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四方顾问团

针对模糊决策、权衡取舍和放行/叫停判断,召集四种声音进行结构化辩论。当存在多条可行路径且需要在选择前获得结构化分歧意见时使用。

四方顾问团 是什么?

Council 技能旨在为 AI 代理(例如 Claude Code)提供一个结构化的决策框架,用于处理存在多条合理路径且没有明显最优解的模糊决策。它通过并行召集四个不同视角的子代理(架构师、怀疑论者、实用主义者和评论家)来模拟一场深思熟虑的辩论,从而对抗对话锚定效应并显式地揭示权衡。该技能严格区分于代码审查、实施规划或架构设计,专注于“在不确定性下做决策”。工作流程包括:提取核心问题、收集必要上下文、先形成初始立场、并行启动三个独立子代理、在偏差防护栏下合成意见,最后给出紧凑的裁决。最终输出格式清晰,便于在移动设备上快速浏览,并包含明确的持久化规则,以避免不必要的笔记污染。

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

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文档

四方顾问团 是做什么的?

为模糊决策召集四位顾问:

  • 当前对话的 Claude 声音
  • 怀疑论者子代理
  • 实用主义者子代理
  • 评论家子代理

这适用于不确定性下的决策,而非代码审查、实施计划或架构设计。

何时使用

在以下情况下使用四方顾问团:

  • 一个决策有多个可信路径且无明显胜出者
  • 需要显式地揭示权衡
  • 用户请求第二意见、异议或多个视角
  • 对话锚定效应是真实风险
  • 放行/叫停判断需要对抗性挑战

示例:

  • 单体仓库 vs 多仓库
  • 立即发布 vs 打磨后发布
  • 功能开关 vs 全面发布
  • 简化范围 vs 保持战略广度

何时不使用

替代方案使用
验证输出是否正确santa-method
将功能分解为实现步骤planner
设计系统架构architect
审查代码中的错误或安全问题code-reviewer 或 santa-method
直接的事实性问题直接回答即可
显而易见的执行任务直接执行任务

角色

声音视角
架构师正确性、可维护性、长期影响
怀疑论者质疑前提、简化、打破假设
实用主义者发布速度、用户影响、运营现实
评论家边界情况、下行风险、失败模式

三个外部声音应作为纯净的子代理启动,仅提供问题和相关上下文,而非完整的持续对话。这是对抗锚定效应的机制。

工作流

1. 提取真正的问题

将决策简化为一个明确的提示:

  • 我们在决定什么?
  • 哪些约束重要?
  • 什么算成功?

如果问题模糊,在召集四方顾问团前先提出一个澄清性问题。

2. 收集必要的上下文

如果决策与代码库相关:

  • 收集相关文件、代码片段、议题文本或指标
  • 保持紧凑
  • 仅包含做出决策所需的上下文

如果决策是战略性的/一般性的:

  • 跳过仓库片段,除非它们实质上改变了答案

3. 首先形成架构师立场

在阅读其他声音之前,写下:

  • 你的初始立场
  • 支持它的三个最强理由
  • 首选路径中的主要风险

先做这一步,这样综合结果就不会简单地镜像外部声音。

4. 并行启动三个独立声音

每个子代理获得:

  • 决策问题
  • 必要的紧凑上下文
  • 严格的角色
  • 不需要的对话历史

提示格式:

你是四声音决策委员会中的[角色]。

问题:
[决策问题]

上下文:
[仅相关代码片段或约束]

回复内容:
1. 立场 — 1-2句话
2. 推理 — 3个简洁要点
3. 风险 — 你推荐方案中的最大风险
4. 意外 — 其他声音可能忽略的一件事情

直截了当。不要含糊。控制在300词以内。

角色强调:

  • 怀疑论者:挑战框架、质疑假设、提出最简单的可信替代方案
  • 实用主义者:优化速度、简单性和现实执行
  • 评论家:揭示下行风险、边界情况以及计划可能失败的原因

5. 在偏差防护栏下进行综合

你既是参与者也是综合者,因此请使用以下规则:

  • 不要在不解释原因的情况下驳回外部观点
  • 如果外部声音改变了你的推荐,明确说明
  • 始终包含最强烈的异议,即使你拒绝它
  • 如果两个声音联合反对你的初始立场,将其视为真实信号
  • 在给出最终裁决前,保留原始立场可见

6. 给出紧凑的裁决

使用以下输出格式:

## 四方顾问团:[简短的决策标题]

**架构师:** [1-2句立场]
[一行理由]

**怀疑论者:** [1-2句立场]
[一行理由]

**实用主义者:** [1-2句立场]
[一行理由]

**评论家:** [1-2句立场]
[一行理由]

### 裁决
- **共识:** [他们一致的地方]
- **最强烈的异议:** [最重要的分歧]
- **前提检查:** [怀疑论者是否质疑了问题本身?]
- **推荐:** [综合后的路径]

确保在手机屏幕上可快速浏览。

持久化规则

不要从该技能向 ~/.claude/notes 或其他隐藏路径写入临时笔记。

如果四方顾问团实质性地改变了推荐:

  • 使用 knowledge-ops 将经验教训存储到正确的持久化位置
  • 或者如果结果属于会话记忆,使用 /save-session
  • 或者如果决策改变了活跃的执行真相,直接更新相关的 GitHub / Linear 议题

只有当决策改变了一些真实事物时才持久化。

多轮跟进

默认为一轮。

如果用户希望进行另一轮:

  • 保持新问题的聚焦
  • 仅在必要时包含之前的裁决
  • 尽可能保持怀疑论者的纯净,以保持抗锚定价值

反模式

  • 将四方顾问团用于代码审查
  • 当任务仅仅是实现工作时使用四方顾问团
  • 将整个对话记录提供给子代理
  • 在最终裁决中隐藏分歧
  • 无论重要性如何,都将每个决策作为笔记持久化

相关技能

  • santa-method — 对抗性验证
  • knowledge-ops — 正确地持久化持久的决策变更
  • search-first — 在需要时,在召集四方顾问团前收集外部参考资料
  • architecture-decision-records — 当决策成为长期系统政策时,将结果正式化

示例

问题:

我们是现在将 ECC 2.0 作为 alpha 版本发布,还是等到控制面板 UI 更完善时再发布?

可能的顾问团形态:

  • 架构师推动结构完整性并避免混乱的表面
  • 怀疑论者质疑 UI 是否真的是制约因素
  • 实用主义者询问现在可以发布什么而不会损害信任
  • 评论家关注支持负担、期望债务和发布混乱

价值不在于一致同意。价值在于在选择之前让分歧变得清晰可读。

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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