llm-council

Zorganizuj zespół agentów AI (Claude, Codex, Gemini i inne) do równoczesnego opracowania niezależnych planów, a następnie połącz je w jeden finalny plan. Narzędzie eliminuje uprzedzenia poprzez anonimizację propozycji, obsługuje strukturalne wyjścia JSON, automatyczne ponawianie i obsługę błędów. Idealne gdy potrzebujesz solidnego, odpornego na błędy procesu planowania z udziałem wielu perspektyw.

1. Sprawdź, czy plik konfiguracji agentów już istnieje w katalogu $XDG_CONFIG_HOME/llm-council/agents.json lub ~/.config/llm-council/agents.json. Jeśli go nie ma, uruchom ./setup.sh aby skonfigurować dostępnych agentów (Codex, Claude Code, Gemini, OpenCode lub własne).

2. Przygotuj specyfikację zadania w formacie JSON. Przed uruchomieniem rady zadaj użytkownikowi szczegółowe pytania wyjaśniające: jakie są ograniczenia, kryteria sukcesu i potencjalne niejasności. Wyjaśnij, że odpowiadanie na pytania jest opcjonalne, ale więcej szczegółów poprawia jakość finalnego planu.

3. Uruchom radę poleceniem python3 scripts/llm_council.py run --spec /path/to/spec.json. Agenci będą pracować równolegle w tle, każdy generując niezależny plan implementacji.

4. Czekaj na zbieranie wyników. Rada anonimizuje i randomizuje plany, a następnie ocenia je, aby wybrać najlepsze elementy.

5. Finalny plan zostanie wygenerowany jako plik Markdown dla przejrzystości i audytu. Wszystkie artefakty są zapisywane w katalogu ./llm-council/runs/<timestamp> względem bieżącego folderu roboczego.

6. Jeśli chcesz zmienić domyślne ustawienia agentów, uruchom python3 scripts/llm_council.py configure — zapisze to nową konfigurację w pliku agentów.