Agent Skills by ALSEL
Anthropic ClaudeLLM・AI開発⭐ リポ 0品質スコア 50/100

llm-council

複数のメンバー(Codex、Claude Code、Gemini、OpenCodeなどの設定可能なCLIプランニング委員会)を調整して独立した実装計画を作成し、匿名化とランダム化を行った後、それらを判定して最終計画にまとめます。複数のCLIエージェント間での堅牢なバイアス耐性のあるプランニングワークフロー、構造化JSON出力、再試行、エラーハンドリングが必要な場合に使用してください。

description の原文を見る

> Orchestrate a configurable, multi-member CLI planning council (Codex, Claude Code, Gemini, OpenCode, or custom) to produce independent implementation plans, anonymize and randomize them, then judge and merge into one final plan. Use when you need a robust, bias-resistant planning workflow, structured JSON outputs, retries, and failure handling across multiple CLI agents.

SKILL.md 本文

注意: このスキルのライセンスは unknown です。本サイトでは本文プレビューのみを表示しています。利用前に GitHub の原本でライセンス条件をご確認ください。

LLM Council Skill

クイックスタート

  • 既存のエージェント設定ファイルが無いか、まず確認してください ($XDG_CONFIG_HOME/llm-council/agents.json または ~/.config/llm-council/agents.json)。存在しない場合は、ユーザーに ./setup.sh を実行してエージェントを設定または更新するよう指示してください。
  • オーケストレータは必ず最初に詳細なインテークヒアリングを行い、その後プロンプトを生成して、プランナーが 質問しない ようにします。
    • 初期プロンプトが堅牢であっても、曖昧性、制約条件、成功基準について少なくともいくつかの確認質問をしてください。
  • インテークヒアリングへの回答は任意であるが、より詳細な情報は最終計画の品質を向上させることをユーザーに伝えてください。
  • python3 scripts/llm_council.py run --spec /path/to/spec.json を使用してコウンシルを実行してください。
  • 計画は監査可能性のため Markdown ファイルとして生成されます。
  • 実行アーティファクトは、現在の作業ディレクトリから ./llm-council/runs/<timestamp> に保存されます。

...

詳細情報

作者
am-will
リポジトリ
am-will/codex-skills
ライセンス
unknown
最終更新
不明

Source: https://github.com/am-will/codex-skills / ライセンス: unknown

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原作者: am-will · am-will/codex-skills · ライセンス: unknown