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council

あいまいな決断、トレードオフ、ゴー/ノーゴーの判断のために、4つの視点からなる評議会を招集します。複数の有効な選択肢があり、選択前に構造化された意見の対立が必要な場合に使用します。

council とは?

Councilスキルは、あいまいな意思決定を行う際に、4つの異なる役割(Architect、Skeptic、Pragmatist、Critic)のサブエージェントを並行して起動し、構造化された議論と統合を行うためのスキルです。これはコードレビューや実装計画ではなく、複数の正当な選択肢があり明確な勝者がいない状況での意思決定支援に特化しています。各サブエージェントは現在の会話履歴ではなく、質問と必要なコンテキストのみを受け取ることで、アンカリングバイアスを防ぎます。最終的には評議会の結果を合成し、コンセンサス、最も強い反対意見、推奨事項を簡潔に提示します。主にClaude CodeなどのAIエージェントプラットフォームで使用されることを想定しており、知識の永続化には別のスキル(knowledge-ops)を利用します。

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

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ドキュメント

council は何をしますか?

あいまいな決断のために4人のアドバイザーを招集します:

  • コンテキスト内のClaudeの声
  • Skeptic(懐疑論者)サブエージェント
  • Pragmatist(現実主義者)サブエージェント
  • Critic(批評家)サブエージェント

これはあいまいな状況下での意思決定のためのものであり、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。

使用するタイミング

以下の場合に評議会を使用します:

  • 決定に複数の信頼できる選択肢があり、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、異議、または複数の視点を求めた場合
  • 会話のアンカリングが実際のリスクとなる場合
  • ゴー/ノーゴーの判断が敵対的な挑戦から恩恵を受ける場合

例:

  • モノレポ vs ポリレポ
  • 今すぐリリース vs 磨き上げてからリリース
  • フィーチャーフラグ vs フルロールアウト
  • スコープを簡素化 vs 戦略的広がりを維持

使用すべきでないタイミング

評議会の代わりに使用するスキル
出力が正しいか検証する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を設計するarchitect
バグやセキュリティについてコードをレビューするcode-reviewer または santa-method
単純な事実に関する質問直接回答する
明らかな実行タスクタスクを実行する

役割

声レンズ
Architect正確性、保守性、長期的な影響
Skeptic前提の挑戦、簡素化、前提の打破
Pragmatist出荷速度、ユーザーへの影響、運用の現実
Criticエッジケース、 downside 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、継続中の会話全体ではなく、新しくクリーンなサブエージェントとして起動する必要があります。これがアンカリング対策のメカニズムです。

ワークフロー

1. 本当の質問を抽出する

決定を1つの明示的なプロンプトに絞り込みます:

  • 何を決定しているのか?
  • どのような制約が重要か?
  • 何を成功とするか?

質問があいまいな場合は、評議会を招集する前に1つ明確化の質問をします。

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、イシュー本文、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:

  • 答えを実質的に変える場合を除き、リポジトリのスニペットはスキップする

3. 最初にArchitectの立場を形成する

他の声を読む前に、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
  • あなたが好むパスにおける主なリスク

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

4. 3つの独立した声を並行して起動する

各サブエージェントは以下を受け取ります:

  • 決定質問
  • 必要な場合のコンパクトなコンテキスト
  • 厳格な役割
  • 不必要な会話履歴はなし

プロンプトの形:

あなたは4人の声を持つ意思決定評議会の[ROLE]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]

以下で応答してください:
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 — 他の声が見逃すかもしれない1つのこと

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:

  • Skeptic:枠組みに挑戦し、前提を疑問視し、最もシンプルで信頼できる代替案を提案する
  • Pragmatist:スピード、シンプルさ、現実世界での実行を最適化する
  • Critic: downside 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付きで統合する

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見解を却下しない
  • 外部の声があなたの推奨を変えた場合は、明示的にそう述べる
  • 最も強い反対意見を、たとえそれを却下する場合でも、常に含める
  • 2つの声があなたの初期の立場に反して一致した場合、それを実際のシグナルとして扱う
  • 評決の前に、生の立場を表示したままにする

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:

## Council: [短い決定タイトル]

**Architect:** [1-2文の立場]
[理由を1行]

**Skeptic:** [1-2文の立場]
[理由を1行]

**Pragmatist:** [1-2文の立場]
[理由を1行]

**Critic:** [1-2文の立場]
[理由を1行]

### 評決
- **コンセンサス:** [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:** [Skepticは質問自体に挑戦したか?]
- **推奨事項:** [統合されたパス]

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にアドホックなメモを書き込まないでください。

評議会が推奨事項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ます。

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当てたままにする
  • 前回の評決は必要な場合にのみ含める
  • Skepticを可能な限りクリーンに保ち、アンカリング防止の価値を維持する

アンチパターン

  • コードレビューに評議会を使用する
  • タスクが単なる実装作業である場合に評議会を使用する
  • 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
  • 重要度に関係なくすべての決定をメモとして永続化する

関連スキル

  • santa-method — 敵対的検証
  • knowledge-ops — 決定の差分を正しく永続化する
  • search-first — 必要に応じて評議会の前に外部参照資料を収集する
  • 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形式化する

例

質問:

ECC 2.0を今すぐアルファとしてリリースすべきか、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?

考えられる評議会の形:

  • Architectは構造的な整合性と混乱した表面を避けることを推す
  • SkepticはUIが実際にゲート要因であるかどうかを疑問視する
  • Pragmatistは信頼を損なわずに今すぐ出荷できるものを問う
  • Criticはサポート負荷、期待負債、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読み取れるようにすることです。

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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

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