
de happycapy-skills122
Exécute des requêtes parallèles sur plusieurs modèles et affiche les réponses côte à côte dans un tableau de bord en direct ; synthétise le consensus et gère le vote anonyme des modèles.
LLM Council exécute des requêtes parallèles sur plusieurs modèles d'IA et expose un tableau de bord web en direct pour comparer les réponses, synthétiser un consensus et collecter des votes anonymes de modèle à modèle. Il comprend un serveur Python léger, un code client AI Gateway et un tableau de bord statique (JS) qui diffuse des réponses SSE pour une comparaison interactive.
Utilisez-le lorsque vous voulez comparer les sorties de différents grands modèles (recherche, test de prompts, évaluation multi-modèle), lorsque vous avez besoin d'une comparaison visuelle rapide côte à côte, ou lorsque vous voulez agréger les opinions des modèles en une réponse synthétisée. Particulièrement utile pour les équipes évaluant le comportement des modèles, effectuant des expériences multi-modèles ou déboguant des désaccords entre modèles.
Idéal pour les agents pouvant exécuter des scripts locaux et exposer des ports (Claude Code, Codex, agents avec accès shell) et pour les flux de travail avec humain dans la boucle où un tableau de bord navigateur est acceptable.
LLM Council est un tableau de bord de consensus multi-modèles qui interroge plusieurs fournisseurs d'IA en parallèle, synthétise les réponses et effectue des votes anonymes entre modèles. Les deux scripts (client ai_gateway.py + serveur HTTP server.py) sont bien écrits en Python pure-stdlib avec une gestion d'erreurs solide. Le serveur a expiré pendant les tests comme prévu (c'est un serveur HTTP longue durée). La compétence nécessite une AI_GATEWAY_API_KEY pour fonctionner pleinement mais est architecturalement propre et gère correctement le streaming SSE, les pings keepalive et les requêtes de modèles concurrentes.
Compétence propre sans problèmes de sécurité. Python pure stdlib, aucun appel réseau suspect, aucun identifiant codé en dur. L'en-tête Origin codé en dur (trickle.so) est inhabituel mais n'est pas un problème de sécurité. Les fichiers statiques (index.html, app.js) référencés dans SKILL.md ne sont pas inclus dans le dictionnaire des scripts — ils devraient être clonés depuis le dépôt pour une fonctionnalité complète.
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