llm-council
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Deliberationsverfahren (Karpathys „LLM Council") für Entscheidungen mit echten Zielkonflikten — unabhängige Perspektiven erzeugen, sich gegenseitig kritisieren lassen, dann synthetisieren. Nutzen bei Strategie, Positionierung, Architektur, Preisgestaltung, Priorisierung, Design-Richtung. NICHT für Faktenfragen, Zusammenfassungen, Übersetzungen oder kleine Aufgaben.
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Other files people use alongside this one.
Files found in the same public projects as a version of this one, more often than they turn up anywhere else. Each project counts once, large collections count for less, and this file's own repository is left out.
IgorGanapolskySkillgraphify
Query the local Graphify-Labs AST knowledge graph for ThumbGate architecture questions (what connects X to Y, explain a symbol, PreToolUse/gates/adapters). Slash: /graphify.
Also in 6 projects that use this
neurofooSkillpremortem
Pre-mortem analysis that imagines a plan has failed, then works backward to identify causes and preventions. Use before launches, major decisions, or risky initiatives to surface hidden risks.
Also in 3 projects that use this
AnasX7Skillbrandkit
Premium brand-kit image generation skill for creating high-end brand-guidelines boards, logo systems, identity decks, and visual-world presentations. Trained for minimalist, cinematic, editorial, dark-tech, luxury, cultural, security, gaming, developer-tool, and consumer-app brand systems. Optimized for intentional logo concepting, refined composition, sparse typography, strong symbolic meaning, premium mockups, art-directed imagery, and flexible grid layouts.
Also in 3 projects that use this
AnasX7Skillminimalist-ui
Clean editorial-style interfaces. Warm monochrome palette, typographic contrast, flat bento grids, muted pastels. No gradients, no heavy shadows.
Also in 3 projects that use this
Microsoft AzureSkillhumanizer
Tone enforcement patterns for external-facing community responses
Also in 3 projects that use this
VercelSkillvercel-react-best-practices
React and Next.js performance optimization guidelines from Vercel Engineering. This skill should be used when writing, reviewing, or refactoring React/Next.js code to ensure optimal performance patterns. Triggers on tasks involving React components, Next.js pages, data fetching, bundle optimization, or performance improvements.
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- rohitg00/pro-workflow★ 2.9ksame name
- aiwithremy/claude-skills-llm-council★ 1.8ksame name
- am-will/codex-skills★ 1ksame name
- gcpdev/llm-council-skill★ 428same name
- ffroliva/gflow-cli★ 367same name
- happycapy-ai/Happycapy-skills★ 137same name
- nicmarti/skills-weaver★ 30same name
- oliwoodman/llm-council-skill★ 25same name
- gestordeaudiencia/llm-council-skill-ptbr★ 20same name
- am-will/llm-council★ 16same name
42 more not listed
How matches are found. Word for word: the exact same text. Edited: shares passages with this file (“99% same” means 99% of its five-word phrases also appear here; 10% or more counts). Their own version: similar meaning, or, weakest, the same name. We can’t tell which project had it first. Projects are counted among the 200 most-starred candidates, and mentions are links to the repository we found, up to 50 per site, so both counts are a floor.
In this repository81 other files it gives its agents.
- accessibility-action-planSkill
- accessibility-auditSkill
- accessibility-finding-explainerSkill
- accessibility-report-summarySkill
- agent-config-authoringSkill
- agents-sdkSkill
- ai-ux-patternsSkill
- alt-text-generatorSkill
- anti-ai-copySkill
- aria-usage-reviewSkill
- astro-architectureSkill
- astro-client-scriptsSkill
- astro-component-a11y-reviewSkill
- before-after-accessibility-commsSkill
- bfsg-risk-language-softenerSkill
- biomeSkill
- blog-from-transcriptSkill
- brand-voice-dnaSkill
- case-study-from-auditSkill
- client-email-after-auditSkill
- cloudflare-email-serviceSkill
- cloudflare-one-migrationsSkill
- cloudflare-oneSkill
- cloudflareSkill
- complexity-judgmentSkill
- component-doc-writerSkill
- content-clarity-a11y-checkSkill
- content-qaSkill
- conversation-retrospectiveSkill
- darkmodeSkill
- deep-researchSkill
- design-directionsSkill
- design-systemsSkill
- durable-objectsSkill
- faq-from-issuesSkill
- form-accessibility-reviewSkill
- frontend-designSkill
- handoffSkill
- i18nSkill
- image-to-webpSkill
- keyboard-navigation-reviewSkill
- knowledge-baseSkill
- landing-and-site-builderSkill
- landingpage-from-briefingSkill
- lighthouse-axe-result-explainerSkill
- linkedin-post-from-contentSkill
- local-business-seoSkill
- mcp-builderSkill
- mdx-contentSkill
- motion-designSkill
- native-html-uiSkill
- newsletter-from-auditSkill
- overlay-tool-risk-explainerSkill
- playwrightSkill
- post-auditSkill
- remotionSkill
- sandbox-migrate-to-nextSkill
- sandbox-nextSkill
- sandbox-sdkSkill
- sandbox-stableSkill
- The first 60 shown.
The file
Files
LLM Council
Kein Super-Prompt, sondern ein Qualitätssicherungs-Verfahren gegen die zwei Kernschwächen von Sprachmodellen: Halluzination (plausibel, aber falsch) und Confirmation Bias (das Modell übernimmt die im Prompt implizierte Richtung, statt sie zu prüfen). Statt einer Meinung → mehrere unabhängige Sichten, gegenseitige Kritik, begründete Synthese. Wie Peer Review.
Wann verwenden
Entscheidungen mit echten Trade-offs: Unternehmens-/Produktstrategie, Positionierung, Architektur, größere Investitionen, Preisgestaltung, Feature-Priorisierung, Design-Richtung.
Wann NICHT
Faktenfragen, Zusammenfassungen, Übersetzungen, Textentwürfe, kleine Code-Aufgaben. Dort ist der Aufwand reiner Overkill.
Beste Form: mehrere unabhängige Agents
In Claude Code läuft das echt-parallel, nicht simuliert — das ist der Kern: echte Unabhängigkeit schlägt Rollenspiel in einem Kontext.
- Phase 1 — Unabhängige Erstantworten. Mehrere Ratsmitglieder bekommen
exakt dieselbe Frage und sehen einander NICHT. Per
Agent-Tool mehrere Agents parallel spawnen (oder dasWorkflow-Tool für die 3-Stufen-Pipeline). Verhindert Gruppendenken. - Phase 2 — Anonymisiertes Peer Review. Jedes Mitglied bekommt alle anderen Antworten, aber anonym („Antwort A/B/C", nicht „GPT/Claude") — sonst Marken-/Reihenfolge-Bias. Jedes beantwortet: Welche Antwort ist am stärksten? Welche hat den größten blinden Fleck? Was haben ALLE übersehen?
- Phase 3 — Chairman. Ein weiteres Modell bekommt alle Erstantworten + Bewertungen. Es beantwortet NICHT erneut die Frage, sondern gewichtet: Gemeinsamkeiten, Widersprüche, starke Argumente → konsolidierte Empfehlung.
Wenn mehrere Anbieter verfügbar sind (GPT, Claude, Gemini, Grok via OpenRouter o.ä.), erhöht das die Diversität zusätzlich.
Disziplin gegen Anchoring
- Formuliere jede Perspektive falsifizierbar: „Wenn X zutrifft, sagt das Y voraus" — nicht bloß plausibel. Prüfbare Vorhersagen schlagen wohlklingende Meinungen.
- Erzeuge 3–5 gerankte Perspektiven und zeige dem User die Rangliste VOR der Chairman-Synthese. Billiger Checkpoint: der User re-rankt oft sofort und verhindert, dass sich die Synthese an der erstbesten Sicht festbeißt.
Vereinfachte Ein-Modell-Variante (5 Denkrollen)
Ohne mehrere Modelle: dasselbe Modell nimmt nacheinander fünf Denkmethoden ein (keine Berufe). Weniger unabhängig, aber deutlich besser als eine Antwort.
- Skeptiker — „Warum scheitert das?" Risiken, Fehlannahmen, Schwachstellen.
- Grundsatz-Denker — „Ist das überhaupt das richtige Problem?"
- Visionär — „Welches Potenzial übersehen alle?"
- Außenstehender — kein Vorwissen: unklare Begriffe, implizite Annahmen, blinde Flecken der Experten.
- Macher — „Was mache ich Montagmorgen konkret?"
Danach Meta-Kritik: Welche Argumentation war am stärksten? Welche Rolle hatte den größten blinden Fleck? Was haben alle gemeinsam übersehen? — Diese Selbstkritik ist der wertvollste Teil.
Output (Chairman-Synthese)
- Wo besteht Einigkeit?
- Wo gibt es echten Widerspruch?
- Was wurde fast vergessen?
- Empfehlung (kein Mittelwert, sondern gewichtet)
- Erster konkreter Schritt
Gotchas
- Rollen-Simulation in EINEM Modell ≠ echte Diversität — alle Antworten stammen aus demselben Wissens-/Denkraum. Für die stärkste Wirkung echte unabhängige Agents/Modelle nutzen.
- „Was haben alle übersehen?" ist die ergiebigste Frage — nicht weglassen.
- Anonymisieren im Peer Review, sonst bewertet das Modell Marken statt Inhalte.
- Der Mensch bleibt fachlicher Entscheider; die Synthese ist Entscheidungshilfe.
Paart sich mit [[landing-and-site-builder]] als Entscheidungs-Gate vor dem Bauen.
Does it work?
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No reviews yet
People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.
- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

