dual-llm-review

Dual-LLM Review Skill

Propósito

Evaluación adversarial usando dos modelos LLM diferentes en paralelo para fases críticas del pipeline. Reemplaza la dependencia en Modelo A y Modelo B como agentes externos.

Filosofía

Un solo modelo tiene sesgos ciegos. Dos modelos independientes, con la misma información, generan perspectivas complementarias que se fusionan en una evaluación más robusta.

Configuración

Modelos requeridos

Rol	Modelo	Propósito
Reviewer A	Modelo principal del agente	Evaluación desde perspectiva analítica
Reviewer B	Modelo secundario (diferente provider)	Evaluación desde perspectiva alternativa

Regla: Los dos modelos deben ser de providers diferentes (ej: GLM + GPT, Claude + Gemini).

Si solo hay un modelo disponible

• Usar el mismo modelo con dos prompts diferentes (perspectiva optimista vs pesimista)
• Advertir en el reporte que no hubo dual-LLM real

Fases Dual-LLM

Fase 5: Strategy

• Reviewer A: DAFO desde perspectiva interna (fortalezas/debilidades)
• Reviewer B: DAFO desde perspectiva externa (oportunidades/amenazas)
• Fusión: DAFO completo + estrategia de posicionamiento

Fase 6: Build

• Reviewer A: Redacción del plan con enfoque conservador
• Reviewer B: Redacción del plan con enfoque ambicioso
• Fusión: Plan equilibrado con rango de escenarios

Fase 8: Judge

• Reviewer A: Evaluación técnica (datos, cálculos, coherencia)
• Reviewer B: Evaluación estratégica (viabilidad, timing, riesgos)
• Fusión: JUDGE-REPORT con score único y veredicto

Protocolo de Ejecución

1. Preparar input idéntico para ambos reviewers
2. Ejecutar Reviewer A → output_a
3. Ejecutar Reviewer B → output_b
4. Comparar outputs:
   a. Puntos de acuerdo → Alta confianza
   b. Puntos de desacuerdo → Flag para revisión manual
   c. Puntos únicos de cada reviewer → Incorporar si aportan valor
5. Generar output fusionado
6. Documentar discrepancias en sección "Dual-LLM Notes"