LLM Council

Установка

npx skillfoxx add skills/llm-council

npx skills add aiwithremy/claude-skills-llm-council --skill llm-council -a claude-code -y

npx skills add aiwithremy/claude-skills-llm-council --skill llm-council -a cursor -y

npx skills add aiwithremy/claude-skills-llm-council --skill llm-council -a github-copilot -y

npx skills add aiwithremy/claude-skills-llm-council --skill llm-council -a codex -y

npx skills add aiwithremy/claude-skills-llm-council --skill llm-council -a gemini-cli -y

npx skills add aiwithremy/claude-skills-llm-council --skill llm-council -a cline -y

npx skills add aiwithremy/claude-skills-llm-council --skill llm-council -a roo -y

npx skills add aiwithremy/claude-skills-llm-council --skill llm-council -a opencode -y

Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.

Что делает

Скилл превращает один вопрос в разбор с пяти сторон. По фразе-триггеру агент собирает контекст из рабочих файлов, формулирует нейтральную постановку и запускает пять советников параллельными подагентами: контрарианец ищет слабые места, мыслитель от первых принципов переформулирует задачу, экспансионист смотрит на верхнюю границу возможностей, аутсайдер реагирует без вашего контекста, исполнитель проверяет выполнимость. Затем ответы обезличиваются и советники рецензируют друг друга. Председатель сводит все в структурированный вердикт: где согласие, где расхождения, какие слепые зоны всплыли, рекомендация и первый шаг. Метод построен по идее LLM Council Андрея Карпаты, но роль разных моделей играют подагенты с разными углами мышления.

Для кого. Для основателей, продактов и маркетологов, которым нужно проверить решение с высокой ценой ошибки под несколькими углами сразу.

Пример запроса к агенту

Прогони через совет: запускать воркшоп за 97 долларов или курс за 497

Ограничения

Скилл дает суждение, а не проверку фактов: качество вердикта зависит от контекста, который вы дали. Он запускает несколько подагентов на один запрос, поэтому расходует больше токенов, чем обычный ответ. Работает там, где агент умеет создавать подагенты и читать файлы проекта, например в Claude Code и в claude.ai. Лицензия в репозитории не указана.

Как отключить. Удалите папку скилла llm-council из каталога скиллов агента, например из ~/.claude/skills/.

Проверка безопасности

• Сканирует рабочую папку и читает контекстные файлы проекта
• Запускает несколько подагентов на один запрос и расходует больше токенов

Коротко о README

README объясняет, что скилл прогоняет вопрос через пять независимых советников, которые анонимно рецензируют друг друга, а председатель выдает финальный ответ. Он подходит для решений с высокой ценой ошибки и не нужен для простых вопросов с одним ответом или творческих задач. Установить можно, попросив агента забрать SKILL.md из репозитория, либо скачав файл вручную и положив его в каталог скиллов. Запускается фразами вроде «council this» или «pressure-test this». Метод адаптирован из проекта LLM Council Андрея Карпаты, автор скилла Ole Lehmann.

SKILL.md

---
name: llm-council
description: "Run any question, idea, or decision through a council of 5 AI advisors who independently analyze it, peer-review each other anonymously, and synthesize a final verdict. Based on Karpathy's LLM Council methodology. MANDATORY TRIGGERS: 'council this', 'run the council', 'war room this', 'pressure-test this', 'stress-test this', 'debate this'."
---

# LLM Council

You ask one AI a question, you get one answer. That answer might be great. It might be mid. You have no way to tell because you only saw one perspective.

The council fixes this. It runs your question through 5 independent advisors, each thinking from a fundamentally different angle. Then they review each other's work. Then a chairman synthesizes everything into a final recommendation that tells you where the advisors agree, where they clash, and what you should actually do.

This is adapted from Andrej Karpathy's LLM Council. He dispatches queries to multiple models, has them peer-review each other anonymously, then a chairman produces the final answer. We do the same thing inside Claude using sub-agents with different thinking lenses instead of different models.

Похожие