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  • 讓費曼幫你開會：高智議會實戰

    讓費曼幫你開會：高智議會實戰

    📌 本文重點

    • 18 位 AI 專家人格協作，幫你拆解困難決策
    • 支援多家 LLM，多模型協同辯論與決策
    • 結構化多輪會議流程，適合產品、工程與職涯抉擇
    • 10 分鐘內可在本機跑起第一個 /council

    一句話定位：Council of High Intelligence 是一個「多人格、多模型的開源決策助手」，讓亞里斯多德、費曼、卡尼曼、Torvalds 等 18 位 AI 專家分工辯論，幫你把困難決策拆開分析。

    GitHub 專案連結：https://github.com/0xNyk/council-of-high-intelligence

    核心功能：它到底幫你做什麼？

    1. 18 位 AI 專家人格，替你「開會」

    這個專案內建 18 個 AI persona，例如：

    • 費曼：擅長把複雜問題拆小，用白話解釋
    • 卡尼曼：偏向風險、決策偏誤、心理學角度
    • Torvalds：工程實作與系統設計視角
    • 亞里斯多德：偏向邏輯與倫理推理

    💡 關鍵： 18 位專家人格讓同一個問題從多角度被拆解與辯論，比單一模型更接近真實開會決策。

    你只需要：

    1. 想好你要決策的問題（例如：「我要選哪個前端框架？」）
    2. 用一行指令 /council + 問題
    3. 看不同人格怎麼辯論、反駁、收斂結論

    可行動點：先在腦中列出你最近最卡的一個決策，用一句話描述，等會在「怎麼開始」裡直接拿來當第一條指令。

    2. 多家 LLM 供應商，真正「多模型」討論

    官方描述：

    18 AI personas deliberate your hardest decisions across multiple LLM providers.

    意思是：你可以把不同角色綁到不同家模型，例如：

    • 深度推理角色 → 使用 OpenAI / Claude / DeepSeek
    • 技術細節角色 → 使用本地 Qwen / LLaMA
    • 檢查與總結角色 → 使用另一家 API

    這樣比起「一個模型演完全部人格」，更接近多人開會：不同模型偏好不同風格、推理路線也不同。

    可行動點：先決定你要用哪幾種 LLM 來源：

    • 沒有 GPU：先用雲端（OpenAI、Anthropic、DeepSeek 等）
    • 有本地 GPU：用本地模型 + 雲端模型混用

    在 .env 裡填 API key 即可（下文會示範）。

    3. 結構化多輪討論，不是單次回答

    這不是「問一次、回一段」的聊天，而是預設有多輪辯論流程：

    1. 第一輪：各專家給出初步立場
    2. 中間：互相質疑、補充證據、提出 alternative
    3. 最後：整合成具體建議 + 原因拆解

    你可以把它想成一個腳本化的「會議流程模版」，每次 /council 就是啟動一次完整會議。

    可行動點：在準備問題時，用「決策問題」的格式描述：

    • A vs B 的選擇（框架、技術、工作）
    • 有限制條件（時間、預算、人力）
    • 希望輸出形式（表格、清單、分階段建議）

    適合誰用？三個典型場景

    💡 關鍵： 產品經理、工程師與個人職涯決策者，都可以用同一套會議流程模版，快速得到結構化建議。

    1. 產品經理：產品選型 / 路線決策

    情境：

    • 要在「先做 Web 還是先做 App」中選一個
    • 要評估「自研 vs 採用 SaaS」

    你可以這樣用：

    /council 幫我評估：我們是一個 B2B SaaS，新功能是「客戶成功儀表板」。
選項 A：在現有產品裡做一個輕量 dashboard。
選項 B：做成獨立子產品，單獨收費。

條件：
1. 團隊 6 人，前端 2、後端 2、產品 1、設計 1
2. 期望 3 個月內能驗證市場
3. 優先考慮現有客戶的 adoption 風險

請從產品策略、商業模式、技術風險三個角度辯論，最後給一個推薦選項與 roadmap。

    行動建議：把你手上的下一個 roadmap 爭議點，寫成「A vs B + 條件」格式，直接餵給 /council。

    2. 工程師：技術方案比較 / 架構選擇

    情境：

    • 要決定「單體服務 vs 微服務」
    • 比較「使用 Rust / Go / Java 實作」

    例如：

    /council 我要設計一個高併發 API 服務， QPS 目標 5k，
選項 A：使用 Go + Gin + Redis
選項 B：使用 Rust + Axum + Redis

約束：
- 團隊目前主要會 Go，沒人寫過 Rust
- 上線時間壓力大，希望 2 個月內可上線 MVP

請從開發效率、長期維護成本、性能需求三個角度辯論，
最後給出推薦技術棧與風險清單。

    行動建議：先把你準備寫在技術設計文檔裡的「方案對比」，丟給高智議會，看看它會怎麼拆解風險與權衡因素。

    3. 個人：職涯抉擇 / 學習路線

    情境：

    • 「要不要跳槽？」
    • 「要走管理還是繼續寫程式？」

    使用示例：

    /council 我現在是一名 5 年資歷的後端工程師，
手上有兩個選擇：
A：留在現在公司，穩定但成長有限
B：加入一間早期 AI 新創，薪水略高但不確定性大

條件：
- 已婚，有小孩，家庭支出固定
- 想在 3 年內成為資深工程師或 Tech Lead

請從職涯風險、技能成長、財務安全三個角度辯論，
給我具體建議與行動計畫。

    行動建議：把你最近在朋友群裡反覆抱怨的那個職涯問題，寫成 A/B 選擇 + 三個條件，讓「高智議會」幫你理一次。

    怎麼開始：從 GitHub clone 到第一個 /council

    以下以一般開發者環境（macOS / Linux）為例，步驟盡量壓縮到 10 分鐘內能跑起來。

    步驟 0：準備環境

    先確認：

    • 已安裝 git
    • 已安裝 Python 3.10+ 或專案要求版本（請以 repo README 為準）
    • 有一組可用的 LLM API key（例如 OpenAI / DeepSeek）

    行動：如果沒有 Python，可以先裝 pyenv 或用你習慣的版本管理工具準備一個環境。

    步驟 1：Clone 專案

    git clone https://github.com/0xNyk/council-of-high-intelligence.git
cd council-of-high-intelligence

    行動：在你常用的開發目錄執行上述指令，打開專案資料夾準備配置。

    步驟 2：建立虛擬環境並安裝依賴

    python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows 使用 .venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

    如果 README 有指定使用 poetry 或其他工具，請以官方文件為準。

    行動：成功後，執行 python -V 確認你現在在虛擬環境內。

    步驟 3：設定 LLM 提供商（API key）

    專案通常會有範例環境檔，例如 .env.example 或 config.example.yaml。

    1. 複製範例檔：
    cp .env.example .env
    1. 打開 .env，填入你的 API key，例如：
    OPENAI_API_KEY=sk-xxxx
# 或使用其他提供商
DEEPSEEK_API_KEY=xxxx
ANTHROPIC_API_KEY=xxxx

    1. 若專案支援多模型，你可以在設定檔裡定義：

    2. 哪個 persona 用哪個 provider

    3. 模型名稱（例如 gpt-4.1, deepseek-chat 等）

    行動：至少先填一組你最熟悉的 API key，確保可以跑通第一個會議。

    步驟 4：啟動「高智議會」

    依專案設計，啟動方式可能是 CLI 或 TUI，常見格式如下（請對照 README）：

    python main.py
# 或
council

    啟動後，終端可能會顯示類似：

    Welcome to the Council of High Intelligence.
Type /council to start a new deliberation.

    行動：如果啟動失敗，先檢查：

    • Python 版本是否符合
    • requirements.txt 是否安裝完整
    • .env 是否存在且變數名稱拼寫正確

    步驟 5：發出你的第一條決策指令

    在終端中輸入：

    /council 幫我決定，接下來三個月我要把下班時間花在什麼事情上：
A：寫 side project，目標是做一個小型 SaaS
B：準備跳槽，用來刷 LeetCode 和整理履歷

條件：
- 每天大約只有 1.5 小時可用
- 希望一年後收入有明顯提升
請從時間投入風險、學習成長、現金回報三個角度辯論，最後給具體計畫。

    你應該會看到：

    • 多個角色輪流發言
    • 中間互相質疑、補充
    • 最後一位「主持人」整合結論與行動步驟

    行動：把這次輸出的結論，轉成你今天可以實際做的一件小事（例如：「今晚先列出三個 side project 題目」）。

    延伸：和多代理系統、雙 GPU 的連結

    如果你手上有多 GPU，或對 multi-agent 有興趣，可以參考這兩個方向：

    • 多 GPU 並行推理（參考 r/LocalLLaMA 貼文）：
    • 用一個較大模型當 orchestrator，
    • 多個小模型當子代理，平行處理不同 persona。
    • 安全領域應用：像 VulnClaw 這類多代理滲透測試框架，將「多角色協作」搬到資安自動化場景。

    如果你本來就在玩多代理框架（如 MCP、各種 agent 工具），高智議會可以作為「決策模組」，專門負責：

    • 需求澄清與任務拆解
    • 方案比較與風險評估
    • 最後做出一個「可執行決策」交給其他 agent 落地

    最後的可行動點：

    1. 先 clone 下來跑一次 /council
    2. 把你日常最常卡的那種決策（技術選型 / 職涯 / 產品路線），固定丟進去
    3. 觀察 1–2 週，看它是否幫你減少「反覆糾結」的時間

    把開會交給費曼們，你多一點時間去執行。

    🚀 你現在可以做的事

    • 到 GitHub clone 下來 council-of-high-intelligence，依照文中步驟跑起第一個 /council
    • 挑一個你現在最卡的 A/B 決策，照範例格式寫好丟進議會讓它辯論一次
    • 如果你有在用多代理框架，嘗試把「高智議會」當成決策模組接入現有工作流