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de skillshub46
Exécutez des requêtes parallèles sur plusieurs LLM avec un tableau de bord en direct pour comparer les sorties, synthétiser le consensus et effectuer des votes de modèles anonymes.
LLM Council lance un tableau de bord web léger et une API qui interroge plusieurs modèles d'IA en parallèle, diffuse leurs réponses et fournit une synthèse et un vote anonyme pour faire émerger le consensus entre les modèles. Il comprend un petit serveur Python, le code client AI Gateway pour le streaming parallèle et une interface utilisateur navigateur pour la comparaison côte à côte et le vote.
Utilisez cette compétence lorsque vous devez comparer des réponses de plusieurs fournisseurs de LLM, valider la robustesse d'un modèle, effectuer une synthèse de style ensemble ou réaliser un vote aveugle entre les sorties de modèles. C'est utile pour l'évaluation des modèles, le réglage des prompts et les situations où un consensus orchestré par un humain est nécessaire rapidement.
scripts/server.py, scripts/ai_gateway.py, scripts/static/app.js (comprend tableau de bord + streaming SSE)Compatible avec les agents pouvant exécuter des services Python locaux et ouvrir des ports de navigateur (environnements d'exécution d'agents de style Claude/Copilot et exécuteurs d'agents CLI locaux).
LLM Council est un tableau de bord de requêtes multi-modèles qui lance un serveur HTTP local pour comparer les sorties de plusieurs LLM via la passerelle AI HappyCapy. Le module ai_gateway.py s'est exécuté sans erreur ; server.py a expiré comme prévu (il lance un ThreadingHTTPServer bloquant). Le code est bien structuré avec une bonne gestion des erreurs, le streaming SSE et la prise en charge des requêtes parallèles. Les préoccupations de sécurité incluent le routage de toutes les requêtes LLM via une passerelle tierce, la liaison à 0.0.0.0 avec CORS wildcard, et l'usurpation d'un en-tête Origin pour contourner les restrictions de la passerelle.
La dépendance à une passerelle AI tierce est la principale préoccupation en termes de confiance — toutes les invites et réponses transitent par happycapy.ai. L'usurpation de l'en-tête Origin suggère que la passerelle possède des contrôles d'accès contournés. La compétence elle-même est bien conçue mais crée une dépendance de confiance envers un service externe pour toutes les interactions LLM.
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