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council

Reúne un consejo de cuatro voces para decisiones ambiguas, compensaciones y llamadas a seguir o no. Úsalo cuando existan múltiples caminos válidos y necesites desacuerdo estructurado antes de elegir.

¿Qué es council?

Council es una habilidad diseñada para tomar decisiones bajo ambigüedad cuando hay múltiples caminos viables y ningún ganador obvio. Activa un consejo de cuatro voces: la de Claude en contexto (Arquitecto) y tres subagentes independientes (Escéptico, Pragmático y Crítico) para exponer compensaciones, disidencia estructurada y riesgos ocultos. Es útil para evitar el anclaje conversacional y para decisiones como monorepo vs. polirepo, enviar ahora vs. pulir, o simplificar alcance vs. mantener amplitud estratégica. Funciona en plataformas que soportan subagentes (como Cursor o Codex) y sigue un flujo de seis pasos: extraer la pregunta real, recopilar contexto mínimo, formar la posición del Arquitecto primero, lanzar las tres voces externas en paralelo con indicaciones estrictas de rol, sintetizar con protecciones contra sesgos y presentar un veredicto compacto. No debe usarse para revisión de código, implementación o preguntas fácticas directas.

Compatible con✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/council

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Documentación

¿Qué hace council?

Reúne cuatro asesores para decisiones ambiguas:

  • la voz de Claude en contexto
  • un subagente Escéptico
  • un subagente Pragmático
  • un subagente Crítico

Esto es para toma de decisiones bajo ambigüedad, no para revisión de código, planificación de implementación o diseño de arquitectura.

Cuándo usar

Usa council cuando:

  • una decisión tiene múltiples caminos creíbles y ningún ganador obvio
  • necesitas exponer compensaciones explícitamente
  • el usuario pide segundas opiniones, disenso o múltiples perspectivas
  • el anclaje conversacional es un riesgo real
  • una decisión de seguir/no seguir se beneficiaría de un desafío adversarial

Ejemplos:

  • monorepo vs. polirepo
  • enviar ahora vs. esperar para pulir
  • feature flag vs. despliegue completo
  • simplificar alcance vs. mantener amplitud estratégica

Cuándo NO usar

En lugar de councilUsa
Verificar si la salida es correctasanta-method
Dividir una funcionalidad en pasos de implementaciónplanner
Diseñar arquitectura del sistemaarchitect
Revisar código en busca de errores o seguridadcode-reviewer o santa-method
Preguntas fácticas directasresponde directamente
Tareas de ejecución obviassolo haz la tarea

Roles

VozEnfoque
Arquitectocorrección, mantenibilidad, implicaciones a largo plazo
Escépticodesafío de premisas, simplificación, ruptura de supuestos
Pragmáticovelocidad de entrega, impacto en el usuario, realidad operativa
Críticocasos extremos, riesgo de desventaja, modos de fallo

Las tres voces externas deben lanzarse como subagentes nuevos con solo la pregunta y el contexto relevante, no la conversación completa. Ese es el mecanismo anti-anclaje.

Flujo de trabajo

1. Extrae la pregunta real

Reduce la decisión a una indicación explícita:

  • ¿qué estamos decidiendo?
  • ¿qué restricciones importan?
  • ¿qué cuenta como éxito?

Si la pregunta es vaga, haz una pregunta aclaratoria antes de convocar al consejo.

2. Recopila solo el contexto necesario

Si la decisión es específica del código base:

  • recoge los archivos, fragmentos, texto de issue o métricas relevantes
  • mantenlo compacto
  • incluye solo el contexto necesario para tomar la decisión

Si la decisión es estratégica/general:

  • omite fragmentos del repositorio a menos que cambien materialmente la respuesta

3. Formula primero la posición del Arquitecto

Antes de leer otras voces, escribe:

  • tu posición inicial
  • las tres razones más sólidas para ella
  • el principal riesgo en tu camino preferido

Haz esto primero para que la síntesis no simplemente refleje las voces externas.

4. Lanza tres voces independientes en paralelo

Cada subagente recibe:

  • la pregunta de decisión
  • contexto compacto si es necesario
  • un rol estricto
  • sin historial de conversación innecesario

Forma de la indicación:

Eres el [ROL] en un consejo de decisión de cuatro voces.

Pregunta:
[pregunta de decisión]

Contexto:
[solo los fragmentos o restricciones relevantes]

Responde con:
1. Posición — 1-2 oraciones
2. Razonamiento — 3 viñetas concisas
3. Riesgo — mayor riesgo en tu recomendación
4. Sorpresa — algo que las otras voces podrían pasar por alto

Sé directo. Sin rodeos. Mantenlo por debajo de 300 palabras.

Énfasis del rol:

  • Escéptico: desafía el encuadre, cuestiona supuestos, propone la alternativa creíble más simple
  • Pragmático: optimiza por velocidad, simplicidad y ejecución en el mundo real
  • Crítico: saca a la luz el riesgo de desventaja, casos extremos y razones por las que el plan podría fallar

5. Sintetiza con protecciones contra sesgos

Eres tanto participante como sintetizador, así que usa estas reglas:

  • no descartes una opinión externa sin explicar por qué
  • si una voz externa cambió tu recomendación, dilo explícitamente
  • incluye siempre el disenso más fuerte, incluso si lo rechazas
  • si dos voces se alinean contra tu posición inicial, trátalo como una señal real
  • mantén las posiciones originales visibles antes del veredicto

6. Presenta un veredicto compacto

Usa esta forma de salida:

## Council: [título corto de la decisión]

**Arquitecto:** [posición de 1-2 oraciones]
[1 línea sobre por qué]

**Escéptico:** [posición de 1-2 oraciones]
[1 línea sobre por qué]

**Pragmático:** [posición de 1-2 oraciones]
[1 línea sobre por qué]

**Crítico:** [posición de 1-2 oraciones]
[1 línea sobre por qué]

### Veredicto
- **Consenso:** [dónde coinciden]
- **Disenso más fuerte:** [desacuerdo más importante]
- **Verificación de premisa:** [¿el Escéptico desafió la pregunta en sí?]
- **Recomendación:** [el camino sintetizado]

Mantenlo escaneable en una pantalla de teléfono.

Regla de persistencia

No escribas notas ad-hoc en ~/.claude/notes u otras rutas ocultas desde esta habilidad.

Si el consejo cambia materialmente la recomendación:

  • usa knowledge-ops para almacenar la lección en la ubicación duradera correcta
  • o usa /save-session si el resultado pertenece a la memoria de la sesión
  • o actualiza el issue de GitHub / Linear correspondiente directamente si la decisión cambia la verdad de ejecución activa

Solo persiste una decisión cuando cambia algo real.

Seguimiento de múltiples rondas

Por defecto es una ronda.

Si el usuario quiere otra ronda:

  • mantén la nueva pregunta enfocada
  • incluye el veredicto anterior solo si es necesario
  • mantén al Escéptico lo más limpio posible para preservar el valor anti-anclaje

Anti-patrones

  • usar council para revisión de código
  • usar council cuando la tarea es solo trabajo de implementación
  • alimentar a los subagentes con la transcripción completa de la conversación
  • ocultar el desacuerdo en el veredicto final
  • persistir cada decisión como una nota independientemente de su importancia

Habilidades relacionadas

  • santa-method — verificación adversarial
  • knowledge-ops — persistir correctamente los deltas de decisión duraderos
  • search-first — recopilar material de referencia externo antes del consejo si es necesario
  • architecture-decision-records — formalizar el resultado cuando la decisión se convierte en política del sistema de larga duración

Ejemplo

Pregunta:

¿Deberíamos enviar ECC 2.0 como alfa ahora, o esperar hasta que la UI del plano de control esté más completa?

Forma probable del consejo:

  • Arquitecto impulsa integridad estructural y evitar una superficie confusa
  • Escéptico cuestiona si la UI es realmente el factor limitante
  • Pragmático pregunta qué se puede enviar ahora sin dañar la confianza
  • Crítico se enfoca en la carga de soporte, deuda de expectativas y confusión del despliegue

El valor no es la unanimidad. El valor es hacer legible el desacuerdo antes de elegir.

Individual skills in this repo

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

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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