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顾问委员会

为模糊决策、权衡和“执行/不执行”决策召集一个四声音顾问委员会。当存在多条可行路径且需要在选择之前进行结构化异议讨论时使用。

顾问委员会 是什么?

Council(顾问委员会)技能旨在帮助开发者或AI代理在面对复杂、模糊的决策时,通过模拟一个包含四个不同视角的虚拟顾问会议来做出更明智的选择。该技能特别适用于当存在多个看似合理的路径、需要明确权衡风险与收益、或用户主动寻求第二意见及反对观点时。它通过并行启动一个“怀疑者”、“实用主义者”和“批评者”子代理,与内置的“架构师”视角进行对抗式讨论,从而有效对抗对话中的“锚定效应”,防止决策被过早固化。该技能支持在Claude Code等平台中使用,其工作流程包括提炼核心问题、收集必要上下文、首先形成架构师立场,然后并行获取三个外部观点,最后在特定的偏差防护规则下进行综合并给出紧凑的裁决。它明确禁止用于代码审查、架构设计或简单的执行任务,并建议仅在有重大影响时持久化决策结果。

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

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文档

顾问委员会 是做什么的?

为模糊决策召集四位顾问:

  • 内嵌的 Claude 声音
  • 怀疑者子代理
  • 实用主义者子代理
  • 批评者子代理

这适用于模糊决策,而不是代码审查、实施计划或架构设计。

何时使用

在以下情况下使用顾问委员会:

  • 一个决策存在多条可信路径且没有明显的优胜者
  • 你需要明确地揭示权衡关系
  • 用户要求提供第二意见、异议或多个视角
  • 对话锚定效应是一个真实风险
  • “执行/不执行”的决定能从对抗性挑战中受益

示例:

  • monorepo vs polyrepo
  • 立即发布 vs 打磨后再发布
  • 功能标志 vs 全面发布
  • 简化范围 vs 保持战略广度

何时不应使用

不使用顾问委员会的情况应使用
验证输出是否正确santa-method
将一个功能分解为实施步骤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
直截了当的事实性问题直接回答
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
怀疑者挑战前提、简化、打破假设
实用主义者发布速度、用户影响、运营现实
批评者边缘情况、下行风险、失败模式

三个外部声音应作为全新的子代理启动,只提供问题和相关上下文,而不是完整的持续对话。这就是反锚定机制。

工作流程

1. 提取真正的问题

将决策简化为一个明确的提示:

  • 我们正在决定什么?
  • 哪些约束条件重要?
  • 什么算作成功?

如果问题很模糊,在召集委员会之前先问一个澄清性问题。

2. 只收集必要的上下文

如果决策与代码库相关:

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

如果决策是战略性的/通用的:

  • 跳过仓库存档,除非它们实质性地改变答案

3. 首先形成架构师的立场

在阅读其他声音之前,写下:

  • 你最初的立场
  • 支持它的三个最强理由
  • 你所偏好路径的主要风险

先这样做,以便综合结果不会简单地镜像外部声音。

4. 并行启动三个独立的声音

每个子代理获得:

  • 决策问题
  • 紧凑的上下文(如果需要)
  • 严格的角色
  • 没有不必要的对话历史

提示模板:

你是一个四人决策委员会中的[角色]。

问题:
[决策问题]

上下文:
[仅相关的代码片段或约束]

请以如下格式回应:
1. 立场 — 1-2句话
2. 推理 — 3条简洁的要点
3. 风险 — 你建议中的最大风险
4. 意外 — 其他声音可能忽略的一件事

直接陈述。不要模棱两可。保持在300字以内。

角色重点:

  • 怀疑者:挑战问题框架、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、简单性和实际执行
  • 批评者:揭示下行风险、边缘情况以及计划可能失败的原因

5. 在偏差防护规则下进行综合

你既是参与者又是综合者,因此请使用以下规则:

  • 不要在没有解释原因的情况下驳回外部观点
  • 如果某个外部声音改变了你的建议,请明确说明
  • 始终包含最强烈的异议,即使你拒绝它
  • 如果有两个声音反对你最初的立场,请将其视为一个真实信号
  • 在裁决之前保持原始立场可见

6. 呈现紧凑的裁决

使用以下输出格式:

## 委员会: [简短的决策标题]

**架构师:** [1-2句话的立场]
[1行说明原因]

**怀疑者:** [1-2句话的立场]
[1行说明原因]

**实用主义者:** [1-2句话的立场]
[1行说明原因]

**批评者:** [1-2句话的立场]
[1行说明原因]

### 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:** [怀疑者是否质疑了问题本身?]
- **建议:** [综合后的路径]

保持简洁,能在手机屏幕上快速浏览。

持久化规则

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

如果委员会实质上改变了建议:

  • 使用 knowledge-ops 将经验教训存储在正确的持久位置
  • 或者,如果结果属于会话记忆,使用 /save-session
  • 或者,如果决策改变了当前执行的真相状态,直接更新相关的 GitHub / Linear 问题

仅当决策改变了实质内容时才持久化。

多轮跟进

默认情况下只进行一轮。

如果用户想要另一轮:

  • 保持新的问题聚焦
  • 仅在必要时包含之前的裁决
  • 尽可能保持怀疑者角色的“干净”,以保留反锚定的价值

反模式

  • 使用委员会进行代码审查
  • 在任务仅仅是实施工作时使用委员会
  • 将完整的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,都将每个决策持久化为笔记

相关技能

  • santa-method — 对抗性验证
  • knowledge-ops — 正确持久化重要的决策变更
  • search-first — 必要时在召集委员会之前收集外部参考材料
  • architecture-decision-records — 当决策成为长期系统策略时,将结果正式化

示例

问题:

我们是否应该现在以alpha版本发布ECC 2.0,还是等待控制平面UI更加完善后再发布?

可能的委员会格局:

  • 架构师推动结构完整性,避免混乱的用户界面
  • 怀疑者质疑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损害信任
  • 批评者关注支持负担、期望债务和发布混乱

价值不在于达成一致。价值在于在选择之前使分歧清晰可见。

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.

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