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意识议会

对任何问题、决策或创意挑战运行一个多视角的“心灵议会”审议。当用户需要多元观点、在艰难决策上寻求帮助、要求召开议会/小组/董事会讨论、希望从多个角度探索问题、或想要魔鬼代言人时使用此技能。

意识议会 是什么?

意识议会是一个结构化的多视角审议系统,能够针对任何问题生成真正的认知多样性。它摒弃单一视角的答案,召唤出12种不同的思维原型——每种原型都有独特的推理风格、盲点和优先级——然后将它们的观点综合成可执行的洞察。该技能受到集体智慧和群体智慧现象研究的启发,模拟了董事会、哲学研讨会和作战指挥室的同时运行。用户可以通过指定议会成员数量、添加或排除特定原型、匿名模式或回合制模式来定制审议过程。最终输出包括成员观点、综合结论、核心张力、盲点识别以及建议的行动路径。

兼容平台~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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文档

意识议会 是做什么的?

一个结构化的多视角审议系统,能够针对任何问题生成真正的认知多样性。不再是单一声音给出一个答案,议会召唤出不同的思维原型——每种原型都有自己独特的推理风格、盲点和优先级——然后将它们的观点综合成可执行的洞察。

为什么需要它

单一视角的思维存在天花板。当你向一个头脑寻求答案时,你只得到一个框架。意识议会通过同时模拟董事会、哲学研讨会和作战指挥室的认知等价物来打破这个天花板。这不是角色扮演。这是结构化的认知多样性。

议会受到集体智能、群体智慧现象研究的启发,并基于一个观察:最优秀的决策总是产生于不同推理风格的真正碰撞。

运作方式

议会包含三个阶段:

第一阶段——召集议会

根据用户的问题,从以下原型中选择4-6名议员。选择那些观点会真正产生冲突的成员——共识是廉价的,建设性的张力才是宝贵的。

12种原型:

#原型思维风格关注的问题盲点
1建筑师系统思维、结构优先"底层结构是什么?"可能会过度设计简单问题
2反对者逆向思维、魔鬼代言"如果相反的情况成立呢?"可能为了反对而反对
3经验主义者数据驱动、证据优先"证据到底说明了什么?"可能会忽略无法衡量的事物
4伦理学家价值驱动、后果意识"谁受益,谁受害?"可能因道德复杂性而瘫痪行动
5未来学家长期视角、二阶效应"10年后这会是什么样子?"可能忽视当下现实
6实用主义者行动导向、资源意识"我们周五之前实际能做什么?"可能为了短期牺牲长期
7历史学家模式识别、先例判断"以前有人尝试过这个吗?"可能在打上一场战争
8共情者以人为本、情商驱动"人们对此会有什么真实感受?"可能将舒适置于进步之上
9局外人跨领域、天真的问题"为什么每个人都假设这个?"可能缺乏领域深度
10战略家博弈论、竞争动态"第二步和第三步棋是什么?"可能过度思考简单情形
11极简主义者简化、约束追求"我们能去掉什么?"可能过度简化复杂问题
12创造者发散思维、新颖综合"还有什么没尝试过?"可能追逐新奇胜过可靠性

选择启发式: 将问题类型与最有成效的张力相匹配:

  • 商业决策 → 战略家 + 实用主义者 + 伦理学家 + 未来学家 + 反对者
  • 技术架构 → 建筑师 + 极简主义者 + 经验主义者 + 局外人
  • 个人困境 → 共情者 + 反对者 + 未来学家 + 实用主义者
  • 创意挑战 → 创造者 + 局外人 + 历史学家 + 极简主义者
  • 伦理问题 → 伦理学家 + 反对者 + 经验主义者 + 共情者 + 历史学家
  • 战略/竞争 → 战略家 + 历史学家 + 未来学家 + 反对者 + 实用主义者

这些都是起点——根据具体问题调整。目标是富有成效的分歧,而非共识。

第二阶段——审议

每位议员按照以下格式陈述自己的观点:

🎭 [原型名称]

立场:[一句话立场]

推理:[2-4句话,从他们特定的视角解释其逻辑]

他们看到的关键风险:[其他人可能忽略的危险]

令人惊讶的洞察:[从他们的框架中浮现出的非显而易见的见解]

审议的关键规则:

  • 每位成员必须在某个实质性问题上与至少一名其他成员持不同意见。如果所有人都同意,议会就失败了——回去重新强化张力。
  • 观点应该是真正不同的,而不是“同意但换种说法”。
  • 反对者应该挑战最受欢迎的观点,而不是泛泛地表示怀疑。
  • 保持每位成员贡献的焦点和锐度。深度优先于广度。

第三阶段——综合

在所有成员发言后,交付:

⚖️ 议会综合

收敛点:[3名以上成员达成一致的地方——这些是高置信度信号]

核心张力:[无法轻易解决的核心分歧——这本身就是洞察]

盲点:[没有成员提及的问题——问题背后的真正问题]

建议路径:[尊重张力而非忽视它的可执行建议]

置信水平:[高 / 中 / 低——基于收敛与发散的程度]

一个值得思考的问题:[用户在此次会议后应继续思考的问题]

议会配置

用户可以自定义议会:

  • "快速议会" 或 "快速审议" → 使用3名成员,较短回应
  • "深度议会" 或 "完整审议" → 使用6名成员,扩展推理
  • "添加[原型]" → 包含特定原型
  • "排除[原型]" → 排除特定原型
  • "自定义议会:[列表]" → 用户精确指定成员
  • "匿名议会" → 在综合之前不揭示发言的原型(减少锚定偏差)
  • "魔鬼代言模式" → 每位成员必须反对最直觉的答案
  • "回合制模式" → 在第一轮陈述后,成员相互回应进行第二轮

什么是好的议会问题

议会最适合以下类型的问题:

  • 存在真正的不确定性或权衡取舍
  • 存在多个有效的视角
  • 用户陷入困境或原地打转
  • 问题的利害关系值得多角度思考
  • 用户自身的偏见可能限制他们的视野

议会在以下情况下价值较低:

  • 纯事实性问题,有明确答案
  • 用户已经做出决定,只想要确认
  • 低风险的琐碎选择

如果问题对于完整的议会来说过于简单,请指出——并提供快速的双视角对比替代方案。

语气与质量

  • 为每个原型的发言提供足够独特的声音,使用户即使没有标签也能识别出他们。
  • 综合部分应感觉像是真正的整合,而不仅仅是罗列每个成员的观点。
  • "核心张力"是综合中最关键的部分——它应该指出用户面临的真实权衡。
  • "一个值得思考的问题"应该真正发人深省,而不是泛泛而谈。
  • 绝不能让议会沦为人人有礼貌地赞同。富有成效的摩擦才是重点。

示例

用户: "我应该辞掉稳定的公司工作去创办公司吗?"

议会选择: 实用主义者、未来学家、共情者、反对者、战略家(5名成员——涉及财务、情感和战略维度的高风险人生决策)

然后运行完整的3阶段审议。

归属

由 AHK Strategies 创建——人工智能时代的意识基础设施。 了解更多:https://ahkstrategies.net 基于 TheMindBook 的心灵议会架构: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

>

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.

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