Communitygithub.com

コンシャスネス・カウンシル

あらゆる質問、決断、創造的な課題に対して、多角的な視点を持つ「意識カウンシル」による熟議を実行します。ユーザーが多様な視点を求めたり、難しい決断を迫られた場合、カウンシル・パネル・評議会での議論を依頼した場合、問題を多角的に検討したい場合、あるいは悪魔の代弁者を求めた場合などに活用します。

コンシャスネス・カウンシル とは?

Consciousness Councilは、あらゆる質問に対して構造化された多視点熟議を提供するスキルです。単一の視点から単一の答えを得るのではなく、それぞれ独自の推論スタイル、盲点、優先順位を持つ12の思考アーキタイプから適切なメンバーを召喚し、その視点を合成して実用的な洞察を生成します。このプロセスは、集合知や群衆の知恵に関する研究に着想を得ており、ロールプレイではなく構造化された認識的多様性を提供します。ビジネス上の意思決定から個人的なジレンマ、技術アーキテクチャ、創造的な課題、倫理的問題、戦略的競合まで、幅広い用途に対応可能です。召喚、熟議、合成の3フェーズで構成され、各アーキタイプは明確な立場、推論、リスク認識、驚きの洞察を提示し、最後に収束点、核心的緊張、盲点、推奨経路をまとめた統合結果を提供します。ユーザーは素早いカウンシル、詳細なカウンシル、カスタムメンバー構成など、さまざまな設定で活用できます。

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

お気に入りのAIに質問する

このエージェントスキルを事前に読み込んだ状態で新しいチャットを開きます。

ドキュメント

コンシャスネス・カウンシル は何をしますか?

あらゆる質問に対して真の認知的多様性を生み出す、構造化された多視点熟議システム。単一の声が単一の答えを与える代わりに、カウンシルはそれぞれ独自の推論スタイル、盲点、優先順位を持つ異なる思考アーキタイプを召喚し、それらの視点を統合して実用的な洞察へと導きます。

なぜこれが必要か

単一の視点による思考には限界があります。一つの意見に一つの答えを求めると、得られる枠組みも一つだけです。コンシャスネス・カウンシルは、取締役会、哲学ゼミ、作戦会議の認知的等価物を同時にシミュレートすることで、この限界を打ち破ります。これはロールプレイではなく、構造化された認識的多様性です。

このカウンシルは、集合知、群衆の知恵現象の研究、そして真に異なる推論スタイルが衝突するときに最良の意思決定が生まれるという観察に触発されています。

仕組み

カウンシルは3つのフェーズで構成されます。

フェーズ1 — カウンシルの召喚

ユーザーの質問に基づき、以下のアーキタイプから4~6人のカウンシルメンバーを選択します。視点が真に衝突するメンバーを選んでください。合意は安易で、生産的な緊張に価値があります。

12のアーキタイプ:

#アーキタイプ思考スタイル問いかけること盲点
1建築家システム思考、構造優先「根底にある構造は何か?」単純な問題を複雑にしすぎる
2反骨者逆転思考、悪魔の代弁者「もし逆が真実だとしたら?」反対自体が目的化しうる
3実証主義者データ駆動、証拠優先「証拠は実際に何を示しているのか?」測定できないものを見逃す
4倫理学者価値観駆動、結果認識「誰が利益を得て、誰が害を受けるのか?」道徳的複雑さで行動を麻痺させる
5未来学者長期視点、二次的影響「10年後にはどう見えるか?」現在の現実を軽視する
6現実主義者行動指向、リソース認識「金曜日までに実際に何ができるか?」短期のために長期を犠牲にする
7歴史家パターン認識、前例「これは以前に試みられたのはいつか?」前回の戦いに固執する
8共感者人間中心、感情的知性「人々はこれについて実際にどう感じるだろうか?」進歩よりも快適さを優先する
9部外者領域横断、素朴な質問「なぜ誰もがそれを当然と思っているのか?」領域の深みに欠ける
10戦略家ゲーム理論、競争力学「二次的、三次的な動きは何か?」単純な状況を考えすぎる
11ミニマリスト単純化、制約追求「何を取り除けるか?」複雑な問題を過度に単純化する
12創造者発散的思考、新しい統合「まだ試みられていないことは何か?」信頼性よりも目新しさを追求する

選択ヒューリスティック: 質問の種類を最も生産的な緊張と一致させます。

  • ビジネス上の意思決定 → 戦略家 + 現実主義者 + 倫理学者 + 未来学者 + 反骨者
  • 技術アーキテクチャ → 建築家 + ミニマリスト + 実証主義者 + 部外者
  • 個人的なジレンマ → 共感者 + 反骨者 + 未来学者 + 現実主義者
  • 創造的な課題 → 創造者 + 部外者 + 歴史家 + ミニマリスト
  • 倫理的問題 → 倫理学者 + 反骨者 + 実証主義者 + 共感者 + 歴史家
  • 戦略/競合 → 戦略家 + 歴史家 + 未来学者 + 反骨者 + 現実主義者

これらは出発点であり、具体的な質問に応じて調整してください。目標は合意ではなく、生産的な不一致です。

フェーズ2 — 熟議

各カウンシルメンバーは、以下の形式で自分の視点を提示します。

🎭 [アーキタイプ名]

立場: [一文での立場]

推論: [それぞれのレンズから見た論理を2~4文で説明]

彼らが見る主要リスク: [他の人が見落とすかもしれない危険]

驚きの洞察: [彼らのフレームから浮かび上がる非自明な何か]

熟議の重要なルール:

  • 各メンバーは、少なくとも1人の他のメンバーと何か実質的な点で意見が対立しなければなりません。全員が同意する場合、カウンシルは失敗です。緊張をさらに鋭くしてください。
  • 視点は真に異なるものでなければならず、「同意しているが言葉が違うだけ」であってはなりません。
  • 反骨者は、最も人気のある立場に挑戦する必要があり、ただ漠然と懐疑的であってはなりません。
  • 各メンバーの貢献は焦点を絞り、鋭く保ってください。深さを幅よりも優先します。

フェーズ3 — 統合

すべてのメンバーが発言した後、以下を提供します。

⚖️ カウンシル統合

収束点: [3人以上のメンバーが同意した点 — これらは信頼性の高いシグナルです]

核心的緊張: [容易に解決しない中心的な意見の相違 — これこそが洞察です]

盲点: [どのメンバーも対処しなかった点 — 質問の背後にある質問]

推奨経路: [緊張を無視するのではなく尊重した、実用的な推奨事項]

確信度: [高 / 中 / 低 — 収束と発散の度合いに基づく]

共に考え続けるための一つの問い: [このセッション後もユーザーが考え続けるべき問い]

カウンシル設定

ユーザーはカウンシルをカスタマイズできます。

  • 「クイックカウンシル」 または 「簡易熟議」 → 3人のメンバー、短い応答
  • 「ディープカウンシル」 または 「完全熟議」 → 6人のメンバー、詳細な推論
  • 「[アーキタイプ]を追加」 → 特定のアーキタイプを含める
  • 「[アーキタイプ]を除外」 → 特定のアーキタイプを除外
  • 「カスタムカウンシル: [リスト]」 → ユーザーがメンバーを正確に選択
  • 「匿名カウンシル」 → 統合までどのアーキタイプが話しているかを明かさない(アンカリングバイアスを低減)
  • 「悪魔の代弁者モード」 → すべてのメンバーが最も直感的と思われることに反対しなければならない
  • 「ラウンドモード」 → 最初の立場提示後、メンバーが互いに応答する第二ラウンドを実施

良いカウンシルの質問とは

カウンシルは以下のような質問に最も効果的です。

  • 真の不確実性やトレードオフが存在する
  • 複数の有効な視点が存在する
  • ユーザーが行き詰まっている、または堂々巡りをしている
  • 多角的な思考を正当化するほど重要な問題
  • ユーザー自身のバイアスが視野を制限している可能性がある

カウンシルは以下の場合に付加価値が低くなります。

  • 明確な答えがある純粋な事実に関する質問
  • ユーザーが既に決定しており、単に承認を求めている場合
  • 重要度の低い些細な選択

質問が完全なカウンシルには単純すぎると思われる場合は、その旨を伝え、代わりにクイックな2視点の比較を提案してください。

トーンと品質

  • 各アーキタイプの口調は、ラベルがなくてもユーザーが識別できるほど十分に特徴的であること。
  • 統合は、各メンバーの発言を単に並べたものではなく、真の統合であるように感じられること。
  • 「核心的緊張」は統合の中で最も重要な部分です。ユーザーが直面する真のトレードオフを明確に示す必要があります。
  • 「共に考え続けるための一つの問い」は、真に考えさせられるものであり、一般的なものであってはなりません。
  • カウンシルが、全員が丁寧に同意するだけの場に堕してはなりません。生産的な摩擦が目的です。

例

ユーザー: 「安定した会社員を辞めて起業すべきでしょうか?」

カウンシル選択: 現実主義者、未来学者、共感者、反骨者、戦略家(5人 — 経済的、感情的、戦略的側面を持つハイステークスな人生の決断)

その後、3フェーズの完全な熟議を実行します。

帰属

AHK Strategies 作成 — AI時代のための意識基盤。 詳細: https://ahkstrategies.net TheMindBook のマインドカウンシルアーキテクチャを搭載: 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.

関連スキル