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Palmerbeetling15/Council

在單一 macOS 應用程式中比較多個 LLM 的回應。向多個模型提問,檢視盲評,並從獨立結果中找出共識。

Council 是什麼?

這項技能提供了一個 macOS 應用程式,讓開發者能夠同時向多個大型語言模型(LLM)提出問題,並比較它們的回應。它支援一個獨特的「盲評」流程,讓模型在不知道彼此身分的情況下互相評估,從而減少偏見。使用者可以查看每個模型的原始回應和評分,並透過共識分析來找出最可靠的解答。這對於需要評估不同 LLM 表現、進行模型選擇測試,或想要獲取多元觀點的開發者來說非常實用。支援的平台包括 macOS,並透過 CLI 或應用程式介面進行操作。

相容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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說明文件

Council 是做什麼的?

在單一 macOS 應用程式中比較多個 LLM 的回應。向多個模型提問,檢視盲評,並從獨立結果中找出共識。

功能

  • 同時向多個 LLM 提出問題
  • 檢視每個模型的原始回應
  • 執行盲評(模型彼此評估,不揭露身分)
  • 從獨立結果中找出共識
  • 支援多種 LLM 供應商

使用方法

  1. 下載並安裝 macOS 應用程式
  2. 設定 API 金鑰(如 OPENAI_API_KEY)
  3. 在應用程式中輸入問題
  4. 選擇要查詢的模型
  5. 檢視回應、盲評和共識結果

支援的模型

  • GPT-4
  • Claude
  • Gemini
  • 以及其他透過 API 存取的模型

環境變數

  • OPENAI_API_KEY:用於 OpenAI 模型的 API 金鑰
  • ANTHROPIC_API_KEY:用於 Anthropic 模型的 API 金鑰
  • GOOGLE_API_KEY:用於 Google 模型的 API 金鑰

輸出範例

{
  "question": "什麼是機器學習?",
  "responses": [
    {
      "model": "GPT-4",
      "response": "機器學習是人工智慧的一個子領域..."
    },
    {
      "model": "Claude",
      "response": "機器學習是一種讓電腦從資料中學習的方法..."
    }
  ],
  "blind_reviews": [
    {
      "reviewed_model": "GPT-4",
      "score": 8,
      "comment": "解釋清晰,但可以更具體"
    }
  ],
  "consensus": "多數模型同意機器學習是人工智慧的一個子領域,涉及從資料中學習模式。"
}

注意事項

  • 確保所有 API 金鑰已正確設定
  • 回應時間取決於模型和網路速度
  • 盲評結果僅供參考,不應視為絕對真理

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