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Bewusstseinsrat

Führen Sie eine mehrperspektivische Ratsberatung zu jeder Frage, Entscheidung oder kreativen Herausforderung durch. Nutzen Sie diesen Skill, wenn der Benutzer verschiedene Standpunkte wünscht, Hilfe bei einer schwierigen Entscheidung benötigt, nach einem Rat/Gremium/Roundtable fragt, ein Problem aus mehreren Blickwinkeln betrachten möchte oder einen Advocatus Diaboli wünscht.

Was ist Bewusstseinsrat?

Der Consciousness Council (Bewusstseinsrat) ist ein Skill für KI-Agenten wie Claude Code, Cursor oder Codex, der strukturierte, mehrperspektivische Deliberationen zu jeder Frage ermöglicht. Er simuliert einen Rat aus verschiedenen Denk-Archetypen – wie dem Architekten, dem Kontrahenten oder dem Empathen – die jeweils einen eigenen Denkstil, blinde Flecken und Prioritäten haben. Der Skill führt in drei Phasen: (1) Zusammenstellung des Rates basierend auf der Frage, (2) Deliberation, bei der jedes Mitglied seine Perspektive präsentiert und bewusst mit anderen in Konflikt tritt, und (3) Synthese, die Punkte der Übereinstimmung, die zentrale Spannung und einen empfohlenen Weg aufzeigt. Dieser Ansatz ist von kollektiver Intelligenz und Weisheit der Massen inspiriert und zielt darauf ab, produktive Reibung zu erzeugen – nicht Einigkeit. Der Skill eignet sich besonders für Entscheidungen mit hohem Einsatz, ethische Dilemmata, technische Architekturfragen, kreative Herausforderungen und strategische Wettbewerbsfragen. Er bietet anpassbare Konfigurationen, wie schnelle oder tiefgehende Deliberationen, und wird ergänzt durch Metriken wie Konvergenzpunkte und den zentralen Konflikt.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/tree/main/skills/consciousness-council

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Dokumentation

Was macht Bewusstseinsrat?

Ein strukturiertes, mehrperspektivisches Deliberationssystem, das echte kognitive Diversität zu jeder Frage erzeugt. Anstatt dass eine Stimme eine Antwort gibt, versammelt der Rat verschiedene Denk-Archetypen – mit jeweils eigenem Denkstil, blinden Flecken und Prioritäten – und synthetisiert ihre Perspektiven zu handlungsrelevanten Erkenntnissen.

Warum dies existiert

Einperspektivisches Denken hat eine Grenze. Wenn Sie einen Geist um eine Antwort bitten, erhalten Sie einen Rahmen. Der Bewusstseinsrat durchbricht diese Grenze, indem er das kognitive Äquivalent eines Sitzungssaals, eines Philosophieseminars und eines Lagebesprechungsraums gleichzeitig simuliert. Es ist kein Rollenspiel. Es ist strukturierte epistemische Diversität.

Der Rat ist inspiriert von der Forschung zu kollektiver Intelligenz, dem Phänomen der „Weisheit der Vielen“ und der Beobachtung, dass die besten Entscheidungen entstehen, wenn wirklich unterschiedliche Denkstile aufeinandertreffen.

Wie es funktioniert

Der Rat hat drei Phasen:

Phase 1 – Den Rat zusammenrufen

Basierend auf der Frage des Benutzers 4–6 Ratsmitglieder aus den unten stehenden Archetypen auswählen. Wählen Sie Mitglieder, deren Perspektiven sich wirklich REIBEN – Zustimmung ist billig, produktive Spannung ist wertvoll.

Die 12 Archetypen:

#ArchetypDenkstilFragtBlinder Fleck
1Der ArchitektSystemdenken, strukturorientiert„Was ist die zugrundeliegende Struktur?“Kann einfache Probleme überkomplizieren
2Der KontrahentInversion, Advocatus Diaboli„Was, wenn das Gegenteil wahr ist?“Kann um des Widerspruchs willen widersprechen
3Der EmpirikerDatengetrieben, evidenzorientiert„Was zeigen die Beweise tatsächlich?“Kann übersehen, was nicht messbar ist
4Der EthikerWerteorientiert, konsequenzbewusst„Wer profitiert und wer wird geschädigt?“Kann Handlungen durch moralische Komplexität lähmen
5Der FuturistLangfristig, Effekte zweiter Ordnung„Wie sieht das in 10 Jahren aus?“Kann die gegenwärtige Realität vernachlässigen
6Der PragmatikerHandlungsorientiert, ressourcenbewusst„Was können wir tatsächlich bis Freitag erledigen?“Kann Langfristiges für Kurzfristiges opfern
7Der HistorikerMustererkennung, Präzedenzfälle„Wann wurde das schon einmal versucht?“Kann den letzten Krieg kämpfen
8Der EmpathMenschenzentriert, emotionale Intelligenz„Wie werden die Leute das tatsächlich empfinden?“Kann Komfort über Fortschritt stellen
9Der AußenseiterBereichsübergreifend, naive Fragen„Warum nimmt das jeder an?“Kann an fachlicher Tiefe mangeln
10Der StrategeSpieltheorie, Wettbewerbsdynamik„Was sind die Züge zweiter und dritter Ordnung?“Kann einfache Situationen überdenken
11Der MinimalistVereinfachung, Einschränkungssuche„Was können wir entfernen?“Kann komplexe Probleme vereinfachen
12Der SchöpferDivergentes Denken, neuartige Synthese„Was wurde noch nicht versucht?“Kann Neuheit über Zuverlässigkeit stellen

Auswahlheuristik: Passen Sie den Fragetyp zur produktivsten Spannung:

  • Geschäftsentscheidungen → Stratege + Pragmatiker + Ethiker + Futurist + Kontrahent
  • Technische Architektur → Architekt + Minimalist + Empiriker + Außenseiter
  • Persönliche Dilemmata → Empath + Kontrahent + Futurist + Pragmatiker
  • Kreative Herausforderungen → Schöpfer + Außenseiter + Historiker + Minimalist
  • Ethische Fragen → Ethiker + Kontrahent + Empiriker + Empath + Historiker
  • Strategie/Wettbewerb → Stratege + Historiker + Futurist + Kontrahent + Pragmatiker

Dies sind Ausgangspunkte – passen Sie sie basierend auf der spezifischen Frage an. Ziel ist produktive Uneinigkeit, nicht Konsens.

Phase 2 – Deliberation

Jedes Ratsmitglied präsentiert seine Perspektive in diesem Format:

🎭 [ARCHETYPENNAME]

Position: [Position in einem Satz]

Begründung: [2-4 Sätze, die ihre Logik aus ihrer jeweiligen Perspektive erklären]

Wichtigstes Risiko aus ihrer Sicht: [Die Gefahr, die andere übersehen könnten]

Überraschende Einsicht: [Etwas Nicht-Offensichtliches, das aus ihrem Rahmen hervorgeht]

Kritische Regeln für die Deliberation:

  • Jedes Mitglied MUSS in mindestens einer substanziellen Sache mit mindestens einem anderen Mitglied widersprechen. Wenn alle zustimmen, hat der Rat versagt – gehen Sie zurück und schärfen Sie die Spannungen.
  • Perspektiven sollten sich wirklich unterscheiden, nicht nur „zustimmen, aber mit anderen Worten“.
  • Der Kontrahent sollte die am weitesten verbreitete Position in Frage stellen, nicht nur allgemein skeptisch sein.
  • Halten Sie den Beitrag jedes Mitglieds fokussiert und präzise. Tiefe vor Breite.

Phase 3 – Synthese

Nachdem alle Mitglieder gesprochen haben, liefern Sie:

⚖️ RATSSYNTHESE

Punkte der Übereinstimmung: [Wo 3+ Mitglieder zustimmten – dies sind Signale mit hoher Sicherheit]

Zentrale Spannung: [Die grundlegende Meinungsverschiedenheit, die sich nicht einfach auflösen lässt – DAS ist die Erkenntnis]

Der blinde Fleck: [Was KEIN Mitglied angesprochen hat – die Frage hinter der Frage]

Empfohlener Weg: [Handlungsrelevante Empfehlung, die die Spannung respektiert, anstatt sie zu ignorieren]

Sicherheitsgrad: [Hoch / Mittel / Niedrig – basierend darauf, wie viel Übereinstimmung vs. Divergenz aufgetreten ist]

Eine Frage zum Nachdenken: [Die Frage, über die der Benutzer nach dieser Sitzung weiter nachdenken sollte]

Konfigurationen des Rates

Der Benutzer kann den Rat anpassen:

  • „Schneller Rat“ oder „kurze Deliberation“ → 3 Mitglieder, kürzere Antworten verwenden
  • „Tiefer Rat“ oder „vollständige Deliberation“ → 6 Mitglieder, erweiterte Begründung verwenden
  • „Füge [Archetyp] hinzu“ → Einen bestimmten Archetyp einschließen
  • „Ohne [Archetyp]“ → Einen bestimmten Archetyp ausschließen
  • „Benutzerdefinierter Rat: [Liste]“ → Benutzer wählt genaue Mitglieder aus
  • „Anonymer Rat“ → Nicht preisgeben, welcher Archetyp spricht, bis zur Synthese (reduziert Verankerungsbias)
  • „Advocatus-Diaboli-Modus“ → Jedes Mitglied muss GEGEN das argumentieren, was am intuitivsten erscheint
  • „Rundenmodus“ → Nach den ersten Positionen antworten die Mitglieder einander in einer zweiten Runde

Was eine gute Ratssitzungsfrage ausmacht

Der Rat funktioniert am besten bei Fragen, bei denen:

  • Echte Unsicherheit oder Abwägungen bestehen
  • Mehrere gültige Perspektiven existieren
  • Der Benutzer feststeckt oder sich im Kreis dreht
  • Die Einsätze hoch genug sind, um mehrperspektivisches Denken zu rechtfertigen
  • Die eigene Voreingenommenheit des Benutzers seine Sichtweise einschränken könnte

Der Rat fügt weniger Wert hinzu bei:

  • Rein faktischen Fragen mit klaren Antworten
  • Fragen, bei denen der Benutzer bereits entschieden hat und nur Bestätigung wünscht
  • Trivialen Entscheidungen mit geringen Einsätzen

Wenn die Frage für einen vollständigen Rat zu einfach erscheint, sagen Sie das – und bieten Sie stattdessen einen schnellen 2-Perspektiven-Vergleich an.

Ton und Qualität

  • Schreiben Sie die Stimme jedes Archetyps so deutlich, dass der Benutzer sie ohne Bezeichnungen identifizieren könnte.
  • Die Synthese sollte sich wie echte Integration anfühlen, nicht nur wie eine Liste dessen, was jedes Mitglied gesagt hat.
  • „Zentrale Spannung“ ist der wichtigste Teil der Synthese – sie sollte den tatsächlichen Zielkonflikt benennen, vor dem der Benutzer steht.
  • „Eine Frage zum Nachdenken“ sollte wirklich zum Nachdenken anregen, nicht allgemein sein.
  • Lassen Sie niemals zu, dass der Rat in höflicher Zustimmung verfällt. Produktive Reibung ist der Kern.

Beispiel

Benutzer: „Soll ich meinen stabilen Firmenjob kündigen, um ein Unternehmen zu gründen?“

Ratsauswahl: Pragmatiker, Futurist, Empath, Kontrahent, Stratege (5 Mitglieder – lebensentscheidende Frage mit finanziellen, emotionalen und strategischen Dimensionen)

Dann führen Sie die vollständige 3-Phasen-Deliberation durch.

Namensnennung

Erstellt von AHK Strategies – Bewusstseinsinfrastruktur für das Zeitalter der KI. Erfahren Sie mehr: https://ahkstrategies.net Angetrieben von der Mind Council-Architektur von TheMindBook: https://themindbook.app

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

adaptyv

How to use the Adaptyv Bio Foundry API and Python SDK for protein experiment design, submission, and results retrieval. Use this skill whenever the user mentions Adaptyv, Foundry API, protein binding assays, protein screening experiments, BLI/SPR assays, thermostability assays, or wants to submit protein sequences for experimental characterization. Also trigger when code imports `adaptyv`, `adaptyv_sdk`, or `FoundryClient`, or references `foundry-api-public.adaptyvbio.com`.

aeon

This skill should be used for time series machine learning tasks including classification, regression, clustering, forecasting, anomaly detection, segmentation, and similarity search. Use when working with temporal data, sequential patterns, or time-indexed observations requiring specialized algorithms beyond standard ML approaches. Particularly suited for univariate and multivariate time series analysis with scikit-learn compatible APIs.

alphagenome

Look up precomputed AlphaGenome Atlas effects for any GRCh38 single-nucleotide variant (AVI score with Phred and 18 SHAP feature attributions, plus raw and quantile scores for RNA-seq, DNase, ATAC, ChIP-TF, ChIP-histone, CAGE, PRO-cap, splicing, polyadenylation and contact-map tracks), score variants or scan windows on demand with the AlphaGenome model for human and mouse (variant scoring, in silico mutagenesis, REF-versus-ALT track prediction), and build Atlas website deep links. Use when the user mentions AlphaGenome, AlphaGenome Atlas, AVI or AlphaGenome Variant Impact, DeepMind variant effect prediction, or wants to prioritise or mechanistically interpret non-coding, regulatory, splicing, enhancer, promoter, or chromatin-accessibility effects of SNVs from a VCF, credible set, or region. Research use only; not a clinical tool.

analytical-method-validation

Plan, execute, and document validation, verification, and transfer of analytical procedures under the governing framework - ICH Q2(R2) and Q14, USP <1220>/<1225>/<1226>, ICH M10 bioanalytical, CLSI EP, or ISO/IEC 17025. Use for HPLC, LC-MS/MS, GC, CE, ICP-MS, dissolution, qNMR, qPCR, NIR, and ligand binding or cell-based assays whenever the question is whether a procedure is fit for its intended purpose. Triggers include

anndata

Data structure for annotated matrices in single-cell analysis. Use when working with .h5ad files or integrating with the scverse ecosystem. This is the data format skill—for analysis workflows use scanpy; for probabilistic models use scvi-tools; for population-scale queries use cellxgene-census.

arbor

Autonomously improve a real artifact (code, training recipe, agent harness, data pipeline, prompt) against an objective and an evaluator, using Hypothesis Tree Refinement (HTR) from the Arbor paper. Use this whenever someone wants to iteratively optimize something over many experiments without overfitting — e.g.

arboreto

Infer gene regulatory networks (GRNs) from gene expression data using scalable algorithms (GRNBoost2, GENIE3). Use when analyzing transcriptomics data (bulk RNA-seq, single-cell RNA-seq) to identify transcription factor-target gene relationships and regulatory interactions. Supports distributed computation for large-scale datasets.

astropy

Core Python library for astronomy and astrophysics workflows that need Astropy APIs, including units/quantities, coordinates, FITS I/O, tables, time systems, WCS, and cosmology. Use when implementing or debugging astronomical data analysis code with Astropy.

autoskill

Observe the user

benchling-integration

Benchling Python SDK and REST API integration for registry entities, inventory, ELN entries, workflows, Benchling Apps, and Data Warehouse queries. Use when automating lab data with benchling-sdk or the v2 API.

bgpt-paper-search

Search scientific papers and retrieve structured experimental data extracted from full-text studies via the BGPT MCP server. Returns 25+ fields per paper including methods, results, sample sizes, quality scores, and conclusions. Use for literature reviews, evidence synthesis, and finding experimental details not available in abstracts alone.

bids

>

biopython

Comprehensive molecular biology toolkit. Use for sequence manipulation, file parsing (FASTA/GenBank/PDB), phylogenetics, and programmatic NCBI/PubMed access (Bio.Entrez). Best for batch processing, custom bioinformatics pipelines, BLAST automation. For quick lookups use gget; for multi-service integration use bioservices.

bioservices

Unified Python interface to 40+ bioinformatics services. Use when querying multiple databases (UniProt, KEGG, ChEMBL, Reactome) in a single workflow with consistent API. Best for cross-database analysis, ID mapping across services. For quick single-database lookups use gget; for sequence/file manipulation use biopython.

bulk-rnaseq

End-to-end bulk RNA-seq orchestrator — takes raw FASTQ reads through QC and trimming (FastQC, fastp/Trim Galore), alignment and quantification (STAR, Salmon, featureCounts), assembles a gene-level counts matrix, then hands off to differential expression (pydeseq2), pathway/GSEA enrichment (pathway-enrichment), and publication figures (scientific-visualization). Use whenever the user has bulk RNA-seq reads or quant output and wants a complete, reproducible differential-expression workflow — e.g.

cellxgene-census

Query the CZ CELLxGENE Census programmatically for versioned public single-cell and spatial transcriptomics data. Use when you need population-scale cell metadata, gene expression slices, Census summary counts, source H5AD URIs/downloads, embeddings, spatial Census data, or reference atlas comparisons across organisms, tissues, diseases, assays, and cell types. For analyzing your own local single-cell data use scanpy, anndata, or scvi-tools.

cirq

Google quantum computing framework. Use when targeting Google Quantum AI hardware, designing noise-aware circuits, or running quantum characterization experiments. Best for Google hardware, noise modeling, and low-level circuit design. For IBM hardware use qiskit; for quantum ML with autodiff use pennylane; for physics simulations use qutip.

citation-management

Comprehensive citation management for academic research. Search OpenAlex, PubMed, and Google Scholar for papers, extract accurate metadata, validate citations, and generate properly formatted BibTeX entries. This skill should be used when you need to find papers, verify citation information, convert DOIs to BibTeX, or ensure reference accuracy in scientific writing.

clinical-decision-support

Prepare and validate research-only clinical decision-support evaluation, evidence-profile, cohort, survival, biomarker/model, privacy, and governance artifacts. Use for aggregate or synthetic research documentation and traceability—not patient care or live clinical operation.

clinical-reports

Create safety-bounded draft structures and run local deterministic checks for clinical case, diagnostic, trial, safety, and aggregate research reports. Use only with synthetic, de-identified, or aggregate inputs and verified source-fact manifests; every output requires qualified review.

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