# llm-council

Скилл собирает независимые планы от нескольких CLI-агентов, обезличивает их и сводит в один финальный план. Пригодится, когда нужен план без перекоса в сторону одной модели.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 1200 установок · ★ 1039
- Автор: am-will
- Лицензия: не указана · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/am-will/codex-skills/tree/HEAD/skills/llm-council/SKILL.md
- Обновлён: 2026-07-14
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/am-will-llm-council

## Что делает

Скилл запускает совет планировщиков: Codex, Claude, Gemini, OpenCode или любую свою команду. Каждый агент получает один и тот же бриф и строит план сам, не видя чужих наработок. Дальше содержимое планов обезличивают, порядок перемешивают случайно и отдают судье — так позиция и имя модели не влияют на оценку.

Работает через `python3 scripts/llm_council.py run --spec /path/to/spec.json`. Состав совета задаётся в `agents.planners`, судью можно переопределить в `agents.judge`; если его не указать, судьёй станет первый планировщик. Настройки по умолчанию пишет `python3 scripts/llm_council.py configure` в `$XDG_CONFIG_HOME/llm-council/agents.json` или `~/.config/llm-council/agents.json`. Планы сохраняются как Markdown, артефакты прогона — в `./llm-council/runs/<timestamp>`.

Перед первым запуском проверьте конфиг агентов: если файла нет, скилл попросит выполнить `./setup.sh`. Нужен Python 3. Сессию нельзя закрывать, пока совет работает — если прервать ответ раньше, чем через 30 минут и до сохранения `judge.md` и `final-plan.md`, прогон сорвётся. Скилл советует отвечать на вводные вопросы: они необязательны, но от них зависит качество финального плана.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add am-will/codex-skills --skill llm-council -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/llm-council/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/llm-council/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add am-will/codex-skills --skill llm-council -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/llm-council/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add am-will/codex-skills --skill llm-council -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/llm-council/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install am-will/codex-skills llm-council
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/llm-council/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add am-will/codex-skills --skill llm-council -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/am-will/codex-skills --path skills/llm-council
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/llm-council/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add am-will/codex-skills --skill llm-council -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/am-will/codex-skills/tree/HEAD/skills/llm-council/SKILL.md

## Когда брать
- собрать независимые планы от нескольких CLI-агентов на одну задачу
- убрать перекос в сторону одной модели при выборе подхода
- свести чужие планы в один документ с обоснованием судьи
- пережить падение одного агента за счёт повторов
- сохранить ход прогона в файлы для разбора

## Примеры запросов агенту
- запусти llm-council на этой задаче и собери совет планировщиков
- настрой совет из Codex, Claude и OpenCode, потом прогони
- прогони llm-council и сохрани финальный план в llm-council/runs

## Похожие
- [council](https://affpapa.org/nevibecode/skills/boshu2-council.md) — скилл · 3000 установок
- [llm-context](https://affpapa.org/nevibecode/skills/llm-context.md) — скилл · 1300 установок
- [jetson-llm-serve](https://affpapa.org/nevibecode/skills/jetson-llm-serve.md) — скилл · 1200 установок
- [quark-torch-llm-ptq](https://affpapa.org/nevibecode/skills/quark-torch-llm-ptq.md) — скилл · 524 установки
- [auto-review-loop-llm](https://affpapa.org/nevibecode/skills/auto-review-loop-llm.md) — скилл · 496 установок
- [llm-eval-harness](https://affpapa.org/nevibecode/skills/llm-eval-harness.md) — скилл · 372 установки

## Другие версии с тем же именем
- [llm-council · aiwithremy](https://affpapa.org/nevibecode/skills/llm-council.md) — 1400 установок

Из того же набора: [am-will/codex-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/am-will/codex-skills.md) — 10 карточек

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md