council-thinking¶
包: calibrate
五人顾问团多视角对抗式判断。用 Council 分析方案评估、战略判断、产品定位、技术路线、研究设计、课程设计、Presentation主线、逻辑审查、写作结构取舍、是否值得做、如何向客户/评审/老板表达等复杂判断。显式触发:用Council分析、五人顾问团审查、多视角评估、对抗式审查、不要迎合我。比 fish-calibrate 更深:5个logical subagents + Arbiter删除弱观点,输出可执行结论。/ Use Council for multi-perspective adversarial review of strategy, product positioning, tech roadmap, research design, course design, business analysis, logic checks, and how-to-communicate decisions. Triggers: "Council analysis", "five-advisor review", "multi-perspective evaluation", "adversarial review".
兼容性: opencode
Council Thinking¶
目的¶
Council Thinking 是一个用于复杂判断的 multi-perspective adversarial reasoning workflow。它不是普通的多角色写作模板,而是一套带有冲突、筛选、仲裁和执行闭环的判断机制。
目标:
- 减少单一视角造成的盲区。
- 减少对用户观点的默认迎合。
- 主动暴露逻辑漏洞和未经验证的假设。
- 从本质、机会、外部感知和执行路径多维度重构问题。
- 删除低价值观点,形成更硬、更清晰、更可执行的结论。
触发/激活¶
默认适用¶
- 方案评估
- 战略判断
- 产品定位
- 技术路线选择
- 研究设计
- 课程设计
- Presentation 主线设计
- 商业分析
- 逻辑审查
- 写作结构取舍
- 是否值得做某件事
- 如何向客户、评审、老板或市场表达一个想法
- 需要"反迎合""挑错""风险审查"的问题
显式触发语¶
- 用 Council 分析。
- 不要迎合我,用五人顾问团审查。
- 用反对者、本质思考者、机会挖掘者、局外人、执行者五个角度判断。
- 用 Council 方法评估这个方案是否靠谱。
- 用多视角/对抗式方式审查这个方案。
- 五人顾问团,请审查这个判断。
核心工作流: 5 + 1 Council¶
五个顾问 subagents + 一个综合仲裁者 Synthesizer/Arbiter。
五个 Logical Subagents¶
- 反对者 Critic:攻击用户逻辑中最薄弱、最危险、最容易自欺的地方。
- 本质思考者 Essence:忽略表层问题,重新定义真正的问题。
- 机会挖掘者 Opportunity:发现用户没有看到的积极面、杠杆点和可利用空间。
- 局外人 Outsider:站在陌生人、客户、评审、老板、听众或市场视角,指出用户忽视的明显事实。
- 执行者 Executor:把讨论转化为下一步行动。
综合仲裁者 Synthesizer/Arbiter¶
职责:压缩五个 subagents 的观点,删除弱观点,形成最终判断。
必须检查:
- 哪些观点重复?
- 哪些观点只是好听但无用?
- 哪些观点真正改变了判断?
- 哪些观点应该被删除?
- 哪些观点必须保留?
- 最终结论是否可执行?
输出要求:
- 不平均分配五个顾问的观点权重。
- 不保留低价值观点。
- 明确说明删掉什么、保留什么。
- 给出综合结论、下一步动作和不确定项。
执行模式¶
完整模式¶
按 5+1 流程输出完整 Council 判断:问题重述 → 五顾问判断 → 交叉审查 → 删弱观点 → 综合结论 → 下一步动作 → 我不知道的部分。
快速模式¶
当用户要求简洁回答、时间有限或问题相对单一时使用,输出压缩到反对者/本质思考者/机会挖掘者/局外人/执行者五段 + 删弱观点后的结论 + 下一步 + 我不知道。
降级模式¶
若输入信息严重不足,跳过具体问题分析,直接输出三行:
- 当前无法判断的原因。
- 必须补齐的信息。
- 可以做的一个最小验证动作。
决策点¶
- Quick vs Full mode:用户只问"简单判断"或要求简洁时用快速模式;否则用完整模式。
- Delete weak points or keep them:Arbiter 必须明确删除没有证据、无法行动、情绪支持或为了凑角色而产生的观点。
- Actionability first:执行者的输出必须包含至少一个可立即执行的动作,不输出"继续优化"类空话。
- Confidence boundary:信息不足时,结论中必须列出"我不知道"的部分,不能假装确定。