LLM Council Skill
Скилл спрашивает ChatGPT и Gemini до того, как Claude покажет план, сопоставляет три мнения и выдает общий план с указанием вклада каждой модели
- 482 ★ репозитория
- Последний коммит
- MIT
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Скрипт отправляет ваш вопрос и описание задачи во внешние сервисы OpenAI и Google
- Ключи OPENAI_API_KEY и GEMINI_API_KEY хранятся открытым текстом в файле `.env` и тратят ваши деньги
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add skills/llm-council-skillОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Скрипт отправляет ваш вопрос и описание задачи во внешние сервисы OpenAI и Google
- Ключи OPENAI_API_KEY и GEMINI_API_KEY хранятся открытым текстом в файле `.env` и тратят ваши деньги
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
LLM Council Skill дает Claude консультироваться с другими моделями перед тем, как предложить вам план. Вы просите «посоветуйся с советом», «спроси ChatGPT и Gemini» или «получи мнения других ИИ», и скилл запускает скрипт query_llms.py. Скрипт отправляет ваш вопрос ChatGPT и Gemini, Claude разбирает ответы, выделяет полезные идеи, альтернативы и замечания, добавляет собственный анализ и собирает единый план. В конце он коротко перечисляет, что внесла каждая из трех моделей. Скрипт сначала пытается использовать установленные в системе консольные клиенты codex и gemini, потому что это экономит токены. Если клиента нет, он обращается к API по ключам OPENAI_API_KEY и GEMINI_API_KEY из файла `.env` или переменных окружения. По умолчанию выбраны дешевые модели gpt-5-nano и gemini-3-flash-preview, а в `.env` можно задать более сильные: gpt-5-mini, gpt-5.2, gemini-2.5-flash или gemini-3-pro-preview. Если один из сервисов недоступен, скилл сообщает об этом и продолжает с теми ответами, которые получил. Тайм-аут обращения к каждому API составляет 30 секунд.
Для кого. Для разработчиков и архитекторов, которые хотят сверить сложное техническое решение с мнением нескольких моделей, прежде чем браться за реализацию.
Подходит, если
- Нужно выбрать архитектуру микросервисов, и вы хотите услышать три позиции вместо одной
- Вы проектируете схему базы данных и просите ChatGPT и Gemini найти слабые места
- Ключевое решение стоит дорого, и есть смысл потратить пару запросов на второе и третье мнение
- Хочется увидеть, в чем модели расходятся: итоговый план называет вклад каждой
- Нужен недорогой способ проверки: модели по умолчанию выбраны с упором на низкую цену
Не подходит, если
- Нужен быстрый ответ на простой вопрос: каждая консультация делает два обращения к внешним моделям
- Нельзя отправлять код и постановку задачи третьим сторонам: вопрос уходит в сервисы OpenAI и Google
- У вас нет ни ключей API, ни установленных клиентов codex и gemini: скрипту нечем обращаться к моделям
- Нужен совет ролей с дебатами и голосованием: этот скилл только собирает три мнения и спор не ведет
Пример запроса к агенту
Посоветуйся с советом: как структурировать React-приложение, чтобы оно масштабировалось?Ограничения
Скилл отправляет ваш вопрос вместе с описанием задачи во внешние сервисы OpenAI и Google, поэтому не используйте его с кодом и данными, которые нельзя раскрывать. API OpenAI из России недоступен, а ключи для обеих моделей оплачиваются отдельно. Каждый запрос к совету делает два обращения, стоимость равна сумме цен выбранных моделей, и автор советует задать лимиты расходов в панелях OpenAI и Google AI Studio. Файл `.env` с ключами должен лежать в рабочей папке. Если в системе есть клиенты codex или gemini, скрипт обращается сначала к ним, и стоимость тогда зависит от вашей подписки. Установка описана как загрузка файла llm-council.skill в Claude.
Как отключить. Удалите скилл llm-council в настройках Claude или папку со скиллом. Файл `.env` с ключами лежит в вашей рабочей папке, удалите его или отзовите ключи в панелях OpenAI и Google AI Studio.
Частые вопросы
Как установить LLM Council Skill?
Загрузите файл llm-council.skill из репозитория в Claude, затем скопируйте `.env.template` в `.env` в рабочей папке и впишите ключи OpenAI и Gemini. Ключи нужны, только если на машине нет клиентов codex и gemini, которыми скрипт пользуется в первую очередь.
Какие фразы запускают консультацию?
Среди примеров автора: «Consult the council», «Ask ChatGPT and Gemini», «Get perspectives from other AI models» и «Consult with other LLMs». Описание скилла просит срабатывать, когда пользователь явно просит спросить другие модели до плана.
Какие модели используются по умолчанию?
ChatGPT отвечает через gpt-5-nano, Gemini через gemini-3-flash-preview. Более сильные варианты задаются в `.env` переменными OPENAI_MODEL и GEMINI_MODEL. Для сложных решений автор советует пары вроде gpt-5.2 и gemini-3-pro-preview.
Что будет, если один из сервисов не отвечает?
Скилл пометит, что мнение этой модели недоступно, и продолжит с остальными. Тайм-аут для API составляет 30 секунд.
Сколько это стоит?
Каждый запрос к совету делает два обращения, поэтому цена равна сумме цен двух моделей. Самые дешевые конфигурации используют gpt-5-nano и gemini-2.5-flash. Автор советует задать месячные бюджеты в панелях OpenAI и Google AI Studio.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
СкиллыCLI и Python-библиотека для работы с OpenAI, Claude, Gemini, локальными и другими моделями: промпты, чаты, инструменты, эмбеддинги и лог в SQLite
Плагин Claude Code, который задает один вопрос сразу нескольким моделям и показывает их ответы рядом с разбором согласий и расхождений
Аудит кэширования промптов
LLM Cache Audit Skill
Скилл для Codex и Claude Code, который ищет в коде и настройках причины промахов кэша промптов LLM и предлагает проверку
Скилл собирает совет из ролей-мыслителей и проводит структурированное обсуждение сложного решения с итоговым вердиктом
Скилл, который дает зрение текстовым моделям: изображение по пути или из вставки превращается в структурированный JSON с распознанным текстом, разметкой и смысл
Консольный клиент на Go для работы с языковыми моделями OpenAI, Azure, Perplexity и LLaMA прямо из терминала
Сравнение с похожими
Записи с тем же главным запросом: чем они отличаются.
| Запись | Официальный | Звезды репозитория | Главное отличие |
|---|---|---|---|
| LLM Council Skill (эта запись) | нет | 482 | |
| claude-council | нет | 911 | плагин Claude Code, который задает один вопрос нескольким моделям и показывает ответы рядом с разбором |
| LLM Council | нет | 2 825 | пятеро советников с разными взглядами и анонимной взаимной рецензией, а здесь внешние ChatGPT и Gemini |
Коротко о README
Описание в репозитории рассказывает, что делает скилл, на скриншотах показывает диалоги и перечисляет фразы для запуска. Далее идут установка из файла llm-council.skill и настройка ключей, таблицы доступных моделей OpenAI и Gemini и рекомендуемые пары от бюджетной до профессиональной. В конце даны оценка стоимости, советы по экономии, структура каталога скилла и разбор частых ошибок: нет ключа, тайм-аут, отказ одного API.
Бейдж для README
Исходный SKILL.md
--- name: llm-council description: Multi-LLM collaborative brainstorming and planning. Use when user explicitly requests consultation with multiple AI models (ChatGPT, Gemini, other LLMs) before presenting an implementation plan, or asks to "consult the council", "ask other models", or "get perspectives from other AIs". Queries external LLM APIs, synthesizes their perspectives, and presents an adapted implementation plan. --- # LLM Council Consult multiple AI models (ChatGPT and Gemini) for their perspectives before presenting implementation plans to users. ## Workflow When user requests consultation with other AI models, use phrases like: - "Consult with ChatGPT and Gemini about..." - "Ask other AI models what they think about..." - "Get perspectives from the council on..." - "Consult the LLM council: [your question]" **Process:** 1. **Query external LLMs**: Run `scripts/query_llms.py` with the user's prompt to get perspectives from both ChatGPT and Gemini 2. **Analyze responses**: Review what each model suggests, identifying valuable insights, alternative approaches, and potential concerns 3. **Synthesize plan**: Create an implementation plan that incorporates the best ideas from all three models (Claude's own analysis + ChatGPT + Gemini) 4. **Present to user**: Show the final plan along with a brief summary of key contributions from each model ## Setup Requirements The skill requires API keys and optional model configuration stored in a `.env` file in the working directory: ``` OPENAI_API_KEY=sk-... GEMINI_API_KEY=... # Optional: Specify which models to use (defaults shown below) OPENAI_MODEL=gpt-5-nano GEMINI_MODEL=gemini-3-flash-preview ``` **Default Models:** - ChatGPT: `gpt-5-nano` (fastest, most cost-efficient - $0.05/1M input, $0.40/1M output) - Gemini: `gemini-3-flash-preview` (balanced speed and intelligence) **Upgrade Options for Better Collaboration:** *OpenAI models (ordered by capability and cost):* - `gpt-5-nano` - Fastest, most cost-efficient ($0.05/1M in, $0.40/1M out) - **DEFAULT**