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Council

召集四位專家進行結構化辯論,幫助你在模糊決策、取捨和「執行/不執行」困境中做出明智選擇。當存在多條可行路徑且需要聽取不同意見時使用。

Council 是什麼?

Council 是一個專為 AI 代理設計的技能,用於在存在多個合理選項且沒有明顯最佳解的情況下,協助使用者做出決策。它透過召集四個不同的角色(架構師、懷疑論者、務實主義者、評論者)來進行結構化的辯論與分析,從而揭示每個選項的權衡、風險與意外後果。此技能的核心價值在於「讓歧見變得清晰可見」,而非追求全體一致同意。它支援在 Claude Code、Cursor、Codex 等代理中,針對策略性問題或程式碼庫相關的決策進行使用。工作流程包括:提煉核心問題、收集必要上下文、先建立架構師的初始立場、並行啟動三個外部子代理、最後在反偏見護欄下進行綜合並給出精簡裁決。此技能應避免用於程式碼審查、實施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/everything-claude-code/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

Council 是做什麼的?

針對模糊決策召集四位顧問:

  • 當前會話中的 Claude 聲音
  • 一位懷疑論者子代理
  • 一位務實主義者子代理
  • 一位評論者子代理

這適用於不確定性下的決策制定,非程式碼審查、實作規劃或架構設計。

何時使用

在以下情況使用 Council:

  • 一個決策存在多條合理路徑且沒有明顯贏家
  • 你需要明確揭露權衡取捨
  • 使用者要求第二意見、異議或多種觀點
  • 對話錨定確實存在風險
  • 「執行/不執行」的決定能受益於對抗性質詢

範例:

  • 單一儲存庫 vs. 多儲存庫
  • 現在發布 vs. 等待打磨
  • 功能開關 vs. 全面發布
  • 縮小範圍 vs. 保持策略廣度

何時不該使用

不要使用 Council 的情況改用
驗證輸出是否正確santa-method
將功能拆解為實作步驟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
明確的執行任務直接執行任務

角色

聲音視角
架構師正確性、可維護性、長期影響
懷疑論者挑戰前提、簡化、打破假設
務實主義者發布速度、使用者影響、營運現實
評論者邊界情況、下行風險、失敗模式

三個外部聲音應作為新的子代理啟動,且僅提供問題和相關上下文,而非完整的持續對話。這是反錨定機制。

工作流程

1. 提煉真正的問題

將決策縮減為一個明確的提示:

  • 我們在決定什麼?
  • 哪些限制條件重要?
  • 什麼算成功?

如果問題模糊,在召集 Council 前先提出一個釐清問題。

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、程式碼片段、議題文字或指標
  • 保持精簡
  • 僅包含做出決策所需的上下文

如果決策是策略性/一般性的:

  • 除非它們會實質改變答案,否則跳過儲存庫片段

3. 先建立架構師的立場

在閱讀其他聲音之前,寫下:

  • 你的初始立場
  • 支持它的三個最強理由
  • 你偏好的路徑中的主要風險

先執行此步驟,以便最終綜合結論不會單純鏡像外部聲音。

4. 並行啟動三個獨立聲音

每個子代理獲得:

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

提示範本:

你是四位聲音決策委員會中的 [角色]。

問題:
[決策問題]

上下文:
[僅相關的片段或限制條件]

請回應:
1. 立場 — 1-2 句話
2. 推理 — 3 個精簡要點
3. 風險 — 你建議中最大的風險
4. 意外 — 其他聲音可能忽略的一件事

直接明瞭。不模棱兩可。保持在 300 字以內。

角色重點:

  • 懷疑論者:挑戰框架、質疑假設、提出最簡單的可信替代方案
  • 務實主義者:以速度、簡潔性和實際執行為最佳化目標
  • 評論者:揭露下行風險、邊界情況以及計劃可能失敗的原因

5. 在偏見護欄下進行綜合

你既是參與者也是綜合者,因此請遵循以下規則:

  • 不要未經解釋就否定外部觀點
  • 如果某個外部聲音改變了你的建議,請明確說明
  • 始終包含最強烈的異議,即使你最終拒絕它
  • 如果有兩個聲音與你的初始立場一致,將此視為一個真實信號
  • 在給出最終裁決之前,保持原始立場的可見性

6. 呈現一個精簡的裁決

使用此輸出格式:

## Council:[簡短的決策標題]

**架構師:**[1-2 句立場]
[1 行說明原因]

**懷疑論者:**[1-2 句立場]
[1 行說明原因]

**務實主義者:**[1-2 句立場]
[1 行說明原因]

**評論者:**[1-2 句立場]
[1 行說明原因]

### 裁決
- **共識:**[他們在哪裡達成一致]
- **最強烈的異議:**[最重要的分歧]
- **前提檢查:**[懷疑論者是否挑戰了問題本身?]
- **建議:**[綜合後的路徑]

保持內容在手機螢幕上易於掃讀。

持續性規則

請勿將臨時筆記寫入 ~/.claude/notes 或此技能的其他陰影路徑。

如果 Council 實質改變了建議:

  • 使用 knowledge-ops 將教訓儲存在正確的持久化位置
  • 如果結果屬於會話記憶,則使用 /save-session
  • 如果決策改變了正在進行的執行真相,則直接更新相關的 GitHub 或 Linear 議題

僅在決策改變了真實事物時才持久化它。

多輪跟進

預設為一輪。

如果使用者希望進行另一輪:

  • 保持新問題的專注性
  • 僅在必要時包含上一輪的裁決
  • 盡可能保持懷疑論者的純淨,以保留反錨定價值

反模式

  • 用 Council 進行程式碼審查
  • 當任務只是實作工作時使用 Council
  • 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增量
  • search-first — 如有需要,在 Council 之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 作為 alpha 版本發布,還是等到控制平面 UI 更加完整?

可能的 Council 輪廓:

  • 架構師主張結構完整性,避免混亂的使用者體驗
  • 懷疑論者質疑 UI 是否真的是關鍵阻礙因素
  • 務實主義者詢問在不妨礙信任的前提下,現在可以發布什麼
  • 評論者關注支援負擔、期望債務和發布混亂

價值不在於全體一致。價值在於在做出選擇之前,讓歧見變得清晰可見。

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/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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