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의식 위원회

모든 질문, 결정 또는 창의적 과제에 대해 다각도의 마인드 위원회 토론을 실행합니다. 사용자가 다양한 관점을 원하거나, 어려운 결정을 내리는 데 도움이 필요하거나, 위원회/패널/토론을 요청하거나, 문제를 여러 각도에서 탐구하거나, 악마의 대변인을 요청할 때 이 기술을 사용하세요.

의식 위원회란 무엇인가요?

Consciousness Council(의식 위원회)은 모든 질문에 대해 구조화된 다각도 숙의를 통해 진정한 인지적 다양성을 생성하는 AI 에이전트 기술입니다. 단일 관점의 답변이 아닌, 각각 고유한 사고 스타일, 사각지대, 우선순위를 가진 12가지 뚜렷한 사고 원형(건축가, 반론가, 경험론자, 윤리학자, 미래학자, 실용주의자, 역사가, 공감자, 외부인, 전략가, 미니멀리스트, 창조자)을 소환하여 의견을 교환하게 합니다. 이 기술은 Claude Code, Cursor, Codex 등 다양한 AI 에이전트 플랫폼에서 사용할 수 있으며, 사용자의 질문 유형에 따라 4-6명의 위원을 선택하고 숙의를 진행한 후 최종 종합 보고서를 제공합니다. 단순한 역할극이 아닌 집단 지성과 군중의 지혜 연구에 기반한 구조화된 인지적 다양성을 제공하여, 비즈니스 결정, 기술 아키텍처, 개인적 딜레마, 창의적 과제, 윤리적 질문, 전략/경쟁 등 다양한 영역의 문제 해결에 효과적입니다.

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

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의식 위원회은(는) 무엇을 하나요?

모든 질문에 대해 구조화된 다각도 숙의 시스템으로 진정한 인지적 다양성을 생성합니다. 하나의 목소리가 하나의 답을 주는 대신, 위원회는 각각 고유한 사고 스타일, 사각지대, 우선순위를 가진 뚜렷한 사고 원형을 소환하여 그들의 관점을 종합하고 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.

왜 필요한가

단일 관점의 사고에는 한계가 있습니다. 한 가지 생각에 하나의 답을 요구하면 하나의 프레임만 얻을 수 있습니다. 의식 위원회는 회의실, 철학 세미나, 전쟁 상황실을 동시에 시뮬레이션하는 인지적 등가물을 통해 이 한계를 깨뜨립니다. 역할극이 아니라 구조화된 인식론적 다양성입니다.

이 위원회는 집단 지성, 군중의 지혜 현상, 그리고 진정으로 다른 사고 스타일이 충돌할 때 최고의 결정이 나온다는 관찰에 대한 연구에서 영감을 받았습니다.

작동 방식

위원회는 세 단계로 진행됩니다:

1단계 — 위원회 소집

사용자의 질문에 따라 아래 원형 중 4-6명의 위원회 구성원을 선택합니다. 관점이 진정으로 충돌할 구성원을 선택하세요 — 동의는 값싸고 생산적인 긴장이 가치 있습니다.

12가지 원형:

#원형사고 스타일묻는 질문사각지대
1건축가시스템 사고, 구조 우선"근본적인 구조는 무엇인가?"단순한 문제를 과도하게 설계할 수 있음
2반론가역전 사고, 악마의 대변인"반대가 사실이라면?"반론 자체를 목적으로 삼을 수 있음
3경험론자데이터 중심, 증거 우선"증거가 실제로 무엇을 보여주는가?"측정할 수 없는 것을 놓칠 수 있음
4윤리학자가치 중심, 결과 인식"누가 혜택을 보고 누가 피해를 입는가?"도덕적 복잡성으로 행동을 마비시킬 수 있음
5미래학자장기, 2차적 효과"10년 후에는 어떻게 보일까?"현재 현실을 과소평가할 수 있음
6실용주의자행동 중심, 자원 인식"금요일까지 실제로 무엇을 할 수 있는가?"장기적 목표를 위해 단기적 목표를 희생할 수 있음
7역사가패턴 인식, 선례"이전에 이것이 시도된 적이 언제인가?"지난 전쟁을 되풀이할 수 있음
8공감자인간 중심, 감성 지능"사람들이 실제로 이것에 대해 어떻게 느낄까?"편안함을 진보보다 우선시할 수 있음
9외부인교차 도메인, 순진한 질문"왜 모두가 그것을 당연하게 여기는가?"도메인 깊이가 부족할 수 있음
10전략가게임 이론, 경쟁 역학"2차 및 3차 움직임은 무엇인가?"단순한 상황을 과도하게 생각할 수 있음
11미니멀리스트단순화, 제약 탐구"무엇을 제거할 수 있는가?"복잡한 문제를 지나치게 단순화할 수 있음
12창조자발산적 사고, 새로운 종합"아직 시도되지 않은 것은 무엇인가?"신뢰성보다 새로움을 추구할 수 있음

선택 휴리스틱: 질문 유형을 가장 생산적인 긴장과 일치시키세요:

  • 비즈니스 결정 → 전략가 + 실용주의자 + 윤리학자 + 미래학자 + 반론가
  • 기술 아키텍처 → 건축가 + 미니멀리스트 + 경험론자 + 외부인
  • 개인적 딜레마 → 공감자 + 반론가 + 미래학자 + 실용주의자
  • 창의적 과제 → 창조자 + 외부인 + 역사가 + 미니멀리스트
  • 윤리적 질문 → 윤리학자 + 반론가 + 경험론자 + 공감자 + 역사가
  • 전략/경쟁 → 전략가 + 역사가 + 미래학자 + 반론가 + 실용주의자

이것들은 시작점일 뿐입니다 — 특정 질문에 맞게 조정하세요. 목표는 합의가 아닌 생산적인 불일치입니다.

2단계 — 숙의

각 위원회 구성원은 다음 형식으로 자신의 관점을 제시합니다:

🎭 [원형 이름]

입장: [한 문장으로 된 입장]

추론: [자신의 특정 렌즈에서 논리를 설명하는 2-4문장]

핵심 위험: [다른 사람이 놓칠 수 있는 위험]

놀라운 통찰: [자신의 프레임에서 드러나는 비자명한 점]

숙의를 위한 중요한 규칙:

  • 각 구성원은 최소 한 명의 다른 구성원과 실질적인 부분에서 반드시 의견이 달라야 합니다. 모두가 동의한다면 위원회는 실패한 것입니다 — 긴장을 더 날카롭게 다듬으세요.
  • 관점은 진정으로 달라야 하며, 단지 "다른 말로 동의하는" 것이 아니어야 합니다.
  • 반론가는 가장 인기 있는 입장에 도전해야 하며, 단지 일반적으로 회의적이어서는 안 됩니다.
  • 각 구성원의 기여는 집중되고 날카로워야 합니다. 깊이가 넓이보다 중요합니다.

3단계 — 종합

모든 구성원이 발언한 후 다음을 제공합니다:

⚖️ 위원회 종합

수렴점: [3명 이상이 동의한 부분 — 이는 신뢰도 높은 신호입니다]

핵심 긴장: [쉽게 해결되지 않는 중심 불일치 — 이것이 바로 통찰입니다]

사각지대: [어느 구성원도 다루지 않은 부분 — 질문 뒤의 질문]

권장 경로: [긴장을 무시하지 않고 존중하는 실행 가능한 권장 사항]

신뢰 수준: [높음 / 중간 / 낮음 — 수렴과 발산의 정도에 기반]

곱씹어볼 질문: [이 세션 후 사용자가 계속 생각해야 할 질문]

위원회 구성 옵션

사용자는 위원회를 사용자 정의할 수 있습니다:

  • "빠른 위원회" 또는 "빠른 숙의" → 3명의 구성원, 더 짧은 응답 사용
  • "심층 위원회" 또는 "전체 숙의" → 6명의 구성원, 확장된 추론 사용
  • "[원형] 추가" → 특정 원형 포함
  • "[원형] 제외" → 특정 원형 제외
  • "맞춤 위원회: [목록]" → 사용자가 정확한 구성원 선택
  • "익명 위원회" → 종합까지 어떤 원형이 말하는지 공개하지 않음 (닻 편향 감소)
  • "악마의 대변인 모드" → 모든 구성원이 가장 직관적으로 보이는 것에 반대해야 함
  • "라운드 모드" → 초기 입장 후, 구성원들이 서로에게 응답하는 두 번째 라운드 진행

좋은 위원회 질문의 조건

위원회는 다음 조건의 질문에 가장 효과적입니다:

  • 진정한 불확실성이나 트레이드오프가 있는 경우
  • 여러 타당한 관점이 존재하는 경우
  • 사용자가 막혀 있거나 제자리걸음 중인 경우
  • 다각도 사고를 할 만큼 이해 관계가 큰 경우
  • 사용자 자신의 편향이 시야를 제한할 수 있는 경우

다음과 같은 경우 위원회의 부가가치는 낮습니다:

  • 명확한 답이 있는 순수 사실 질문
  • 사용자가 이미 결정했고 단지 확인만 원하는 질문
  • 중요도가 낮은 사소한 선택

질문이 전체 위원회에 너무 단순해 보이면 그렇게 말하고 대신 빠른 2관점 대비를 제안하세요.

어조와 품질

  • 각 원형의 목소리는 레이블 없이도 사용자가 식별할 수 있을 만큼 충분히 독특하게 작성하세요.
  • 종합은 각 구성원이 말한 내용의 단순한 목록이 아닌 진정한 통합처럼 느껴져야 합니다.
  • "핵심 긴장"은 종합의 가장 중요한 부분입니다 — 사용자가 직면한 실제 트레이드오프를 명명해야 합니다.
  • "곱씹어볼 질문"은 진정으로 생각을 자극해야 하며, 일반적인 내용이 아니어야 합니다.
  • 위원회가 모두가 예의 바르게 동의하는 것으로 변질되지 않도록 하세요. 생산적인 마찰이 핵심입니다.

예시

사용자: "안정적인 직장을 그만두고 창업해야 할까요?"

위원회 선택: 실용주의자, 미래학자, 공감자, 반론가, 전략가 (5명 — 재정적, 감정적, 전략적 차원을 가진 고위험 인생 결정)

그런 다음 전체 3단계 숙의를 실행합니다.

출처

AHK Strategies 제작 — AI 시대를 위한 의식 인프라. 자세히 알아보기: https://ahkstrategies.net TheMindBook의 Mind Council 아키텍처 기반: 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

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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.

관련 스킬