Communitygithub.com

conselho

Reúne quatro vozes consultivas para decisões ambíguas, tradeoffs e chamadas de vai/não-vai. Use quando existem múltiplos caminhos viáveis e você precisa de discordância estruturada antes de escolher.

O que é conselho?

O skill 'Conselho' transforma decisões ambíguas em um processo estruturado de debate entre quatro vozes especializadas: o próprio Claude (Arquiteto), um Cético, um Pragmático e um Crítico. Ele é projetado para situações onde múltiplas opções viáveis competem, ajudando a evitar o viés de ancoragem conversacional e a explicitar tradeoffs ocultos. O workflow extrai a questão central, coleta contexto mínimo, forma a posição inicial do Arquiteto e então lança três subagentes independentes e sem histórico excessivo para garantir perspectivas frescas. A síntese final segue regras rígidas contra viés, sempre exibindo a discordância mais forte e, se necessário, persistindo a decisão alterada em locais apropriados (como GitHub, Linear ou conhecimento duradouro). Este skill suporta Claude Code (via prompt) e é ideal para chamadas estratégicas, decisões de produto, go/no-go ou qualquer escolha onde estruturar a discordância seja mais valioso do que buscar consenso rápido.

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

Perguntar na sua IA favorita

Abre um novo chat com esta habilidade de agente já pré-carregada.

Documentação

O que conselho faz?

Reúna quatro conselheiros para decisões ambíguas:

  • a voz do Claude em 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 conselho quando:

  • uma decisão tem múltiplos caminhos críveis e nenhum vencedor óbvio
  • você precisa explicitar tradeoffs
  • o usuário pede segundas opiniões, dissenso ou múltiplas perspectivas
  • a ancoragem conversacional é um risco real
  • uma chamada de vai/não-vai se beneficiaria de um desafio adversarial

Exemplos:

  • monorepo vs. polyrepo
  • lançar agora vs. segurar para polimento
  • feature flag vs. rollout completo
  • simplificar escopo vs. manter amplitude estratégica

Quando NÃO Usar

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

Papéis

VozLente
Arquitetocorreção, manutenibilidade, 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 toda a conversa contínua. Esse é o mecanismo anti-ancoragem.

Fluxo de Trabalho

1. Extraia a pergunta real

Reduza a decisão a um prompt explícito:

  • 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 de 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 eles mudem materialmente a resposta

3. Forme a posição do Arquiteto primeiro

Antes de ler as 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 simplesmente 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

Forma do prompt:

Você é o [PAPEL] em um conselho de decisão de 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 na sua recomendação
4. Surpresa — algo que as outras vozes podem perder

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

Ênfase nos papéis:

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

5. Sintetize com proteções contra viés

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

  • não descarte uma visão externa sem explicar o porquê
  • se uma voz externa mudou sua recomendação, diga isso explicitamente
  • sempre inclua o dissenso mais forte, mesmo que você o 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:

## Conselho: [título curto da decisão]

**Arquiteto:** [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 concordam]
- **Dissenso mais forte:** [discordância mais importante]
- **Verificação de premissa:** [o Cético questionou a própria pergunta?]
- **Recomendação:** [o caminho sintetizado]

Mantenha escaneável na tela de um celular.

Regra de Persistência

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

Se o conselho mudar materialmente a recomendação:

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

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 anti-ancoragem

Antipadrões

  • usar conselho para revisão de código
  • usar conselho 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 torna política de sistema de longa duração

Exemplo

Pergunta:

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

Forma provável do conselho:

  • Arquiteto empurra por 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 carga de suporte, dívida de expectativa e confusão no rollout

O valor não é a unanimidade. O valor é 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/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.

Habilidades Relacionadas