council-of-high-intelligence
CLI 도구0xNyk/council-of-high-intelligence
18개의 AI 페르소나가 프로바이더를 넘나들며 난제를 토론합니다.
개요
이것은 18명의 유명한 AI 페르소나(아리스토텔레스, 파인만 등)를 모아 구조화된 다중 라운드 심의를 진행하는 명령줄 도구로, 여러 LLM 제공업체의 다양한 추론을 활용하여 이견과 숨겨진 가정을 드러내고, 사용자가 더 현명한 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.
README 미리보기
# Council of High Intelligence\n\n\n \n\n\n\n 18 AI personas deliberate your hardest decisions across multiple LLM providers. One command.\n\n\n\n \n \n \n \n \n \n\n\n\nTable of Contents\n\n- [Quickstart](#quickstart)\n- [Why This Works](#why-this-works)\n- [The 18 Council Members](#the-18-council-members)\n- [Three Deliberation Modes](#three-deliberation-modes)\n- [Multi-Provider Auto-Routing](#multi-provider-auto-routing)\n- [Deliberation Protocol](#deliberation-protocol)\n- [Installation](#installation)\n- [Requirements](#requirements)\n- [Contributing](#contributing)\n- [Support the Project](#support-the-project)\n\n\n\n## Quickstart\n\n### Claude Code\n\n```bash\ngit clone https://github.com/0xNyk/council-of-high-intelligence.git\ncd council-of-high-intelligence\n./install.sh\n```\n\nThen in Claude Code:\n\n```\n/council Should we open-source our agent framework?\n/council --quick Should we add caching here?\n/council --duo Should we use microservices or monolith?\n```\n\n### Codex\n\n```bash\ngit clone https://github.com/0xNyk/council-of-high-intelligence.git\ncd council-of-high-intelligence\n./install.sh --codex\n```\n\nThen in Codex:\n\n```\n/council Should we open-source our agent framework?\n/council --quick Should we add caching here?\n/council --duo Should we use microservices or monolith?\n```\n\n## Why This Works\n\nA single LLM gives you one reasoning path dressed up as confidence. Ask it a hard question and you get a fluent, structured, wrong answer. The council gives you structured disagreement instead:\n\n- **Get genuinely different perspectives** — polarity pairs force real tension (Socrates destroys assumptions; Feynman rebuilds from first principles). Multi-provider routing spreads members across Claude, OpenAI, Gemini, and Ollama so you get actually different reasoning, not costume changes on one model\n- **Catch wrong questions early** — the Problem Restate Gate makes every member reframe the question before analysis begins. If 3 memb
FAQ (5)
문제 해결CHANGELOG.md가 없을 때 install.sh가 0.0.0 fallback을 사용하는 대신 즉시 종료되는 이유는 무엇인가요?
set -euo pipefail 환경에서는 파일이 없으면 sed가 실패하고, pipefail 때문에 head가 포함된 파이프라인이 ${PROJECT_VERSION:-0.0.0}이 실행되기 전에 실패합니다. 명령 치환에 || true를 추가하세요:
PROJECT_VERSION="$(sed -nE 's/^## \[([0-9]+\.[0-9]+\.[0-9]+)\].*/\1/p' "${SCRIPT_DIR}/CHANGELOG.md" 2>/dev/null | head -1 || true)"
PROJECT_VERSION="${PROJECT_VERSION:-0.0.0}"
또는 sed를 실행하기 전에 파일이 존재하는지 확인하고, 파일이 없으면 0.0.0을 할당할 수도 있습니다. 이 수정 사항은 PR #60에서 추적되고 있습니다.
문제 해결Windows에서 strftime('%b %-d, %Y')를 사용할 때 발생하는 Python ValueError: Invalid format string 오류를 해결하는 방법
이식성 없는 glibc/BSD %-d 지시자를 명시적 날짜 형식 지정으로 대체합니다. scripts/gen-star-history.py에서 다음을 변경하세요:
updated = pts[-1][0].strftime("%b %-d, %Y")
다음과 같이:
d = pts[-1][0]
updated = f"{d:%b} {d.day}, {d.year}"
%-d는 Windows Python에서 지원되지 않지만, d.day는 패딩 없는 동일한 일자 숫자를 이식 가능하게 생성합니다.
문제 해결모델이 설치되어 있지 않은데 detect-providers.sh가 Ollama를 사용 가능하다고 보고하는 문제를 어떻게 수정하나요?
비어 있지 않은 파싱된 모델 목록을 기준으로 Ollama 가용성을 제한하는 PR #61이 포함된 릴리스로 업그레이드하세요. scripts/detect-providers.sh를 수동으로 패치하는 경우, 먼저 ollama list를 파싱하고 모델 행이 하나 이상 존재할 때만 ollama_available=true를 설정하세요:
if model_list="$(run_with_timeout ollama list 2>/dev/null)"; then
ollama_model_names="$(printf '%s\n' "$model_list" | tail -n +2 | awk 'NF {print $1}')"
if [ -n "$ollama_model_names" ]; then
ollama_available=true
ollama_models="$(printf '%s\n' "$ollama_model_names" | head -5 | sed 's/.*/"&"/' | paste -sd ',' -)"
fi
fi
임시 해결 방법으로, 모델을 하나 이상 pull한 후 ollama list가 헤더뿐만 아니라 데이터 행도 표시하는지 확인하세요:
ollama pull llama3.2
ollama list문제 해결Session Metadata에서 누락된 STEP 4 및 STEP 6 enforcement 호출을 어떻게 추적할 수 있나요?
feat: add enforcement call tracking to session metadata 변경 사항이 포함된 스킬 버전으로 업그레이드하세요. 이 수정은 Session Metadata에 두 개의 필드를 추가합니다: 일반 라운드 외부에서 발생한 enforcement 모델 호출의 총 횟수인 enforcement_calls와 트리거별 횟수인 enforcement_breakdown. enforcement 프로브는 라운드가 아니므로 rounds_run은 변경하지 않고 유지하세요. 출력 예시: enforcement_calls: 2 및 enforcement_breakdown: { agreement_check: 2 }. 커밋 0f63c19에 고정되어 있는 경우 이러한 호출이 기록되지 않으므로 벤치마크 토큰 절감량이 과대평가될 수 있습니다. 업데이트하거나 dissent quota, novelty gate, agreement check, anti-recursion 및 누락/파싱 가능한 STANCE: 처리에서 발생한 enforcement 디스패치를 수동으로 집계하세요.
문제 해결E3, E7, E9가 누락되고 호스트 간에 council 투표 집계가 다른 경우 SKILL.opencode.md 드리프트를 어떻게 수정하나요?
drift-guard 및 stale-documentation 수정을 위한 PR #48을 적용하거나 병합한 후, SKILL.opencode.md가 SKILL.md v1.2.0과 일치하는지 확인하세요. 필수 콘텐츠 수정 사항: 커밋 cbc2ac0의 E3 멤버별 reasoning_method 주입을 추가하고, 커밋 4ce07d0의 E7 ./.council.yaml Project Overrides 및 E9 신뢰도 가중 집계를 추가하며, Asset Resolution 섹션을 복원하세요. E9의 경우 high=1.0, med=0.75, low=0.5를 사용하여 투표 가중치를 base weight × confidence factor로 계산하고, W_total은 기본 가중치로 보고하세요. scripts/council-simulation-checklist.sh에 SKILL.opencode.md 존재 여부 및 install.sh --dry-run --opencode 검사를 추가하고, .github/workflows/lint.yml의 markdownlint에 해당 파일을 추가하며, PR 템플릿에 네 번째 coordinator-file 패리티 체크박스를 추가하여 가드를 확장하세요. 또한 CLAUDE.md를 수정하고 Demo E에 누락된 Vote Tally 필드를 추가하세요. 다음으로 확인하세요: grep -c reasoning_method SKILL.md SKILL.opencode.md, grep -ci council.yaml SKILL.md SKILL.opencode.md, sed -n '456,470p' SKILL.opencode.md, grep -rn opencode scripts/council-simulation-checklist.sh .github/workflows/lint.yml .github/PULL_REQUEST_TEMPLATE.md.