# Как установить совет ИИ


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](https://github.com/tenfoldmarc/llm-council-skill). Это скилл сообщества, вдохновлённый методом Карпати. В его [SKILL.md](https://github.com/tenfoldmarc/llm-council-skill/blob/main/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:

```text
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](https://code.claude.com/docs/en/skills). 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:

```text
/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](https://github.com/karpathy/llm-council) – отдельное локальное приложение. В отличие от скилла, оно отправляет вопрос нескольким моделям через OpenRouter. Исходная конфигурация находится в [backend/config.py](https://github.com/karpathy/llm-council/blob/master/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](https://v7.vite.dev/guide/).

Передай своему агенту задание на локальную установку:

```text
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](https://openrouter.ai/api/v1/models): 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.

![Интерфейс установленного оригинального LLM Council до первого запроса моделям](https://blog.larkinmd7.ru/images/blog/council-local-interface.png)

*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.

```text
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](https://news.stanford.edu/stories/2026/03/ai-advice-sycophantic-models-research).

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](https://arxiv.org/abs/2510.01395), 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](https://github.com/karpathy/llm-council) – 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](https://blog.larkinmd7.ru/blog/prompt-inzhiniring-dlya-teksta-i-kartinok/). 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».