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カウンシル(Council)

曖昧な決断やトレードオフ、Go/No-Goの判断のために、4つの視点(アーキテクト、懐疑派、実用主義者、批評家)からなる討議を招集します。複数の有効な選択肢が存在し、構造化された意見対立が必要な場面で使用します。

カウンシル(Council) とは?

「カウンシル(Council)」スキルは、AIエージェントが曖昧な状況下での意思決定を行う際に、4つの独立した視点からの意見を収集・統合するためのフレームワークです。特に、複数の妥当な選択肢が存在し直感的な正解がない場合や、ユーザーが異論や複数の視点を求める場合に効果的です。 本スキルは、Claude Codeをはじめとする会話型AIエージェント向けに設計されており、従来の単一視点による意思決定(アンカリングバイアス)を防ぐために、以下の4つのサブエージェントを並列起動します: - **アーキテクト(Architect)**: 正しさ、保守性、長期的影響を重視 - **懐疑派(Skeptic)**: 前提への挑戦、単純化、前提の破壊 - **実用主義者(Pragmatist)**: 出荷速度、ユーザー影響、運用現実 - **批評家(Critic)**: エッジケース、リスク側面、障害モード ワークフローは、決定質問の抽出、必要コンテキストの収集、まずアーキテクト(メインのClaude)が自身の初期意見を形成し、その後3つの外部サブエージェントを並列起動、最後にバイアス防止ルールに従って統合し、簡潔な評決を出力します。このプロセスにより、見落とされがちなリスクや反対意見が可視化され、より堅牢な意思決定が可能になります。コードレビューやアーキテクチャ設計には使用せず、明確な意思決定のためのみに特化している点が特徴です。

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

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ドキュメント

カウンシル(Council) は何をしますか?

曖昧な状況下での意思決定のために4人のアドバイザーを招集します:

  • (コンテキスト内の)クロードの声
  • 懐疑派(Skeptic)サブエージェント
  • 実用主義者(Pragmatist)サブエージェント
  • 批評家(Critic)サブエージェント

これは曖昧さの下での意思決定のためであり、コードレビュー、実装計画、アーキテクチャ設計のためのものではありません。

使用すべき場合

次のような場合にカウンシルを使用します:

  • 決定に複数の信頼できる道筋があり、明らかな勝者がいない場合
  • トレードオフを明示的に表面化する必要がある場合
  • ユーザーがセカンドオピニオン、異論、または複数の視点を求めている場合
  • 会話のアンカリングが現実的なリスクである場合
  • Go / No-Goの判断が対抗的な挑戦から利益を得る場合

例:

  • モノレポ vs ポリレポ
  • 今出荷する vs 磨き上げるために保留する
  • フィーチャーフラグ vs 完全ロールアウト
  • スコープを簡略化する vs 戦略的な幅を維持する

使用すべきでない場合

カウンシルの代わりに使用するスキル
出力が正しいかどうかの検証santa-method
機能を実装ステップに分解するplanner
システムアーキテクチャの設計architect
バグやセキュリティのためのコードレビューcode-reviewer または santa-method
単純な事実に関する質問直接答えるだけ
明らかな実行タスクタスクを実行するだけ

役割

声レンズ
アーキテクト正しさ、保守性、長期的な影響
懐疑派前提への挑戦、単純化、前提の打破
実用主義者出荷速度、ユーザーへの影響、運用上の現実
批評家エッジケース、デメリットリスク、障害モード

3つの外部の声は、質問と関連コンテキストのみを渡して、新しいサブエージェントとして起動する必要があります。継続中の会話全体は渡しません。これがアンカリング防止のメカニズムです。

ワークフロー

1. 本当の質問を抽出する

決定を1つの明確なプロンプトに絞り込みます:

  • 何を決定するのか?
  • どのような制約が重要か?
  • 何を成功と見なすか?

質問が曖昧な場合は、カウンシルを招集する前に1つの明確化質問をします。

2. 必要なコンテキストのみを収集する

決定がコードベース固有の場合:

  • 関連するファイル、スニペット、イシューテキスト、またはメトリクスを収集する
  • コンパクトに保つ
  • 決定に必要なコンテキストのみを含める

決定が戦略的/一般的な場合:

  • リポジトリのスニペットは、回答を実質的に変更するものでない限りスキップする

3. 最初にアーキテクトの立場を形成する

他の意見を読む前に、以下を書き留めます:

  • あなたの初期の立場
  • そのための最も強い3つの理由
  • あなたの好む道における主なリスク

これを最初に行うことで、統合が単に外部の意見を反映するだけになるのを防ぎます。

4. 3つの独立した意見を並行して立ち上げる

各サブエージェントは以下を受け取ります:

  • 決定質問
  • 必要に応じてコンパクトなコンテキスト
  • 厳格な役割
  • 不要な会話履歴は含めない

プロンプトの形:

あなたは4人の声を持つ意思決定カウンシルの[役割]です。

質問:
[決定質問]

コンテキスト:
[関連するスニペットまたは制約のみ]

以下のように回答してください:
1. 立場 — 1〜2文
2. 理由 — 簡潔な箇条書き3つ
3. リスク — あなたの推奨における最大のリスク
4. 驚き — 他の意見が見落とす可能性があること1つ

直接的で、曖昧さを避けてください。300語以内に収めてください。

役割の強調:

  • 懐疑派:フレーミングに挑戦し、前提を疑い、最もシンプルで信頼できる代替案を提案する
  • 実用主義者:スピード、シンプルさ、現実世界での実行を最適化する
  • 批評家:デメリットリスク、エッジケース、計画が失敗する理由を表面化する

5. バイアスガードレールを設けて統合する

あなたは参加者であり統合者でもあるため、以下のルールを使用します:

  • 理由を説明せずに外部の意見を却下しない
  • 外部の意見があなたの推奨を変えた場合は、明示的にそう述べる
  • 最も強い反対意見は、たとえ採用しなくても常に含める
  • 2つの意見があなたの初期の立場に反して一致した場合、それを本当のシグナルとして扱う
  • 評決の前に、生の立場を表示し続ける

6. コンパクトな評決を提示する

以下の出力形式を使用します:

## カウンシル:[短い決定タイトル]

**アーキテクト:** [1〜2文の立場]
[理由を1行]

**懐疑派:** [1〜2文の立場]
[理由を1行]

**実用主義者:** [1〜2文の立場]
[理由を1行]

**批評家:** [1〜2文の立場]
[理由を1行]

### 評決
- **合意点:** [意見が一致した点]
- **最も強い反対意見:** [最も重要な不一致]
- **前提チェック:** [懐疑派は質問自体に挑戦しましたか?]
- **推奨:** [統合された道筋]

スマートフォンの画面でもスキャン可能に保ちます。

永続化ルール

このスキルから ~/.claude/notes やその他のシャドウパスへのアドホックなメモを書かないでください。

カウンシルが推奨を実質的に変更した場合:

  • knowledge-ops を使用して、教訓を適切な永続的な場所に保存する
  • または、結果がセッションメモリに属する場合は /save-session を使用する
  • または、決定がアクティブな実行の真実を変更する場合は、関連するGitHub / Linearのイシューを直接更新する

決定が実際に何かを変える場合にのみ永続化してください。

複数ラウンドのフォローアップ

デフォルトは1ラウンドです。

ユーザーが別のラウンドを希望する場合:

  • 新しい質問に焦点を絞っておく
  • 前回の評決は、必要な場合にのみ含める
  • アンカリング防止の価値を維持するために、懐疑派は可能な限りクリーンに保つ

アンチパターン

  • コードレビューにカウンシルを使用する
  • タスクが単なる実装作業である場合にカウンシルを使用する
  • サブエージェントに会話の全トランスクリプトを渡す
  • 最終評決で不一致を隠す
  • 重要度に関わらずすべての決定をメモとして永続化する

関連スキル

  • santa-method — 対抗的検証
  • knowledge-ops — 永続的な決定の差分を正しく保存する
  • search-first — 必要に応じてカウンシルの前に外部参考資料を収集する
  • architecture-decision-records — 決定が長期的なシステムポリシーになった場合に結果を正式化する

例

質問:

ECC 2.0をアルファ版として今出荷すべきか、それともコントロールプレーンUIがより完成するまで待つべきか?

考えられるカウンシルの形:

  • アーキテクトは構造的完全性と混乱した表面の回避を推す
  • 懐疑派はUIが実際にゲート要因かどうかを疑問視する
  • 実用主義者は、信頼を損なわずに今何を出荷できるかを問う
  • 批評家はサポート負荷、期待債務、ロールアウトの混乱に焦点を当てる

価値は全会一致ではありません。価値は、選択する前に不一致を判読可能にすることです。

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.

関連スキル