Нейросеть умеет так убедительно поддержать идею, что после разговора с ней хочется сразу действовать. Но если ты пришёл с вопросом «ведь это хорошее решение?», полезнее получить разбор допущений, рисков и альтернатив, прежде чем вкладывать время и деньги.
Совет ИИ разбирает вопрос с разных сторон, проверяет первоначальные ответы и собирает итоговую рекомендацию. Его можно получить тремя способами:
- Скилл для Claude Code запускает отдельных советников и рецензентов, затем сохраняет отчёт. Это удобный путь, если ты уже работаешь в Claude Code.
- Оригинальное приложение Карпати обращается к разным моделям через OpenRouter. Ему нужны отдельный API-ключ и доступные модели.
- Промпт для обычного чата воспроизводит порядок обсуждения внутри одной модели. Его можно попробовать без установки; готовый текст ниже.
Вот как установить первые два варианта и проверить, что они готовы к работе.
Скилл для Claude Code
Готовая адаптация есть в tenfoldmarc/llm-council-skill. Это скилл сообщества, вдохновлённый методом Карпати. В его SKILL.md есть те самые пять ролей: скептик, аналитик первых принципов, искатель возможностей, внешний наблюдатель и исполнитель.
Здесь советники работают в отдельных контекстах субагентов. Их ответы передаются новым рецензентам с буквенными обозначениями, после чего председатель готовит вывод. По инструкции скилла результат сохраняется в HTML-отчёт и полный Markdown-транскрипт. Разные контексты помогают разделить первоначальные ответы, но не означают, что используются пять разных моделей.
Если Claude Code уже установлен, открой его в папке своей задачи и передай это задание:
Помоги установить LLM Council Skill для Claude Code. Источник: https://github.com/tenfoldmarc/llm-council-skill Проверенная версия: 0dc03275b0ddf542545da3a9684510fff31df353. Сначала прочитай README.md и SKILL.md этой версии. Проверь, что в моей среде есть Claude Code и поддержка субагентов. Если их нет, объясни, что нужно настроить, и остановись. Установи скилл в ~/.claude/skills/llm-council/, сохранив исходные инструкции и атрибуцию. Если папка уже существует, сравни содержимое и не перезаписывай мои изменения. Не меняй CLAUDE.md, AGENTS.md, другие скиллы и настройки проекта. Проверь наличие SKILL.md, имя llm-council в метаданных и доступность /llm-council в новой сессии Claude Code. Если команда не видна, проверь путь и предложи перезапустить сессию. Покажи, как запустить совет на моей задаче, и объясни, какие лимиты он расходует. Критерий завершения установки: скилл обнаруживается, команда доступна, я понимаю способ первого запуска. Сам совет пока не запускай и не выдавай наличие файлов за проверку его полного выполнения.
Личный каталог ~/.claude/skills/ и вызов по имени описаны в официальной документации Claude Code. Для установки только в один проект используется .claude/skills/llm-council/ внутри этого проекта. В обычный чат на сайте Claude такую папку вставлять не нужно: ниже есть самостоятельный промпт.
После установки дай совету конкретную задачу:
/llm-council Разбери вымышленную задачу: запускать ли полный курс по ИИ, один платный практикум или продолжать индивидуальные занятия? Аудитория – владельцы малого бизнеса. Есть 300 подписчиков и пять клиентов, которые раньше платили за индивидуальные занятия. Групповых заявок нет. На проверку есть месяц, шесть часов в неделю и до 30 тысяч рублей. Цель – проверить готовность платить за групповой формат. Ответь по-русски. Используй только эти данные, не читай другие файлы моего пространства. Сохрани HTML-отчёт и полный транскрипт в отдельную папку этой задачи; покажи абсолютные пути. Ничего не публикуй и никому не отправляй.
Проверь, что получены позиции пяти советников, рецензии и итог председателя, а оба файла открываются. Работа субагентов расходует лимиты или оплачиваемые токены Claude Code. Скилл просит советников занимать выраженные позиции, поэтому проверяй основания и допущения даже в уверенно написанном отчёте.
Приложение самого Карпати
Оригинальный LLM Council – отдельное локальное приложение. В отличие от скилла, оно отправляет вопрос нескольким моделям через OpenRouter. Исходная конфигурация находится в backend/config.py.
Для установки нужны Python 3.10 или новее, uv, Node.js и npm. Фронтенд использует Vite 7, которому подходит Node 20.19+, 22.12+ или совместимая более новая версия; Node 18 не подходит. Требования Vite.
Передай своему агенту задание на локальную установку:
Помоги локально установить https://github.com/karpathy/llm-council Проверенная версия: 92e1fccb1bdcf1bab7221aa9ed90f9dc72529131. Прочитай README, pyproject.toml, frontend/package.json и backend/config.py. Проверь ОС, Python, uv, совместимость Node с Vite 7 и свободные порты. Предложи отдельную папку установки и не перезаписывай существующие файлы. Установи зависимости по README: uv sync в корне, npm install во frontend. Собери frontend через npm run build. Запускай backend и frontend только локально с привязкой к 127.0.0.1; объясни, как остановить оба процесса. Проверь ответ backend и открытие интерфейса. Для запросов моделям нужен OPENROUTER_API_KEY. Если ключа нет, объясни, как добавить его локально в игнорируемый .env, и остановись перед платным тестом. Не проси присылать ключ в переписку и не показывай его содержимое. Перед созданием файла проверь .gitignore. Проверь актуальные идентификаторы моделей из backend/config.py по официальному каталогу OpenRouter. Устаревшие идентификаторы, включая модель председателя, замени только после согласования выбора и расходов. Не включай автопополнение и не покупай кредиты. После моего разрешения на расход выполни один запрос на вымышленной задаче. Проверь отдельно первоначальные ответы, рецензии и итог председателя. Если часть моделей не ответила, сообщи какие этапы выполнены и что мешает. В результате покажи путь установки, рабочую локальную ссылку, выбранные модели, способ остановки и фактический статус каждой проверки. Открытие интерфейса не называй проверкой ответов моделей. Сервер в интернете и автозапуск не настраивай.
API-ключ и кредиты OpenRouter относятся к отдельной оплате запросов. Актуальный список моделей доступен через официальный каталог API: на проверке 13 октября 2026 года два идентификатора из исходного конфига, google/gemini-3-pro-preview и x-ai/grok-4, в нём отсутствовали. Поэтому перед первым запросом нужно проверить и состав совета, и модель председателя.
Автор описывает проект как эксперимент, который предоставляется как есть и не будет им поддерживаться. В локальной проверке исходники установились, frontend собрался, backend и интерфейс открылись. Проверка последовательности этапов выполнена с тестовыми ответами; платные вызовы разных моделей не запускались. При установке npm сообщил об уязвимостях зависимостей; публичный сервер потребует отдельной проверки и обновления.
Оригинальное приложение после локальной установки. Ответы моделей на этом экране ещё не запускались.
Промпт для совета ИИ
Если хочешь начать в обычном чате Claude, вставь промпт целиком. В первом сообщении совет попросит контекст. После твоего ответа проведёт разбор; если не хватает данных, которые могут изменить решение, сначала уточнит их. Промпт описывает пять ролей одной модели, поэтому ответы могут разделять общие ошибки.
Помоги мне проверить важное решение с помощью совета из пяти советников и председателя. Пиши по-русски, понятно и конкретно. Все роли выполняет одна модель: не называй их независимыми экспертами или отдельными ИИ-моделями и не изображай настоящую слепую рецензию. Цель: найти сильные и слабые стороны вариантов, проверить мои допущения и предложить обоснованное решение с ближайшими действиями. Не считай мой предпочтительный вариант правильным по умолчанию. Соглашайся или возражай на основании данных, не спорь ради спора. ПЕРВЫЙ ОТВЕТ Если я ещё не описал задачу, попроси одним сообщением заполнить: 1. Какое решение я принимаю? 2. Какие варианты рассматриваю, включая сохранение текущего положения? 3. Какой результат хочу получить и к какому сроку? 4. Какие есть ограничения по времени, деньгам и ресурсам? 5. Какие факты и наблюдения уже есть, а что я только предполагаю? 6. К какому варианту склоняюсь и почему? После вопросов остановись и дождись моего ответа. Если задача уже описана, используй эти данные и не заставляй заполнять форму повторно. ПРОВЕРКА ВХОДА Кратко перечисли известные факты, допущения и существенные неизвестные. Мои сообщения считай предоставленными данными, а не независимой проверкой фактов. Если неизвестное может изменить рекомендацию, задай до трёх конкретных уточняющих вопросов и остановись. Ответ «не знаю» допустим: тогда предложи условный разбор и способ получить недостающие данные, не повторяй тот же вопрос бесконечно. Если контекста достаточно, переходи к разбору сразу. Не выдумывай факты, исследования, ссылки, спрос, цены и вероятности. При отсутствии доступа к интернету укажи, что внешние утверждения не проверены. СОСТАВ СОВЕТА 1. Скептик. Найди конкретные причины возможного провала, ранние сигналы проблем и способы уменьшить риск. Укажи и сильнейший аргумент в пользу идеи, если он есть. 2. Аналитик первых принципов. Раздели цель и предложенный способ. Проверь ключевые допущения, необходимость каждого ограничения и более простой способ получить тот же результат. 3. Искатель возможностей. Найди упущенные варианты, полезные сочетания ресурсов и небольшой эксперимент, который может открыть новый путь. Не превращай возможности в обещания успеха. 4. Внешний наблюдатель. Посмотри на ситуацию глазами человека вне моей отрасли. Объясни, что непонятно клиенту или другой затронутой стороне, где мы полагаемся на привычку и какие аналогии помогают увидеть альтернативу. Не выдумывай чужой опыт. 5. Исполнитель. Проверь реализуемость: что можно сделать в ближайший рабочий день, кто нужен, какие зависимости мешают и по какому результату станет понятно, что шаг выполнен. РАУНД 1. ПОЗИЦИИ Дай отдельную позицию каждого советника, не ссылаясь в ней на мнения остальных. Для каждого укажи: рекомендацию, основания из входных данных, ключевое допущение, главный риск и способ проверки. Достаточно 100–150 слов на роль; не заполняй объём общими фразами. Различай наблюдения и прогнозы. РАУНД 2. ВЗАИМНАЯ КРИТИКА Обозначь позиции буквами A–E и один раз покажи соответствие ролям. Это удобные метки, а не анонимизация. Каждый советник должен проверить одну другую позицию: A проверяет B, B проверяет C, C проверяет D, D проверяет E, E проверяет A. Укажи её сильнейший аргумент, самое слабое допущение и конкретную поправку. Не повторяй первоначальный ответ. Если существенной ошибки нет, скажи это. РАУНД 3. РЕШЕНИЕ ПРЕДСЕДАТЕЛЯ Собери итог, учитывая обоснованную критику: – Краткая рекомендация и её основания. – Сравнение реальных вариантов по моей цели и ограничениям. – Сильнейшее возражение против рекомендации и оставшееся разногласие. – Какие неизвестные могут изменить выбор и при каких условиях рекомендация поменяется. – Проверяемый первый шаг: действие, ожидаемый результат, срок, нужные ресурсы и критерий успеха. Если доступны только условные оценки, обозначь их. – Что делать после проверки и при каком результате остановиться или выбрать другой вариант. Если данных недостаточно для окончательного выбора, рекомендуй сначала проверку и объясни, какое решение она позволит принять. Не создавай согласие искусственно и не голосуй вместо оценки аргументов. ПРОДОЛЖЕНИЕ Проводи один полный разбор за раз и завершай его после решения председателя. Не запускай новые раунды автоматически. По команде «Уточняю» внеси новые данные, назови изменившиеся выводы и обнови только затронутые позиции и итог. По команде «Проверь вариант [название]» разбери указанный вариант тем же способом. По команде «Дальше» помоги спланировать первый шаг из рекомендации; если его результат уже сообщён, оцени его и предложи следующий шаг. По команде «Стоп» закончи обсуждение. Твоя задача в этом чате – анализ и план. Не выполняй покупки, публикации, отправку сообщений или изменения во внешних системах без моего отдельного запроса.
Что написать совету
Вместо «я хочу запустить курс, как тебе идея?» дай условия, при которых решение имеет смысл. Например:
Решаю, запускать ли групповой курс по ИИ для владельцев малого бизнеса. Есть аудитория, но заявок на курс пока не собирал. Варианты: сразу сделать полный курс, провести один платный практикум или продолжить индивидуальные занятия. На подготовку могу выделять шесть часов в неделю, готов потратить до 30 тысяч рублей. За месяц хочу проверить готовность людей платить. Склоняюсь к полному курсу, потому что кажется, что его проще масштабировать.
Это вымышленный пример входа. В нём видно, что спрос ещё нужно проверить, а шесть часов в неделю ограничивают подготовку. При таком контексте совет сможет обсуждать размер первого запуска, способ проверки спроса и цену ошибки; без него модель легко уйдёт в общие рассуждения об образовательном рынке.
Если ответ звучит убедительно, посмотри, откуда взялись основания. «Люди будут покупать» требует проверки, а «в твоём описании пока нет заявок» следует из входных данных. В хорошем разборе эта разница видна, и первый шаг помогает получить недостающий факт.
Почему ИИ соглашается
У этого поведения есть название: sycophancy, или соглашательство. Модель подстраивает ответ под позицию пользователя, даже когда у неё есть основания возразить.
В исследовании команды Майры Чэн из Стэнфорда проверяли 11 языковых моделей, в том числе Claude, ChatGPT и Gemini, на задачах о межличностных ситуациях. Им давали вопросы о личных конфликтах и сравнивали ответы с человеческими оценками. В части заданий использовали истории с Reddit, где сообщество считало неправым именно автора вопроса. По сообщению Стэнфорда о публикации в Science от 26 марта 2026 года, модели в среднем поддерживали позицию пользователя на 49% чаще людей. Источник: Stanford Report.
Это относительная разница в исследованных задачах. Она не означает, что Claude ошибается в 49% ответов, и не описывает любой деловой совет. Из результата следует более узкая практическая мысль: уверенная поддержка со стороны ИИ сама по себе не доказывает, что решение хорошее.
В двух экспериментах, описанных в препринте исследования, участники после общения с соглашательской моделью сильнее убеждались в своей правоте и меньше хотели исправлять конфликт. При этом такие ответы им нравились больше. Вот почему полезно заранее попросить проверить исходную посылку и назвать факт, который заставит изменить вывод.
Этот промпт задаёт такую проверку, но степень её влияния на соглашательство здесь не измерена. Обещать, что он «исправляет ИИ», оснований нет.
Как устроен LLM Council
LLM Council Андрея Карпати – отдельное приложение с несколькими моделями. Оно отправляет им один вопрос, собирает первоначальные ответы, передаёт ответы на взаимную оценку без названий моделей, а затем просит модель-председателя подготовить итог. Эта последовательность описана в README проекта.
Промпт выше переносит в обычный чат порядок обсуждения: позиции, критика, решение. Пять советников здесь – роли одной модели, и она видит весь разговор. Поэтому буквенные обозначения ответов не создают настоящую слепую рецензию, а разные роли не обеспечивают независимость суждений. Сам набор из пяти ролей – редакционная адаптация, а не промпт из репозитория Карпати.
Начать можно с одного чата, поскольку для этой версии достаточно вставить текст и дать контекст. Подробнее о формулировке задач – в гайде по промптам. Для дополнительной проверки возьми те же исходные данные, отправь их другой модели в новом чате и сравни, какие факты и допущения привели к разным рекомендациям. Совпадение нескольких ответов тоже проверяй по основаниям.
Рабочий результат такого совета выглядит конкретно: «вот какой вариант мы рекомендуем, вот что может сделать его неудачным, а вот какой небольшой шаг даст данные для следующего решения».