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llm-council

Name: llm-council
Author: am-will

Riesgo bajo ⚙️ Comandos externos📁 Acceso al sistema de archivos

Consejo de Planificación Multi-Agente de Orquestación

Coordinar múltiples agentes de IA (Codex, Claude Code, Gemini) para producir planes de implementación independientes, anonimizarlos y fusionarlos en un plan final resistente a sesgos.

Soporta: Claude Codex Code(CC)

🥈 80 Plata

Descargar el ZIP de la skill

Subir en Claude

Ve a Configuración → Capacidades → Skills → Subir skill

Activa y empieza a usar

Pruébalo

Usando "llm-council". Create a user authentication system with OAuth2

Resultado esperado:

Council runs 3 planners (Codex, Claude, Gemini) in parallel
Each produces independent plan with phases, risks, testing strategy
Plans are anonymized and randomized before judging
Judge evaluates and produces final merged plan in final-plan.md

Usando "llm-council". Build API rate limiting service

Resultado esperado:

Multiple AI perspectives suggest different approaches (token bucket, sliding window, fixed window)
Judge analyzes tradeoffs and recommends best solution
Final plan includes comparative analysis and selected approach rationale

Auditoría de seguridad

Riesgo bajo

v1 • 3/6/2026

Security audit completed. The skill orchestrates multiple AI CLI agents to create implementation plans. All detected patterns (external commands, filesystem, network) are intentional functionality for AI agent orchestration. The 'weak cryptographic algorithm' and 'path traversal' findings are false positives - the scanner misidentified JSON field names and hardcoded resource paths. No prompt injection or malicious behavior detected.

Archivos escaneados

4,058

Líneas analizadas

hallazgos

Auditorías totales

Problemas de riesgo bajo (3)

scripts/llm_council.py:294

External Command Execution

Skill spawns subprocess.Popen to run AI agent CLI tools (Codex, Claude, Gemini). This is intentional core functionality for multi-agent orchestration.

scripts/ui_server.py:50-76

Local UI Server Network Access

Skill runs a local Flask server for visualization. Network access is local-only (127.0.0.1), not for external data exfiltration.

scripts/llm_council.py:69

Config File Read/Write

Skill reads agent config from user config directory and writes output plans to local filesystem. Required for skill functionality.

Factores de riesgo

⚙️ Comandos externos (2)

scripts/llm_council.py:294 scripts/llm_council.py:820

📁 Acceso al sistema de archivos (1)

scripts/llm_council.py:1295-1300

Auditado por: claude

Puntuación de calidad

Arquitectura

100

Mantenibilidad

Contenido

Comunidad

Seguridad

Cumplimiento de la especificación

Lo que puedes crear

Planificación de Proyectos Complejos

Obtén planes de implementación imparciales al hacer que múltiples perspectivas de IA evalúen tu tarea, luego fusiona las mejores ideas en un plan robusto.

Toma de Decisiones de Arquitectura

Usar múltiples agentes de IA para proponer diferentes enfoques arquitectónicos, luego hacer que un juez evalúe los compromisos y recomiende la mejor opción.

Planificación de Revisión de Código

Generar propuestas de cambio exhaustivas que consideren múltiples ángulos antes de la implementación, reduciendo lagunas de supervisión y puntos ciegos.

Prueba estos prompts

Solicitud de Planificación Básica

Use the llm-council skill to create an implementation plan for: [describe your task]

Configuración de Agente Personalizado

Run llm-council with these agents: Codex (planner), Claude (planner), Gemini (judge). Task: [describe]

Comparación Multi-Modelo

Configure 4 different planners (Codex, Claude Opus, Claude Sonnet, Gemini) to produce plans for [task], then have judge select and merge the best approach.

Modo de Análisis Profundo

Run llm-council with high-timeout (600s), 3 retries, and include detailed risk analysis in the final merged plan for: [complex task]

Mejores prácticas

Proporcionar descripciones de tareas detalladas durante la entrada para mejorar la calidad del plan
Configurar al menos 3 planificadores para comparación significativa y diversidad
Mantener la sesión abierta hasta que el temporizador de 30 minutos se complete y se guarde final-plan.md
Revisar la salida del juez anonimizada para comprender los compromisos del plan antes de la implementación

Evitar

Iniciar el consejo sin configurar agentes de IA (primero debe ejecutar setup.sh)
Proporcionar descripciones de tareas vagas que conduzcan a planes genéricos
Matar la sesión antes de que se guarde final-plan.md (pierde el resultado fusionado)
Usar solo un planificador derrota el propósito de la reducción de sesgos multi-agente

Preguntas frecuentes

¿Qué herramientas de IA admite esta habilidad?

Es compatible con Codex CLI, Claude Code, Gemini CLI, OpenCode y herramientas CLI personalizadas. Ejecute ./setup.sh para configurar qué agentes usar.

¿Cómo selecciona el juez el mejor plan?

El juez evalúa planes anonimizados contra una rúbrica que cubre completitud, viabilidad, riesgos y estrategia de pruebas. Luego fusiona los mejores elementos en una recomendación final.

¿Puedo personalizar los agentes planificadores?

Sí, puede especificar cualquier número de planificadores en el JSON de especificación de tarea, junto con nombres de modelos, esfuerzo de razonamiento y argumentos extra.

¿Qué sucede si falla un planificador?

La habilidad reintenta planificadores fallidos hasta 2 veces. Si todos los reintentos fallan, le alerta para solucionar el problema antes de continuar.

¿Dónde se guardan los archivos de salida?

Los planes se guardan bajo ./llm-council/runs/<timestamp>/ incluyendo judge.md y final-plan.md para auditabilidad.

¿Por qué debo mantener la sesión abierta por 30 minutos?

El consejo necesita tiempo para ejecutar múltiples agentes de IA en paralelo, recopilar salidas, anonimizarlos, ejecutar el juez y producir el plan fusionado final. Cerrar prematuramente pierde todo el progreso.