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Council (의회)

모호한 결정, 트레이드오프, 진행/중단 결정을 위해 네 가지 의견을 수렴합니다. 여러 유효한 경로가 존재하고 결정 전에 구조화된 반대 의견이 필요할 때 사용하세요.

Council (의회)란 무엇인가요?

Council은 모호한 상황에서의 의사 결정을 위해 설계된 스킬입니다. 사용자가 여러 타당한 경로 중 하나를 선택해야 하거나 명확한 승자가 없는 결정을 내릴 때, Architect(아키텍트), Skeptic(회의론자), Pragmatist(실용주의자), Critic(비평가) 네 가지 역할의 서브 에이전트를 소집하여 각기 다른 관점에서 문제를 분석하고 최종 결정을 종합합니다. 이 스킬은 코드 리뷰, 구현 계획, 아키텍처 설계 등에 사용해서는 안 되며, 오직 의사 결정의 모호성을 해소하는 데 초점을 맞춥니다. 각 서브 에이전트는 전체 대화 기록 없이 오직 결정 질문과 관련 컨텍스트만을 전달받아 '앵커링(anchoring)' 편향을 방지합니다. 최종 결과물은 각 역할의 입장, 가장 강력한 반대 의견, 권장 사항을 포함한 간결한 형식으로 제공되며, Claude Code, Cursor, Codex 등의 플랫폼에서 사용할 수 있습니다. 특히 '모노레포 vs 폴리레포', '지금 출시 vs 다듬기', '기능 플래그 vs 전체 배포' 같은 트레이드오프 결정에 적합합니다.

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

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문서

Council (의회)은(는) 무엇을 하나요?

모호한 결정을 위해 네 명의 조언자를 소집합니다:

  • 인컨텍스트(in-context) 클로드(Claude)의 목소리
  • 회의론자(Skeptic) 서브에이전트
  • 실용주의자(Pragmatist) 서브에이전트
  • 비평가(Critic) 서브에이전트

이는 코드 리뷰, 구현 계획, 아키텍처 설계가 아닌 모호함 속 의사결정을 위한 것입니다.

사용 시기

다음과 같은 경우 council을 사용하세요:

  • 결정에 여러 신뢰할 만한 경로가 있고 명확한 승자가 없을 때
  • 명시적인 트레이드오프 표면화가 필요할 때
  • 사용자가 제2의 의견, 반대 의견, 또는 다양한 관점을 요청할 때
  • 대화 앵커링(conversational anchoring)이 실제 위험으로 존재할 때
  • 진행/중단 결정에 반론적 도전이 도움이 될 때

예시:

  • 모노레포 vs 폴리레포
  • 지금 출시 vs 다듬기 위해 보류
  • 기능 플래그 vs 전체 롤아웃
  • 범위 단순화 vs 전략적 폭 유지

사용하지 말아야 할 때

council 대신사용할 기술
출력이 올바른지 확인santa-method
기능을 구현 단계로 분해planner
시스템 아키텍처 설계architect
버그나 보안 코드 리뷰code-reviewer 또는 santa-method
단순 사실 질문바로 답변
명확한 실행 작업바로 작업 수행

역할

목소리관점
Architect정확성, 유지보수성, 장기적 영향
Skeptic전제 도전, 단순화, 가정 깨기
Pragmatist출시 속도, 사용자 영향, 운영 현실
Critic엣지 케이스, 하방 위험, 실패 모드

세 개의 외부 목소리는 전체 진행 중인 대화가 아닌, 질문과 관련 맥락만을 가지고 새로운 서브에이전트로 실행되어야 합니다. 이것이 앵커링 방지 메커니즘입니다.

워크플로우

1. 실제 질문 추출하기

결정을 하나의 명시적 프롬프트로 축소하세요:

  • 무엇을 결정하는가?
  • 어떤 제약 조건이 중요한가?
  • 무엇을 성공으로 간주하는가?

질문이 모호하다면, council을 소집하기 전에 하나의 명확화 질문을 하세요.

2. 필요한 맥락만 수집하기

결정이 코드베이스 특정적인 경우:

  • 관련 파일, 스니펫, 이슈 텍스트 또는 메트릭을 수집하세요
  • 간결하게 유지하세요
  • 결정에 필요한 맥락만 포함하세요

결정이 전략적/일반적인 경우:

  • 답을 실질적으로 바꾸지 않는 한 리포지토리 스니펫은 건너뛰세요

3. 먼저 Architect의 입장 정립하기

다른 목소리를 읽기 전에 다음을 기록하세요:

  • 당신의 초기 입장
  • 그 입장의 가장 강력한 세 가지 이유
  • 선호하는 경로의 주요 위험

합성이 단순히 외부 목소리를 반영하지 않도록 먼저 이 작업을 수행하세요.

4. 세 개의 독립적인 목소리를 병렬로 실행하기

각 서브에이전트는 다음을 받습니다:

  • 결정 질문
  • 필요한 경우 간결한 맥락
  • 엄격한 역할
  • 불필요한 대화 기록 없음

프롬프트 형식:

당신은 4인 결정 위원회의 [역할]입니다.

질문:
[결정 질문]

맥락:
[관련 스니펫 또는 제약 조건만]

다음과 같이 응답하세요:
1. 입장 — 1-2문장
2. 근거 — 3개의 간결한 불릿
3. 위험 — 권장 사항의 가장 큰 위험
4. 놀라운 점 — 다른 목소리가 놓칠 수 있는 한 가지

직설적으로 말하세요. 얼버무리지 마세요. 300단어 미만으로 유지하세요.

역할 강조:

  • Skeptic: 프레이밍에 도전하고, 가정에 의문을 제기하며, 가장 간단한 신뢰할 수 있는 대안을 제안하세요
  • Pragmatist: 속도, 단순성, 실제 실행에 최적화하세요
  • Critic: 하방 위험, 엣지 케이스, 계획이 실패할 수 있는 이유를 표면화하세요

5. 편향 가드레일을 사용하여 종합하기

당신은 참여자이자 종합자이므로 다음 규칙을 사용하세요:

  • 이유를 설명하지 않고 외부 관점을 dismiss하지 마세요
  • 외부 목소리가 당신의 권장 사항을 바꾸었다면 명시적으로 말하세요
  • 거부하더라도 항상 가장 강력한 반대 의견을 포함하세요
  • 두 목소리가 당신의 초기 입장에 반대한다면 그것을 실제 신호로 처리하세요
  • 평결 전에 원시 입장을 볼 수 있게 유지하세요

6. 간결한 평결 제시하기

다음 출력 형식을 사용하세요:

## Council: [짧은 결정 제목]

**Architect:** [1-2문장 입장]
[이유 한 줄]

**Skeptic:** [1-2문장 입장]
[이유 한 줄]

**Pragmatist:** [1-2문장 입장]
[이유 한 줄]

**Critic:** [1-2문장 입장]
[이유 한 줄]

### 평결
- **합의:** [일치하는 부분]
- **가장 강력한 반대:** [가장 중요한 불일치]
- **전제 확인:** [Skeptic이 질문 자체에 도전했는가?]
- **권장 사항:** [종합된 경로]

휴대폰 화면에서 훑어보기 쉽게 유지하세요.

지속성 규칙

이 스킬에서 ~/.claude/notes 또는 기타 섀도우 경로에 임시 메모를 작성하지 마세요.

council이 권장 사항을 실질적으로 변경한 경우:

  • knowledge-ops를 사용하여 적절한 영구 위치에 교훈을 저장하세요
  • 또는 결과가 세션 메모리에 속하는 경우 /save-session을 사용하세요
  • 또는 결정이 활성 실행 진리를 변경하는 경우 관련 GitHub / Linear 이슈를 직접 업데이트하세요

실제로 무언가를 변경할 때만 결정을 지속하세요.

다중 라운드 후속 조치

기본값은 한 라운드입니다.

사용자가 다른 라운드를 원하는 경우:

  • 새로운 질문에 집중하세요
  • 필요한 경우에만 이전 평결을 포함하세요
  • 앵커링 방지 가치를 보존하기 위해 Skeptic을 최대한 깨끗하게 유지하세요

안티패턴

  • 코드 리뷰에 council 사용
  • 작업이 단순히 구현 작업일 때 council 사용
  • 서브에이전트에 전체 대화 기록 제공
  • 최종 평결에서 불일치 숨기기
  • 중요도와 관계없이 모든 결정을 메모로 지속

관련 스킬

  • santa-method — 적대적 검증
  • knowledge-ops — 내구성 있는 결정 델타를 올바르게 지속
  • search-first — 필요한 경우 council 전에 외부 참고 자료 수집
  • architecture-decision-records — 결정이 장기적인 시스템 정책이 될 때 결과 공식화

예시

질문:

ECC 2.0을 지금 알파로 출시해야 할까요, 아니면 컨트롤 플레인 UI가 더 완성될 때까지 보류해야 할까요?

예상 council 구조:

  • Architect는 구조적 무결성과 혼란스러운 표면을 피하려고 할 것입니다
  • Skeptic은 UI가 실제로 게이트 요인인지 의문을 제기할 것입니다
  • Pragmatist는 신뢰를 해치지 않으면서 지금 출시할 수 있는 것이 무엇인지 물을 것입니다
  • Critic은 지원 부담, 기대 부채, 롤아웃 혼란에 초점을 맞출 것입니다

가치는 만장일치가 아닙니다. 가치는 선택하기 전에 불일치를 읽기 쉽게 만드는 것입니다.

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.

관련 스킬