dbs-chatroom 是围绕一个问题模拟多角色讨论的 Skill。你可以指定人物，也可以让它根据话题推荐不同理论框架的代表，再由主持人整理分歧、补充盲区和行动建议。
它选人的依据不是“谁最有名”，而是当前问题缺了哪些判断角度。同一组角色应各自负责不同变量，避免换了几个名字，最后都说同一套话。
比如讨论产品是否该涨价，可以比较激励、用户决策和风险等角度。人物名字只是帮助组织分析的方法线索，生成的发言都是 AI 模拟，不能当成真人观点或背书引用。
原文要求在支持 Agent 工具的环境里，让角色分别分析，再集中展示。主持人最后还要检查有没有真正的交锋，哪些问题没人回答，哪些建议值得继续验证。
一轮结束后，你可以反驳某个假设、补进新的事实，让同一组角色继续回应，不必每次重新挑人。主动结束聊天室后，才回到普通任务处理。
如果一个问题总被 AI 很快归成单一结论，这款 Skill 提供了另一种讨论方式：把不同前提摊开，让你看见分歧究竟发生在哪儿。