llm-council-plugin
一个让多个AI模型协同评审代码、解决技术问题的共识引擎。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：llm-council-plugin。 它的用途是：一个让多个AI模型协同评审代码、解决技术问题的共识引擎。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/llm-council-plugin/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“/council 请评审这段Python函数的安全性，它处理用户输入。” 插件会并行征询Claude、Codex和Gemini的意见，然后让它们互相评审，最后Claude Opus会综合所有讨论，给出一个包含潜在漏洞（如SQL注入风险）和修复建议的最终裁决。
介绍
LLM Council Plugin 解决了单一AI模型在复杂技术问题（如代码评审、架构设计）上可能存在偏见或局限性的问题。它通过一个三阶段工作流来运作：首先并行调用 Claude、OpenAI Codex 和 Google Gemini 等多个模型各自给出独立见解；然后让这些模型进行交叉评审，互相审视对方的答案；最后由 Claude Opus 担任“主席”，综合所有意见和评审反馈，形成一个最终的、经过深思熟虑的“裁决”。
使用起来非常直接。在 Claude Code 中安装此插件后，你可以通过特定的命令（如 /council）来发起一个“议会”讨论。你只需提出你的技术问题或粘贴需要评审的代码，插件便会自动启动上述工作流，并在完成后将最终的综合结论呈现给你，同时也会展示各个模型的原始意见和交叉评审过程。
这个插件非常适合那些追求高质量、多角度技术解决方案的开发者。无论是全栈开发、后端开发还是智能体开发者，在处理关键代码审查、评估复杂算法方案或制定技术决策时，都可以借助它来获得更全面、更可靠的AI辅助。对于项目经理和测试工程师，它也能在评估技术方案风险或审查自动化测试代码时提供有价值的参考。
使用前请务必确保已安装 Claude CLI 和 jq 工具，后者对安全验证至关重要。虽然插件可以仅使用 Claude CLI 运行，但为了获得真正的“多模型共识”优势，建议尽可能配置齐 Codex 和 Gemini CLI。初次使用建议从简单的代码片段评审开始，以熟悉其输出格式和决策逻辑。
核心特点
核心区别在于其“多模型议会”机制，并非简单聚合多个AI的回答，而是引入了“交叉评审”和“主席合成”环节，模拟了人类专家团队的讨论与决策过程，旨在产生比单一模型或简单投票更可靠、更深思熟虑的结论。
注意事项
不适合需要极速响应的简单查询，且其效果和成本高度依赖于配置的多个外部AI模型API的可用性与性能。
常见问题
必须安装所有三个AI模型的CLI吗？
不是。仅安装Claude CLI即可运行，但只有配置了Codex和Gemini CLI才能启用完整的三模型议会，获得更丰富的视角。
安装时提示缺少jq怎么办？
jq是必须的JSON解析工具，用于安全验证。请根据你的操作系统（如macOS用brew，Ubuntu用apt）安装jq，否则安全检测功能将失效。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/llm-council-plugin/raw/index.md 读取 llm-council-plugin 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/llm-council-plugin/raw/index.md（查看排版版本）