輯鏈:因三處器複同驗(前提一),一處所修錯於他漏(前提二,三於五歸納)。共模則修一應諸(演繹自共模義)。故提取減錯複。
反論(強化):「共模引耦——一處器之驗變可破他。」
駁:三處器本共驗意;耦為隱而難守。以共模附參化選(如
validate(input, { requireEmail: true }))明之,耦見而可試。當前隱複更險,藏其依。
工之例——研(證據):
假設:「於域特語料之預訓於生物 NER 下游任務進勝於增通語料大。」
前提:
- 於 PubMed(4.5B 詞)預訓之 BioBERT 於六之六生物 NER 基勝於通英 16B 預訓之 BERT-Large(Lee et al., 2020)
- 於 Semantic Scholar(3.1B 詞)預訓之 SciBERT 於 SciERC 與 JNLPBA 雖預訓小勝 BERT-Base
- 通域擴(BERT-Base 至 BERT-Large,三倍參)於生物 NER 益小於域適(BERT-Base 至 BioBERT,同參)
邏輯鏈:諸證恆示域料擇於生物 NER 勝規模(證據:此果於域特勝規模更可能)。三獨比同向強歸納。
反論(強化):「此果或不普於生物 NER 外——生物有異特辭增域適益。」
駁:有效限。假設限於生物 NER。然法律 NLP(Legal-BERT)、金融 NLP(FinBERT)示類域適益,或普於他域,然為別宣需獨證。
得: 全論鏈附前提、邏輯連、強化反論、駁。讀者可逐步循推。
敗則: 若論覺弱,察前提。弱論多出無證前提,非邏輯錯。尋各前提之證或認其為假。若反論強於駁,假設或需改。
第四步:供具例
以獨立可驗之證支論。例非畫——乃使論可試之經驗基。
- 供至少一正例確假設
- 供至少一邊例或界試其限
- 確每例獨立可驗:他人可再現或察而不依汝釋
- 碼宣則引具檔、行、提交
- 研宣則引具論、數集、實驗果
例擇準:
| Criterion | Good example | Bad example |
|---|---|---|
| Independently verifiable | "Issue #42 shows the bug was fixed in handler A but not B" | "We've seen this kind of bug before" |
| Specific | "createUser at line 47 re-implements the same regex as updateUser at line 23" | "There's duplication in the codebase" |
| Representative | "3 of 5 validation bugs in the last 6 months followed this pattern" | "I once saw a bug like this" |
| Includes edge cases | "This pattern holds for string inputs but not for file upload validation, which has handler-specific constraints" | (no limitations mentioned) |
得: 讀者可獨驗之具例。至少一正與一邊。每引具物(檔、行、issue、論、數集)。
敗則: 若例難尋,假設或過廣或不基於可察實。狹至可指之範。無例為信,非隙可以曖引蓋。
第五步:裝全論
合假設、論、例為境之式。
-
代碼審 — 注此構:
[S] <one-line summary of the suggestion> **Hypothesis**: <what you believe should change and why> **Argument**: <the logical case, with premises> **Evidence**: <specific files, lines, issues, or metrics> **Suggestion**: <concrete code change or approach> -
PR 述 — 身結構:
## Why <Hypothesis: what problem this solves and the specific improvement claim> ## Approach <Argument: why this approach was chosen over alternatives> ## Evidence <Examples: benchmarks, bug references, before/after comparisons> -
ADR(架構決記)— 用標 ADR 式,以 Context(假設)、Decision(論)、Consequences(預果之例/證)映三
-
研寫 — 映標構:Introduction 述假設,Methods/Results 供論與例,Discussion 應反論
-
察所裝論:
- 邏輯隙(結誠由前提而出乎?)
- 證闕(有無支之前提乎?)
- 未應之反論(最強異議已答乎?)
- 範蔓(論留於假設界乎?)
得: 合境之全格論。讀者可評假設、循推、察證、察反論——皆於一構中。
敗則: 若所裝論覺散,假設或過廣。析為聚子論,各有自三。二緊論勝於一散論。
驗
- 假設可證偽(人可以證反之)
- 假設限具境,非普宣
- 論類識而合宣
- 前提明述,非假為共知
- 邏輯鏈連前提於結無隙
- 最強反論強化而應
- 至少一正例支假設
- 至少一邊例或限認
- 諸例獨立可驗(引供)
- 出式合境(代碼審、PR、ADR、研)
- 無邏輯謬(訴權威、假二分、稻草人)
陷
- 以意見為假設:「此碼亂」為偏非假設。改為可試之宣:「此模有四責宜依單責則分,見其六公法跨三無關域」
- 跳反論:未應之異弱論雖讀者未言。恆強化——於駁前述最佳異式
- 曖例:「吾嘗見此式」非證。指具 issue、提交、行、論、數集。若不能尋具例,假設或不基
- 訴權威:「老工程師言」或「Google 如是」非邏輯論。權威可啟察,然論必以自證與推立
- 結中範蔓:結廣於證。若例覆三 API 處器,勿結全庫。結範合證範
- 混論類:歸納語(「傾」)用於演繹宣(「必」)或反。明述結之強——演繹予定,歸納予概
參
review-pull-request— 施論於結構化代碼審之饋review-research— 研境建證本論review-software-architecture— 以三證架構決create-skill— 技本為如何成任之結構化論write-claude-md— 書得益於清證之約與決
合:論 + advocatus-diaboli
高值決可合此技於 advocatus-diaboli 吏為決前審環。式:
- 構 經論——建三
- 壓試 經 advocatus-diaboli——強化提,再以具問挑諸假。標重:關鍵(重設或棄)、中(調)、低(注而進)
- 改 依發現——關鍵啟重設;中啟調;低注
合對獨用:
- 建提、PR 述、設計證時獨用論
- 審他人之論時獨用 advocatus-diaboli
- 若既為提者又需敵察再提前合用
例——PR 應精: 論結構化應(假設:合 PR 更佳、論附證、協助)。Advocatus-diaboli 捕二關鍵患:代理程識之宣為推而非實(於安 PR 將辱)、「吾已於實踐試」不可驗。皆除。終應短 40-50%——過釋示不安。
例——系設分流: 論(經 Plan 吏)設全 500 行分流管。Advocatus-diaboli 殺之:於九項時,系過早而自成守擔(遞陷)。終解:25 行加於既本。
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