Council of High Intelligence路线图解读Session Metadata的Phase 2/3要做什么【免费下载链接】council-of-high-intelligenceStructured multi-perspective deliberation for hard decisions. Run full councils, focused triads, or duo debates across Claude Code, Codex, Gemini CLI, and OpenCode.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/council-of-high-intelligenceCouncil of High Intelligence 是一个面向Claude Code、Codex、Gemini CLI 和 OpenCode的多视角 AI 决策工具它让 18 个不同人格的AI 议会议员围绕一个难题进行结构化辩论最终输出一份保留分歧的判决。而在每份判决的末尾项目都会悄悄追加一块叫Session Metadata会话元数据的遥测数据——这正是官方路线图 issue #7 的三个 Phase 的起点。本文带你解读 Phase 1 已经落地了什么、Phase 2基准测试框架和 Phase 3成本/质量最优解接下来要做什么。Phase 1 已落地Session Metadata 记录了什么从 v1.1.0 开始每次/council运行结束后协调者都会自动在判决下方追加一个schema_version: 1的元数据块见 SKILL.md 的 STEP 8完整字段模板见 SKILL.md字段含义mode/panel_size/rounds_run会议模式、议员人数、实际轮次tools_used议员是否调用了读文件、搜索等工具provider_count本次动用了几个模型供应商fallbacks_triggered哪些议员因超时/失败触发了回退路由input/output_tokens_estimate、duration_seconds尽力而为的 Token 与耗时估算这块遥测故意不是判决的组成部分——它被---分隔线隔在判决之外原因有三方便grep检索、方便重定向到日志文件、不污染可审计的决策产物本身。这个形状固定、版本可控的设计就是 Phase 2 和 Phase 3 的地基。Phase 2 路线图搭建基准测试框架Benchmarking HarnessPhase 2 的目标是用同一套 Schema 批量比较不同的议会配置。具体来说跑标准题库项目已内置 Demo A–L 共 10 个标准决策场景如要不要开源我们的 agent 框架、该先上线德国还是法国见 demos/session-pack.md。自动打分每个场景配 0–2 分的快速评分细则视角分散度、决策清晰度、反事实深度、证据纪律、执行质量满分 10 分。聚合遥测每次运行产出的 Session Metadata 被统一收集后就能回答full 模式 vs quick 模式、18 人全会 vs 3 人 triad、不同供应商路由哪种组合的判决质量最高。换句话说Phase 2 把现在靠人工肉眼评估的这轮议会表现如何变成一个可重复、可量化的评测流水线。Phase 3 路线图找到成本/质量的甜蜜点Cost/Quality Sweet SpotsPhase 3 建立在 Phase 2 的评测数据之上既然每次会话都留下了Token 消耗、耗时、供应商数量、回退次数项目就能计算每一分判决质量花了多少钱从而给出类似这样的结论——高风险决策--full 多供应商路由值回票价日常小决策--duo或--quick 单一本地模型即可成本降一个数量级。官方明确设定了启动门槛先真实收集 5–10 个会话让 Schema 稳定后再做统计原文见 SKILL.opencode.md。这和判决模板中内置的Follow-Up 复查机制一脉相承判决被当作带复核日期的假设执行后回填结果正是 Phase 3 质量数据的来源之一。多端一致性四份协议同步镜像Session Metadata 的 Phase 1 实现被同步到了所有宿主端CI 会做协议一致性校验Claude CodeSKILL.md权威版本功能先改这里CodexSKILL.codex.mdGemini CLISKILL.gemini.mdOpenCodeSKILL.opencode.md该功能于 v1.1.0 发布见 CHANGELOG.md 中的 Session Metadata block (schema_version: 1) 条目。上手体验先攒数据再等路线图想亲自感受 Session Metadata 的产出按 README.md 的指引安装即可clone 后执行 install.sh 对应宿主端参数然后任选一个模式开会/council --quick Should we add caching here? /council --duo Should we use microservices or a monolith?运行结束后翻到输出最下方的Session Metadata块——你看到的那十几行就是未来基准测试与成本优化的原始燃料。完【免费下载链接】council-of-high-intelligenceStructured multi-perspective deliberation for hard decisions. Run full councils, focused triads, or duo debates across Claude Code, Codex, Gemini CLI, and OpenCode.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/council-of-high-intelligence创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 Council of High Intelligence路线图解读：Session Metadata的Phase 2/3要做什么
Council of High Intelligence路线图解读Session Metadata的Phase 2/3要做什么【免费下载链接】council-of-high-intelligenceStructured multi-perspective deliberation for hard decisions. Run full councils, focused triads, or duo debates across Claude Code, Codex, Gemini CLI, and OpenCode.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/council-of-high-intelligenceCouncil of High Intelligence 是一个面向Claude Code、Codex、Gemini CLI 和 OpenCode的多视角 AI 决策工具它让 18 个不同人格的AI 议会议员围绕一个难题进行结构化辩论最终输出一份保留分歧的判决。而在每份判决的末尾项目都会悄悄追加一块叫Session Metadata会话元数据的遥测数据——这正是官方路线图 issue #7 的三个 Phase 的起点。本文带你解读 Phase 1 已经落地了什么、Phase 2基准测试框架和 Phase 3成本/质量最优解接下来要做什么。Phase 1 已落地Session Metadata 记录了什么从 v1.1.0 开始每次/council运行结束后协调者都会自动在判决下方追加一个schema_version: 1的元数据块见 SKILL.md 的 STEP 8完整字段模板见 SKILL.md字段含义mode/panel_size/rounds_run会议模式、议员人数、实际轮次tools_used议员是否调用了读文件、搜索等工具provider_count本次动用了几个模型供应商fallbacks_triggered哪些议员因超时/失败触发了回退路由input/output_tokens_estimate、duration_seconds尽力而为的 Token 与耗时估算这块遥测故意不是判决的组成部分——它被---分隔线隔在判决之外原因有三方便grep检索、方便重定向到日志文件、不污染可审计的决策产物本身。这个形状固定、版本可控的设计就是 Phase 2 和 Phase 3 的地基。Phase 2 路线图搭建基准测试框架Benchmarking HarnessPhase 2 的目标是用同一套 Schema 批量比较不同的议会配置。具体来说跑标准题库项目已内置 Demo A–L 共 10 个标准决策场景如要不要开源我们的 agent 框架、该先上线德国还是法国见 demos/session-pack.md。自动打分每个场景配 0–2 分的快速评分细则视角分散度、决策清晰度、反事实深度、证据纪律、执行质量满分 10 分。聚合遥测每次运行产出的 Session Metadata 被统一收集后就能回答full 模式 vs quick 模式、18 人全会 vs 3 人 triad、不同供应商路由哪种组合的判决质量最高。换句话说Phase 2 把现在靠人工肉眼评估的这轮议会表现如何变成一个可重复、可量化的评测流水线。Phase 3 路线图找到成本/质量的甜蜜点Cost/Quality Sweet SpotsPhase 3 建立在 Phase 2 的评测数据之上既然每次会话都留下了Token 消耗、耗时、供应商数量、回退次数项目就能计算每一分判决质量花了多少钱从而给出类似这样的结论——高风险决策--full 多供应商路由值回票价日常小决策--duo或--quick 单一本地模型即可成本降一个数量级。官方明确设定了启动门槛先真实收集 5–10 个会话让 Schema 稳定后再做统计原文见 SKILL.opencode.md。这和判决模板中内置的Follow-Up 复查机制一脉相承判决被当作带复核日期的假设执行后回填结果正是 Phase 3 质量数据的来源之一。多端一致性四份协议同步镜像Session Metadata 的 Phase 1 实现被同步到了所有宿主端CI 会做协议一致性校验Claude CodeSKILL.md权威版本功能先改这里CodexSKILL.codex.mdGemini CLISKILL.gemini.mdOpenCodeSKILL.opencode.md该功能于 v1.1.0 发布见 CHANGELOG.md 中的 Session Metadata block (schema_version: 1) 条目。上手体验先攒数据再等路线图想亲自感受 Session Metadata 的产出按 README.md 的指引安装即可clone 后执行 install.sh 对应宿主端参数然后任选一个模式开会/council --quick Should we add caching here? /council --duo Should we use microservices or a monolith?运行结束后翻到输出最下方的Session Metadata块——你看到的那十几行就是未来基准测试与成本优化的原始燃料。完【免费下载链接】council-of-high-intelligenceStructured multi-perspective deliberation for hard decisions. Run full councils, focused triads, or duo debates across Claude Code, Codex, Gemini CLI, and OpenCode.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/council-of-high-intelligence创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考