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議會

召集四名顧問,針對模糊決策、取捨及「執行/不執行」判斷提供意見。當存在多條可行路徑且需要結構化異議時使用。

議會 是什麼?

「議會」技能用於在高度不確定或存在多種合理選項的決策場景中,透過結構化的異議來提升決策品質。它會啟動四個獨立的子代理(Architect、Skeptic、Pragmatist、Critic),分別從不同視角(如正確性、假設挑戰、執行速度、風險)分析同一問題。每個子代理僅獲得問題與必要上下文,而非完整對話歷史,以消除對話錨定偏差。技能會引導使用者先明確問題、收集精簡上下文、形成自身立場,再平行啟動三個外部聲音,最後融合各方觀點給出易懂的結論。此技能支援 Claude Code 等平台,但明確不適用於程式碼審查、實作規劃或架構設計等場景。

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

在你喜歡的 AI 中提問

開啟一個已預先載入此 Agent Skill 的新對話。

說明文件

議會 是做什麼的?

針對模糊決策,召集四位顧問:

  • 當前對話中的 Claude 聲音
  • 懷疑論者(Skeptic)子代理
  • 實用主義者(Pragmatist)子代理
  • 批評者(Critic)子代理

此技能用於模糊情境下的決策,而非程式碼審查、實作規劃或架構設計。

何時使用

當以下情況發生時,請使用議會:

  • 決策存在多條可信路徑且無明顯優選方案
  • 需要明確揭露取捨
  • 使用者要求第二意見、異議或多方觀點
  • 對話錨定風險確實存在
  • 「執行/不執行」判斷需要對抗性挑戰

範例:

  • 單一儲存庫 vs 多儲存庫
  • 現在發佈 vs 打磨後再發佈
  • 功能旗標 vs 完整發佈
  • 簡化範圍 vs 保留策略廣度

何時不應使用

不使用議會的情況應使用
驗證輸出是否正確santa-method
將功能拆分為實作步驟planner
設計系統架構architect
審查程式碼中的錯誤或安全問題code-reviewer 或 santa-method
直接的事實性問題直接回答
明顯的執行任務直接執行任務

角色

聲音視角
Architect正確性、可維護性、長期影響
Skeptic前提挑戰、簡化、打破假設
Pragmatist發佈速度、使用者影響、營運現實
Critic邊界情況、下行風險、失敗模式

三個外部聲音應以全新的子代理啟動,僅提供問題和相關上下文,而不是完整的持續對話。這是避免錨定的機制。

工作流程

1. 提取真正的問題

將決策濃縮為一個明確的提示:

  • 我們在決定什麼?
  • 哪些限制條件重要?
  • 什麼算是成功?

如果問題模糊,在召集議會前先問一個釐清問題。

2. 僅收集必要的上下文

如果決策與程式碼庫相關:

  • 收集相關檔案、片段、議題文字或指標
  • 保持精簡
  • 僅納入做出決策所需的上下文

如果決策是策略性/一般性的:

  • 跳過儲存庫片段,除非它們實質上會改變答案

3. 先形成 Architect 立場

在閱讀其他聲音之前,先寫下:

  • 你的初始立場
  • 支持此立場的三個最強理由
  • 你偏好路徑的主要風險

先做這一步,確保最終結論不會單純反映外部聲音。

4. 平行啟動三個獨立聲音

每個子代理獲得:

  • 決策問題
  • 精簡上下文(如有需要)
  • 嚴格的角色定義
  • 無不必要對話歷史

提示格式:

你是四方決策議會中的 [角色]。

問題:
[決策問題]

上下文:
[僅相關片段或限制條件]

回應內容:
1. 立場 — 1-2 句話
2. 理由 — 3 個簡潔要點
3. 風險 — 你建議中最大的風險
4. 驚喜 — 其他聲音可能忽略的一件事

直接明瞭。不要模稜兩可。控制在 300 字以內。

角色重點:

  • Skeptic:挑戰框架、質疑假設、提出最簡單的可行替代方案
  • Pragmatist:以速度、簡潔性和真實執行為最佳化目標
  • Critic:找出下行風險、邊界情況以及計畫可能失敗的原因

5. 加入偏見防護機制進行融合

你既是參與者也是融合者,請遵循以下規則:

  • 不要未經解釋就否決任何外部觀點
  • 如果外部聲音改變了你的建議,明確說出來
  • 始終包含最強烈的異議,即使你拒絕它
  • 如果兩個聲音都反對你的初始立場,將其視為真實信號
  • 在最終裁決前,保持原始立場可見

6. 呈現簡潔裁決

使用以下輸出格式:

## 議會:[簡短決策標題]

**Architect:** [1-2 句話立場]
[一行說明原因]

**Skeptic:** [1-2 句話立場]
[一行說明原因]

**Pragmatist:** [1-2 句話立場]
[一行說明原因]

**Critic:** [1-2 句話立場]
[一行說明原因]

### 裁決
- **共識:** [他們一致的地方]
- **最強烈異議:** [最重要的分歧點]
- **前提檢查:** [Skeptic 是否挑戰了問題本身?]
- **建議:** [融合後的路徑]

確保在手機螢幕上易於掃讀。

持久化規則

不要從此技能寫臨時筆記到 ~/.claude/notes 或其他隱藏路徑。

如果議會實質上改變了建議:

  • 使用 knowledge-ops 將教訓儲存在正確的持久位置
  • 或使用 /save-session 將結果儲存在對話記憶中
  • 或直接更新相關的 GitHub / Linear 議題(如果決策改變了正在執行的真相)

僅在決策改變了真實事物時才持久化。

多輪跟進

預設為一輪。

如果使用者希望再進行一輪:

  • 保持新問題的聚焦
  • 僅在必要時包含上一輪的裁決
  • 盡可能保持 Skeptic 的純淨,以保留反錨定價值

反模式

  • 使用議會進行程式碼審查
  • 在任務僅是實作工作時使用議會
  • 將整個對話記錄餵給子代理
  • 在最終裁決中隱藏分歧
  • 無論重要性如何,都將每個決策持久化為筆記

相關技能

  • santa-method — 對抗性驗證
  • knowledge-ops — 正確持久化重要的決策變更
  • search-first — 必要時在議會前收集外部參考資料
  • architecture-decision-records — 當決策成為長期系統政策時,將結果正式化

範例

問題:

我們應該現在就將 ECC 2.0 以 alpha 版本發佈,還是等到控制面 UI 更完整時再發佈?

可能的議會結果:

  • Architect 主張結構完整性,避免混亂的使用者體驗
  • Skeptic 質疑 UI 是否真的是主要障礙
  • Pragmatist 詢問在不損害信任的前提下,現在可以發佈什麼
  • Critic 聚焦於支援負擔、期望債務和發佈混亂

價值不在於全體一致。價值在於在做出選擇之前,讓分歧清晰可見。

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.

相關技能