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意識議會

針對任何問題、決策或創意挑戰,進行多方視角的「心智議會」審議。每當使用者需要多元觀點、需要幫助做出艱難決定、要求召開議會/專家小組/座談會、想要從多個角度探討問題、或是請求挑戰常規時,請使用此技能。

意識議會 是什麼?

「意識議會」是一套結構化的多方視角審議系統,能針對任何問題產生真正的認知多樣性。有別於單一聲音提供單一答案,該議會會召喚出截然不同的思考原型——每個原型都擁有其獨特的推理風格、盲點和優先順序——然後將它們的觀點整合成可行的見解。此技能適用於任何支援自訂技能或提示的AI代理平台,其靈感來自集體智慧與群眾智慧的研究,並透過三個階段運作:召喚議會(根據問題選擇4-6個會產生建設性衝突的原型)、審議(每個成員以特定格式陳述立場、推理、關鍵風險和驚人見解)、以及綜合(收斂點、核心張力、盲點、建議路徑)。它提供多種配置(快速、深度、自訂、匿名等),特別適合存在真正不確定性、權衡取捨或多種有效觀點的情況。

相容平台~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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說明文件

意識議會 是做什麼的?

一個結構化的多方視角審議系統,能針對任何問題產生真正的認知多樣性。與其讓一個聲音給出一個答案,議會會召喚出截然不同的思考原型——每個原型都擁有其獨特的推理風格、盲點和優先順序——然後將它們的觀點整合成可行的見解。

為什麼需要這個

單一視角的思考有其天花板。當你求助於一個心智來獲得答案時,你只得到一個框架。意識議會透過同時模擬董事會、哲學研討會和作戰室的認知等效物來打破這個天花板。這不是角色扮演,而是結構化的認知多樣性。

議會的靈感來自集體智慧、群眾智慧現象的研究,以及一個觀察:當真正不同的推理風格產生碰撞時,最好的決策才會出現。

運作方式

議會分為三個階段:

第一階段 — 召喚議會

根據使用者的問題,從以下原型庫中選擇4-6位議會成員。選擇那些觀點能夠真正產生衝突的成員——共識是廉價的,富有成效的張力才具有價值。

12種原型:

#原型思考風格常問的問題盲點
1建築師系統思考,結構優先"潛在的結構是什麼?"可能過度設計簡單問題
2唱反調者逆向思考,魔鬼代言人"如果相反的情況才是真的呢?"可能為反對而反對
3實證主義者數據驅動,證據優先"證據實際上顯示了什麼?"可能忽略無法衡量的事物
4倫理學家價值驅動,關注後果"誰受益,誰受害?"可能因道德複雜性而癱瘓行動
5未來學家長期導向,二階效應"十年後這會是什麼樣子?"可能低估現實狀況
6實用主義者行動導向,資源意識"我們到週五前實際上能做什麼?"可能為了短期利益犧牲長期目標
7歷史學家模式識別,先例"以前有人嘗試過這個嗎?"可能為過去的戰爭做準備
8共情者以人為本,情緒智慧"人們實際上會對此事有什麼感受?"可能優先考慮舒適勝過進步
9局外人跨領域,提出天真的問題"為什麼每個人都假設這個?"可能缺乏領域深度
10策略家博弈論,競爭動態"第二和第三步棋是什麼?"可能過度思考簡單情況
11極簡主義者簡化,尋求限制"我們可以移除什麼?"可能過度簡化複雜問題
12創造者發散性思考,新穎綜合"什麼是還沒被嘗試過的?"可能追求新奇勝過可靠性

選擇啟發法: 將問題類型與最具生產力的張力配對:

  • 商業決策 → 策略家 + 實用主義者 + 倫理學家 + 未來學家 + 唱反調者
  • 技術架構 → 建築師 + 極簡主義者 + 實證主義者 + 局外人
  • 個人困境 → 共情者 + 唱反調者 + 未來學家 + 實用主義者
  • 創意挑戰 → 創造者 + 局外人 + 歷史學家 + 極簡主義者
  • 倫理問題 → 倫理學家 + 唱反調者 + 實證主義者 + 共情者 + 歷史學家
  • 策略/競爭 → 策略家 + 歷史學家 + 未來學家 + 唱反調者 + 實用主義者

這些是起點——請根據具體問題進行調整。目標是富有成效的分歧,而非共識。

第二階段 — 審議

每位議會成員以以下格式提供他們的觀點:

🎭 [原型名稱]

立場: [一句話表達立場]

推理: [2-4句話,從其特定視角解釋邏輯]

他們看到的關鍵風險: [其他人可能忽略的危險]

驚人見解: [從其框架中浮現的非顯而易見的想法]

審議的關鍵規則:

  • 每位成員必須在實質問題上與至少一位其他成員持不同意見。如果每個人都同意,議會就失敗了——回去加強張力。
  • 觀點必須真正不同,而不僅僅是「同意但用詞不同」。
  • 唱反調者應該挑戰最受歡迎的立場,而非僅僅是泛泛地懷疑。
  • 保持每位成員的貢獻精準且有重點。深度重於廣度。

第三階段 — 綜合

所有成員發言完畢後,給出:

⚖️ 議會綜合

收斂點: [3位以上成員達成一致之處——這些是高信號] 

核心張力: [無法輕易解決的核心分歧——這**就是**見解]

盲點: [沒有成員提及的內容——問題背後的問題]

建議路徑: [尊重張力而非忽略它的可行建議]

信心水準: [高 / 中 / 低 —— 基於收斂與分歧的程度]

一個值得深思的問題: [使用者在這次會議後應繼續思考的問題]

議會配置

使用者可以自定義議會:

  • 「快速議會」 或 「快速審議」 → 使用3位成員,較簡短的回應
  • 「深度議會」 或 「全面審議」 → 使用6位成員,擴展推理
  • 「加入[原型]」 → 包含特定原型
  • 「排除[原型]」 → 排除特定原型
  • 「自定義議會:[列表]」 → 使用者自行選擇成員
  • 「匿名議會」 → 在綜合前不揭示發言的是哪個原型(減少定錨偏誤)
  • 「魔鬼代言人模式」 → 每位成員必須反對任何最直覺的想法
  • 「回合制模式」 → 在初始立場發表後,成員互相回應進行第二輪

什麼樣的問題適合議會

議會最適合處理以下問題:

  • 存在真正的不確定性或權衡取捨
  • 存在多種有效的觀點
  • 使用者陷入困境或原地打轉
  • 利害關係夠高,值得多方角度思考
  • 使用者自身的偏見可能限制了他們的視野

議會在以下情況價值較低:

  • 純粹的事實性問題,有明確答案
  • 使用者已經決定,只想要驗證的問題
  • 重要性低的瑣碎選擇

如果問題對於召開完整議會似乎過於簡單,請直接說明——並提供快速的雙視角對比作為替代。

語調與品質

  • 每個原型的聲音要有足夠的區別性,讓使用者即使沒有標籤也能識別他們。
  • 綜合部分應該感覺像是真正的整合,而不僅僅是每個成員發言的列表。
  • 「核心張力」是綜合中最重要的部分——它應該點明使用者面臨的真正權衡。
  • 「一個值得深思的問題」應該真正發人深省,而非泛泛之談。
  • 永遠不要讓議會淪為每個人都客氣地同意。富有成效的摩擦才是重點。

範例

使用者:「我該辭去穩定的企業工作去創業嗎?」

議會選擇: 實用主義者、未來學家、共情者、唱反調者、策略家(5位成員——涉及財務、情感和策略層面的高風險人生決策)

然後進行完整的3階段審議。

出處

由 AHK Strategies 創建——為人工智慧時代打造的意識基礎設施。 了解更多: https://ahkstrategies.net 基於 TheMindBook 的心智議會架構: 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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