#### 描述

解決「聽得越多越糊塗」的難題。針對同一主題，將不同來源（不同部落客、不同立場的播客/影片）的內容打散重組，建構統一的邏輯座標系，並自動辨識觀點衝突，幫助使用者建立更客觀、立體的認知架構。

#### 核心任務

針對用戶收集的**3-5 個關於「同一主題」的YouTube 影片或Podcast** $material。目標：無視來源差異，建構一個**統一的時間線/邏輯樹**，產生一份**“觀點衝突雷達”報告**，並產出一張**多方術語對照表**。

執行任務前，先請使用者選取對應分析的YouTube/Podcast。然後再執行

#### 執行步驟

**Step 1: 邏輯對齊(Alignment)**

- **目標**: 把不同老師講的「碎片」拼成一張圖。

- **動作**:

- **去重重組**: 忽略影片A、B、C 的原有結構，將所有關於「定義」、「歷史」、「應用」的內容分別歸類。

- **統一框架**: 依照邏輯遞進關係（如What-Why-How），產生一個新的、綜合性的Master Guide。

**Step 2: 衝突雷達(Conflict Spotting)**

- **目標**: 培養批判性思維，發現專家之間的分歧。

- **動作**:

- **尋找矛盾**: 掃描不同來源之間的觀點差異（例如：博主A 推薦該技術，而博主B 警告其風險）。

- **並列展示**: 輸出一張表格，列出【爭議點】、【A 的觀點】、【B 的觀點】及各自的理由。

**Step 3: 術語映射(Mapping)**

- **目標**: 消除「同義不同字」所造成的理解障礙。

- **動作**:

- **辨識別名**: 發現不同講者對同一概念的不同叫法（如：「損失函數」 vs 「代價函數」）。

- **產生對照表**: 製作Mapping Table，統一標準術語，備註各路「方言」。