Claude Code Skill /council は4つのAIモデルでプロンプトを並列実行します

開発者が/councilというClaude Codeスキルを構築しました。このスキルは、プロンプトを4つの最先端AIモデルに同時に送信し、最も偏りの少ないモデルを使用して、他のモデルからの具体的な改善点を取り入れた最適な回答を統合します。

仕組み

Claude Codeで/councilの後にプロンプトを入力すると（例：/council フリーミアム層を追加すべきですか？）、このスキルは以下の処理を行います：

• プロンプトをGPT、Claude、Gemini、Grokに並列で送信します（約7秒かかります）
• Geminiを使用して結果を統合：最適な回答を選択し、他の3つのモデルから「盗む」べき具体的な改善点をリストアップします
• 5つの出力（4つのモデル回答と統合結果）をインラインで表示し、ファイルに保存します

Geminiが統合を行う理由

作成者は、LLMを審査員とする研究に基づいてGeminiを統合役に選択しました。この研究では以下のことがわかりました：

• GPTは審査時に70%の自己選好を示す
• Claudeはほぼ中立（-0.83パーセントポイントの偏り）
• Geminiが最も偏りが少ない（-2.08パーセントポイントの偏り）

主な価値：勝者＋差分フォーマット

真の価値は「勝者＋差分」フォーマットにあります。「GPTの回答が最適でした」とだけ言う代わりに、統合結果では「GPTが勝者ですが、Geminiからのコストの枠組みとClaudeからのアーキテクチャ批判を取り入れましょう」といった表現がなされます。このアプローチにより、単一のモデルだけでは生成できない優れた回答が得られます。

ソースで示されたテスト例では、Claudeだけがメタ失敗——「実際の安全性を向上させずに複雑さだけを追加している」——を特定しましたが、他のモデルは症状だけを説明していました。Claudeはなぜその修正が機能しないのかを説明しました。

作成者は、複数モデルを使用するClaude Codeスキルを構築している他の開発者に、単一の視点ではなく4つの視点を得ることが有益なワークフローについて尋ねています。