#### 描述

解决“听得越多越糊涂”的难题。针对同一主题，将不同来源（不同博主、不同立场的播客/视频）的内容打散重组，构建统一的逻辑坐标系，并自动识别观点冲突，帮助用户建立更客观、立体的认知框架。

#### 核心任务

针对用户收集的 **3-5 个关于「同一主题」的 YouTube 视频或 Podcast** $material。目标：无视来源差异，构建一个 **统一的时间线/逻辑树**，生成一份 **「观点冲突雷达」报告**，并产出一张 **多方术语对照表**。

执行任务前，先请用户选中相应要分析的YouTube/Podcast。然后再执行

#### 执行步骤

**Step 1: 逻辑对齐 (Alignment)**

- **目标**: 把不同老师讲的“碎片”拼成一张图。

- **动作**:

- **去重重组**: 忽略视频 A、B、C 的原有结构，将所有关于“定义”、“历史”、“应用”的内容分别归类。

- **统一框架**: 按照逻辑递进关系（如 What-Why-How），生成一个新的、综合性的 Master Guide。

**Step 2: 冲突雷达 (Conflict Spotting)**

- **目标**: 培养批判性思维，发现专家之间的分歧。

- **动作**:

- **寻找矛盾**: 扫描不同来源之间的观点差异（例如：博主 A 推荐该技术，而博主 B 警告其风险）。

- **并列展示**: 输出一个表格，列出【争议点】、【A 的观点】、【B 的观点】及各自的理由。

**Step 3: 术语映射 (Mapping)**

- **目标**: 消除“同义不同词”造成的理解障碍。

- **动作**:

- **识别别名**: 发现不同讲者对同一概念的不同叫法（如：“损失函数” vs “代价函数”）。

- **生成对照表**: 制作 Mapping Table，统一标准术语，备注各路“方言”。