Communitygithub.com

Council

모호한 의사 결정과 트레이드오프, 진행/중단 판단을 위해 네 명의 조언자를 소집합니다. 여러 유효한 경로가 존재할 때 구조화된 이견을 통해 최선의 선택을 내립니다.

Council란 무엇인가요?

Council 스킬은 AI 에이전트(예: Claude Code)가 모호한 결정을 내려야 할 때 4가지 다른 관점(컨텍스트 내 Claude 목소리, Skeptic 하위 에이전트, Pragmatist 하위 에이전트, Critic 하위 에이전트)을 소집하여 구조화된 토론을 진행합니다. 이 스킬은 코드 리뷰나 구현 계획이 아닌 '불확실성 하의 의사 결정'에 특화되어 있으며, 여러 타당한 경로 중 최선을 선택하거나 트레이드오프를 명시적으로 드러내고자 할 때 유용합니다. 각 하위 에이전트는 독립적인 프롬프트와 제한된 컨텍스트만을 제공받아 앵커링(anchoring) 효과를 방지하며, 최종적으로 사용자는 각 역할의 입장과 종합된 권장 사항을 간결한 형식으로 제공받습니다. 주요 사용 사례로는 모노레포 vs 폴리레포, 지금 출시 vs 개선 후 출시, 기능 플래그 사용 여부 등이 있으며, 결정이 실제로 중요한 변경을 초래할 때만 지식 저장소에 영구 저장됩니다.

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

즐겨 사용하는 AI에게 물어보기

이 에이전트 스킬이 미리 로드된 새 채팅을 엽니다.

문서

Council은(는) 무엇을 하나요?

모호한 결정을 위해 네 명의 조언자를 소집합니다:

  • 컨텍스트 내 Claude 목소리
  • Skeptic 하위 에이전트
  • Pragmatist 하위 에이전트
  • Critic 하위 에이전트

이는 불확실성 하의 의사 결정을 위한 것이며, 코드 리뷰, 구현 계획, 또는 아키텍처 설계를 위한 것이 아닙니다.

사용 시기

다음과 같은 경우 council을 사용하세요:

  • 결정에 여러 타당한 경로가 있고 명확한 승자가 없을 때
  • 트레이드오프를 명시적으로 표면화해야 할 때
  • 사용자가 제2의 의견, 반대 의견, 또는 다양한 관점을 요청할 때
  • 대화가 특정 관점에 고정될 위험이 있을 때
  • 진행/중단 결정이 반대 검증의 혜택을 받을 수 있을 때

예시:

  • 모노레포 vs 폴리레포
  • 지금 출시 vs 개선 후 출시
  • 기능 플래그 vs 전체 롤아웃
  • 범위 단순화 vs 전략적 폭 유지

사용하지 말아야 할 때

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

역할

목소리관점
Architect정확성, 유지보수성, 장기적 영향
Skeptic전제 비판, 단순화, 가정 깨기
Pragmatist출시 속도, 사용자 영향, 운영 현실
Critic예외 상황, 하방 위험, 실패 모드

세 개의 외부 목소리는 질문과 관련 컨텍스트만 포함하여 신규 하위 에이전트로 실행되어야 하며, 전체 대화 이력을 포함하지 않아야 합니다. 이것이 앵커링 방지 메커니즘입니다.

작업 흐름

1. 실제 질문 추출

결정을 하나의 명시적인 프롬프트로 축소하세요:

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

질문이 모호하다면 council을 소집하기 전에 명확화 질문을 하나 하세요.

2. 필요한 컨텍스트만 수집

결정이 코드베이스와 관련된 경우:

  • 관련 파일, 코드 조각, 이슈 텍스트 또는 메트릭을 수집
  • 간결하게 유지
  • 결정에 필요한 컨텍스트만 포함

결정이 전략적/일반적인 경우:

  • 답을 실질적으로 바꾸지 않는 한 저장소 코드 조각은 건너뛰기

3. Architect 입장을 먼저 수립

다른 목소리를 읽기 전에 다음을 기록하세요:

  • 초기 입장
  • 그에 대한 가장 강력한 세 가지 이유
  • 선호하는 경로의 주요 위험

외부 목소리를 단순히 반영하지 않도록 먼저 수행하세요.

4. 세 개의 독립적인 목소리를 병렬로 실행

각 하위 에이전트는 다음을 제공받습니다:

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

프롬프트 형식:

당신은 4인 결정 위원회의 [역할]입니다.

질문:
[결정 질문]

컨텍스트:
[관련 코드 조각 또는 제약 조건만]

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

직설적으로 답변하세요. 애매모호함 없이. 300단어 미만으로 유지.

역할 강조:

  • Skeptic: 프레이밍에 도전하고, 가정에 의문을 제기하며, 가장 단순한 신뢰할 수 있는 대안을 제안
  • Pragmatist: 속도, 단순성, 현실적 실행을 최적화
  • Critic: 하방 위험, 예외 상황, 계획이 실패할 수 있는 이유를 표면화

5. 편향 방지 장치를 사용한 종합

당신은 참여자이자 종합자이므로 다음 규칙을 사용하세요:

  • 이유를 설명하지 않고 외부 의견을 무시하지 마세요
  • 외부 목소리가 권장 사항을 변경했다면 명시적으로 언급하세요
  • 거부하더라도 항상 가장 강력한 반대 의견을 포함하세요
  • 두 목소리가 초기 입장에 반대하여 일치한다면 그것을 진짜 신호로 처리하세요
  • 평결 전에 원시 입장을 볼 수 있게 유지하세요

6. 간결한 평결 제시

다음 출력 형식을 사용하세요:

## Council: [짧은 결정 제목]

**Architect:** [1-2문장 입장]
[이유 1줄]

**Skeptic:** [1-2문장 입장]
[이유 1줄]

**Pragmatist:** [1-2문장 입장]
[이유 1줄]

**Critic:** [1-2문장 입장]
[이유 1줄]

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

휴대폰 화면에서도 읽기 쉽게 유지하세요.

지속성 규칙

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

council이 권장 사항을 실질적으로 변경한 경우:

  • knowledge-ops를 사용하여 적절한 내구성 위치에 교훈 저장
  • 또는 /save-session을 사용하여 세션 메모리에 결과 저장
  • 또는 결정이 활성 실행 상태를 변경하는 경우 관련 GitHub/Linear 이슈를 직접 업데이트

실제로 무언가를 변경할 때만 결정을 지속하세요.

다중 라운드 후속 조치

기본값은 1라운드입니다.

사용자가 추가 라운드를 원하는 경우:

  • 새로운 질문에 집중
  • 필요한 경우에만 이전 평결 포함
  • 앵커링 방지 가치를 유지하기 위해 Skeptic을 가능한 한 깨끗하게 유지

안티 패턴

  • 코드 리뷰에 council 사용
  • 단순히 구현 작업인 경우 council 사용
  • 하위 에이전트에 전체 대화 기록 제공
  • 최종 평결에서 의견 차이 숨기기
  • 중요도에 관계없이 모든 결정을 메모로 지속

관련 스킬

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

예시

질문:

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

예상 council 구성:

  • Architect는 구조적 완결성과 혼란스러운 표면을 피해야 한다고 주장
  • Skeptic은 UI가 실제로 걸림돌인지 의문 제기
  • Pragmatist는 신뢰를 해치지 않으면서 지금 무엇을 출시할 수 있는지 질문
  • Critic은 지원 부담, 기대 부채, 롤아웃 혼란에 초점

가치는 만장일치가 아닙니다. 가치는 선택하기 전에 의견 차이를 명확히 하는 데 있습니다.

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.

관련 스킬