local-council-execution

本地 Council 执行

未配置外部提供方时，改为召集一组独立的 Claude 子 Agent。每位成员只从一个角色出发作答，不会看到其他成员的回答；随后由你综合这些不同视角。

请先阅读——必须如实说明情况。 所有成员都是 Claude。他们共享先验认知和训练，因此，成员之间意见一致的信号很弱，不能视为验证。这里的价值在于提供独立视角并覆盖盲点，而不是达成共识。你生成的输出 MUST 明确说明这一点，MUST NOT 把成员意见一致说成是跨供应商的交叉印证。

步骤 0：确认这是本地 Council 场景（守卫条件）

本地 Council 是没有真实提供方时的备用方案，不是默认的“使用 Council”方式。只有满足以下条件之一时才继续：

1. 用户明确传入了 --local，或
2. 没有配置任何提供方，且用户接受了本地 Council 的提议。

如果你是通过其他方式进入此技能，请先确认确实没有提供方，再启动任何成员：

bash ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/query-council.sh --list-default 2>&1 | head -1

如果这里列出了一个或多个提供方，且用户没有要求使用 --local，停止——不要启动本地成员。请运行标准的跨供应商流程（council-execution），让真实提供方作答，因为同一模型的角色扮演，严格来说弱于用户实际可以使用的跨供应商 Council。

步骤 1：确定角色

加载库一次：

source ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/lib/prompts.sh
source ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/lib/roles.sh

如果用户传入了 --roles，其中已指定视角和成员数量——直接使用，并跳过数量确认：

local_council_roles "<--roles value>"

否则，询问用户要召集多少名成员，然后解析对应数量：

AskUserQuestion:
  Question: "How many independent perspectives should the local council convene? More members means broader angle coverage, but a longer run and synthesis."
  Header: "Members"
  multiSelect: false
  Options:
    - "4 (Recommended) - balanced breadth"
    - "3 - quick, three sharpest lenses"
    - "5 - thorough"
    - "6 - exhaustive"

随后将选定的数量作为计数传入：

local_council_roles "" "<chosen number>"

local_council_roles 会返回以逗号分隔的角色列表（例如 devil,simplicity,security,scalability）。每个角色对应一名 Council 成员； N = 角色数量。它会从多样化的顺序中选取，并将数量限制在 8 个可用角色之内——如果用户想要更多角色或指定视角，可以传入 --roles （例如 --roles=security,devil,simplicity,scalability,dx,compliance）。如需确保安全，可运行 validate_roles "<list>"；如果角色未知，该命令会返回非零值。

步骤 2：整理问题和上下文

整理每位成员需要回答的文本：

• 用户的问题。
• 通过 --file 或自动上下文收集的任何文件上下文（与跨供应商流程会发送的上下文相同）。将其直接写入文本中，这样成员即使也会自行读取引用的文件，仍能据此推理。

步骤 3：并行启动成员

对每个角色，构建注入角色的提示词并启动一名成员。确切的提示词和 build_prompt_with_role 调用方式请参阅 agent-prompt-template.md。

在一条消息中启动所有成员（多个 Agent 工具调用），并设置：

• subagent_type: "general-purpose"
• run_in_background: true

关于成员的说明（彼此独立、互不知情、遵循指定视角、返回格式）都写在提示词中——请参阅模板。将它们一起启动可使其并发运行，并确保每位成员都看不到其他成员的回答。

步骤 4：收集结果

每位后台成员完成时，系统会自动通知你。请等待所有成员完成后再综合结果。如果某位成员失败或超时，请注明并继续处理其余成员的结果。

步骤 5：展示各方视角

请原样用以下横幅开头（以便如实说明情况）：

本地 Council——这些视角都来自 Claude 扮演不同角色，而非不同的 AI 供应商。请将意见一致视为共同的起点，并进一步检验，而非独立确认。

然后，为每位成员添加一个以角色命名的标题，并在标题下展示其视角（显示名称请使用 get_role_name "<role>"）：

## 🗳️ {ROLE_NAME}

{member's Position / Key points / Risks & blind spots / Confidence}

第 6 步：综合——关注角度，而非共识

由于成员共享同一个模型，综合时应围绕观点分歧和覆盖面展开， 而非认同程度：

• 共同出发点 — 成员观点趋同之处。明确指出这是需要压力测试的共同先验，而非佐证，并追问他们是否会因为相同的原因而遗漏了什么。
• 真正的张力 — 不同角色意见相左之处，以及用户的具体情况意味着哪种张力在此处最重要。
• 盲点 — 某位成员提出的风险，而其他成员的方法会忽视这些风险。此外，还要指出没有任何成员提及的事项。
• 建议方向 — 给出你综合后的最佳建议，说明哪些角色支持该建议，以及真正的不确定性仍在哪里。

第 7 步：保存输出

mkdir -p .claude/council-cache

将完整输出（横幅 + 所有成员观点 + 综合内容）写入 .claude/council-cache/local-council-{TIMESTAMP}.md，其中 TIMESTAMP 为当前 Unix 时间戳。然后告知用户：

---

本地 council 已保存至 .claude/council-cache/local-council-{TIMESTAMP}.md 如需获取跨供应商观点，请配置提供商密钥或安装 CLI （/claude-council:status 可显示可用选项）。

错误处理

• 如果某位成员失败，请显示失败信息并继续处理其他成员。
• 如果所有成员都失败，请清楚地报告，并建议重试。
• 如果最终只解析出一个角色，请说明这一点——只有一位成员的“council”只是单一角色扮演式回答，用户应该了解这一点。