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Council

Convoque um conselho de quatro vozes para decisões ambíguas, compensações e chamadas de avançar ou parar. Use quando existem vários caminhos viáveis e você precisa de discordância estruturada antes de escolher.

O que é Council?

O skill Council implementa um conselho de quatro vozes para apoiar a tomada de decisão sob ambiguidade, especialmente quando existem múltiplos caminhos viáveis e nenhum vencedor óbvio. Ele ativa uma voz de Arquitetura (focada em correção e sustentabilidade), uma Cética (que desafia premissas e propõe alternativas simplificadas), uma Pragmática (orientada a velocidade e impacto real) e uma Crítica (que expõe riscos e casos extremos). O processo começa extraindo a pergunta real, reunindo apenas o contexto necessário e formando a posição inicial do participante antes de lançar os três subagentes externos em paralelo, evitando ancoragem. A síntese segue barreiras contra viés, como não descartar uma visão externa sem justificativa e incluir a discordância mais forte no veredito final. O resultado é apresentado em formato compacto e escaneável, com consenso, discordância principal, verificação de premissas e recomendação. O skill é adequado para plataformas como Claude Code, Cursor e Codex, e deve ser usado exclusivamente para decisões estratégicas ou ambíguas — não para revisão de código, planejamento de implementação ou design de arquitetura.

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

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Documentação

O que Council faz?

Convoque quatro conselheiros para decisões ambíguas:

  • a voz do Claude no contexto
  • um subagente Cético
  • um subagente Pragmático
  • um subagente Crítico

Isto é para tomada de decisão sob ambiguidade, não para revisão de código, planejamento de implementação ou design de arquitetura.

Quando Usar

Use o council quando:

  • uma decisão tem vários caminhos viáveis e nenhum vencedor óbvio
  • você precisa explicitar compensações
  • o usuário pede segundas opiniões, dissidência ou múltiplas perspectivas
  • a ancoragem conversacional é um risco real
  • uma chamada de avançar/parar se beneficiaria de um desafio adversarial

Exemplos:

  • monorepo vs polirepo
  • lançar agora vs esperar para polir
  • feature flag vs rollout completo
  • simplificar escopo vs manter amplitude estratégica

Quando NÃO Usar

Em vez de councilUse
Verificar se a saída está corretasanta-method
Dividir uma funcionalidade em etapas de implementaçãoplanner
Projetar arquitetura de sistemaarchitect
Revisar código em busca de bugs ou segurançacode-reviewer ou santa-method
Perguntas factuais diretasapenas responda diretamente
Tarefas de execução óbviasapenas execute a tarefa

Papéis

VozLente
Arquiteturacorreção, sustentabilidade, implicações de longo prazo
Céticodesafio de premissas, simplificação, quebra de suposições
Pragmáticovelocidade de entrega, impacto no usuário, realidade operacional
Críticocasos extremos, risco de desvantagem, modos de falha

As três vozes externas devem ser lançadas como subagentes novos com apenas a pergunta e o contexto relevante, não a conversa completa em andamento. Esse é o mecanismo antiancoragem.

Fluxo de Trabalho

1. Extraia a pergunta real

Reduza a decisão a uma instrução explícita:

  • o que estamos decidindo?
  • quais restrições importam?
  • o que conta como sucesso?

Se a pergunta for vaga, faça uma pergunta esclarecedora antes de convocar o conselho.

2. Reúna apenas o contexto necessário

Se a decisão for específica do código:

  • colete os arquivos, trechos, texto do issue ou métricas relevantes
  • mantenha compacto
  • inclua apenas o contexto necessário para tomar a decisão

Se a decisão for estratégica/geral:

  • pule trechos do repositório, a menos que alterem materialmente a resposta

3. Forme a posição da Arquitetura primeiro

Antes de ler outras vozes, escreva:

  • sua posição inicial
  • os três motivos mais fortes para ela
  • o principal risco no seu caminho preferido

Faça isso primeiro para que a síntese não apenas espelhe as vozes externas.

4. Lance três vozes independentes em paralelo

Cada subagente recebe:

  • a pergunta da decisão
  • contexto compacto, se necessário
  • um papel estrito
  • nenhum histórico de conversa desnecessário

Formato da instrução:

Você é o [PAPEL] em um conselho de decisão com quatro vozes.

Pergunta:
[pergunta da decisão]

Contexto:
[apenas os trechos ou restrições relevantes]

Responda com:
1. Posição — 1-2 frases
2. Raciocínio — 3 marcadores concisos
3. Risco — maior risco em sua recomendação
4. Surpresa — algo que as outras vozes podem ignorar

Seja direto. Sem hesitações. Mantenha abaixo de 300 palavras.

Ênfase do papel:

  • Cético: desafie o enquadramento, questione suposições, proponha a alternativa mais simples e crível
  • Pragmático: otimize por velocidade, simplicidade e execução no mundo real
  • Crítico: traga à tona risco de desvantagem, casos extremos e razões pelas quais o plano pode falhar

5. Sintetize com barreiras contra viés

Você é tanto participante quanto sintetizador, então use estas regras:

  • não descarte uma visão externa sem explicar por quê
  • se uma voz externa mudou sua recomendação, diga explicitamente
  • sempre inclua a discordância mais forte, mesmo que você a rejeite
  • se duas vozes se alinharem contra sua posição inicial, trate isso como um sinal real
  • mantenha as posições brutas visíveis antes do veredito

6. Apresente um veredito compacto

Use este formato de saída:

## Council: [título curto da decisão]

**Arquitetura:** [posição em 1-2 frases]
[1 linha sobre o porquê]

**Cético:** [posição em 1-2 frases]
[1 linha sobre o porquê]

**Pragmático:** [posição em 1-2 frases]
[1 linha sobre o porquê]

**Crítico:** [posição em 1-2 frases]
[1 linha sobre o porquê]

### Veredito
- **Consenso:** [onde eles se alinham]
- **Discordância mais forte:** [desacordo mais importante]
- **Verificação de premissas:** [o Cético desafiou a própria pergunta?]
- **Recomendação:** [o caminho sintetizado]

Mantenha escaneável em uma tela de celular.

Regra de Persistência

Não escreva notas ad-hoc para ~/.claude/notes ou outros caminhos ocultos a partir deste skill.

Se o conselho alterar materialmente a recomendação:

  • use knowledge-ops para armazenar a lição no local durável correto
  • ou use /save-session se o resultado pertencer à memória da sessão
  • ou atualize o GitHub / Linear issue relevante diretamente se a decisão alterar a verdade de execução ativa

Persista uma decisão apenas quando ela mudar algo real.

Acompanhamento em Múltiplas Rodadas

O padrão é uma rodada.

Se o usuário quiser outra rodada:

  • mantenha a nova pergunta focada
  • inclua o veredito anterior apenas se necessário
  • mantenha o Cético o mais limpo possível para preservar o valor antiancoragem

Antipadrões

  • usar council para revisão de código
  • usar council quando a tarefa é apenas trabalho de implementação
  • alimentar os subagentes com a transcrição completa da conversa
  • esconder discordância no veredito final
  • persistir toda decisão como nota, independentemente da importância

Skills Relacionados

  • santa-method — verificação adversarial
  • knowledge-ops — persistir deltas de decisão duráveis corretamente
  • search-first — reunir material de referência externo antes do conselho, se necessário
  • architecture-decision-records — formalizar o resultado quando a decisão se tornar política de sistema de longa duração

Exemplo

Pergunta:

Devemos lançar o ECC 2.0 como alpha agora, ou esperar até que a UI do plano de controle esteja mais completa?

Forma provável do conselho:

  • Arquitetura defende integridade estrutural e evitar uma superfície confusa
  • Cético questiona se a UI é realmente o fator limitante
  • Pragmático pergunta o que pode ser lançado agora sem prejudicar a confiança
  • Crítico foca em ônus de suporte, dívida de expectativa e confusão do rollout

O valor não está na unanimidade. O valor está em tornar a discordância legível antes de escolher.

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.

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