Claude Council：让 5 个 AI 顾问先吵一架，再给你答案

你有没有遇到过这种情况？

问 AI 要不要换工作，它给你一段四平八稳的话。

问 AI 选哪个产品，它把参数重新念一遍。

问 AI 文章怎么写，它说“需要明确目标、受众和结构”。听起来没错，等于没说。

Claude 的 Council 功能，思路不一样。

它会让 5 个不同角度的“顾问”分别发表意见，再互相质疑、补充，最后整理出一份综合建议。

这相当于把一个人闷头思考，变成了一场小型专家会。观点会更丰富，漏洞也更容易被揪出来。

Council 适合解决什么问题？

它特别适合这几类任务：

• 产品、软件、课程、设备选型
• 工作去留、项目决策、商业判断
• 文章选题、标题和内容结构
• 代码审查与方案评估
• 复杂问题的利弊分析
• 需要兼顾用户、成本、风险的规划

不适合拿来做简单问答。

比如“帮我把这句话翻译成英文”，没必要召集 5 个顾问。那叫开会过度，AI 也会累，虽然它不会真的抱怨。🙂

怎么使用 Council？

你可以直接把下面的提示词复制到 Claude，再替换方括号里的内容。

为了让讨论更像样，问题最好写清楚三件事：

1. 你要解决什么问题
2. 你的限制条件是什么
3. 你希望得到什么形式的结论

例如，不要只问：

我该不该辞职？

可以改成：

我在一家 30 人左右的互联网公司做产品经理，月薪 2.2 万，工作 3 年。最近拿到一家创业公司的 offer，薪资高 20%，但业务不稳定。我有 6 个月存款，没有房贷。请评估我是否适合跳槽，并给出判断条件。

信息越具体，顾问越不容易说空话。

提示词 1：全能决策 Council

适合处理人生选择、工作安排、项目取舍等问题。

你现在是一组由 5 位顾问组成的 Council，请围绕下面的问题展开讨论：

【我的问题】
[填写具体问题]

【我的背景】
[填写与你有关的关键信息]

【限制条件】
[预算、时间、风险承受能力、资源等]

请安排 5 位顾问分别从以下角度分析：

1. 支持方案的人：说明它为什么值得做
2. 反对方案的人：找出最可能的风险和漏洞
3. 实用主义者：评估成本、时间和执行难度
4. 长期主义者：分析 1 年到 3 年后的影响
5. 局外人：提出容易被忽略的新角度

要求：
- 每位顾问先独立给出观点
- 顾问之间互相质疑，指出对方论证中的薄弱处
- 区分事实、推测和价值判断
- 不要用空泛的“因人而异”敷衍
- 讨论结束后，给出一份综合建议
- 明确说明：推荐方案、推荐理由、主要风险、行动前必须确认的 3 件事
- 如果信息不足，列出最值得补充的问题

适合的场景

比如你在两个 offer 之间犹豫，或者不知道该不该花 2 万元参加一个课程。

它会帮你把“我很纠结”拆成薪资、成长、稳定性、机会成本和家庭压力。情绪还在，但至少能落到纸面上。

提示词 2：产品与工具选型 Council

适合选 AI 工具、办公软件、电脑、相机、课程和 SaaS 产品。

请模拟 5 位产品选型顾问，帮我比较以下选项：

【候选项】
- [选项 A]
- [选项 B]
- [选项 C]

【我的使用场景】
[我每天用它做什么，使用频率如何]

【预算】
[预算范围]

【最在意的因素】
[价格、速度、效果、隐私、学习成本、售后等]

请让 5 位顾问分别负责：

1. 性能顾问：比较核心能力和实际表现
2. 成本顾问：计算购买、订阅、维护和切换成本
3. 新手顾问：判断学习门槛和日常操作难度
4. 专业用户顾问：评估长期使用上限
5. 风险顾问：检查隐私、稳定性、兼容性和厂商风险

请完成以下流程：
- 每位顾问独立评价
- 顾问互相反驳
- 把评价整理成对比表
- 根据我的场景给出排序
- 分别说明：预算紧张时选什么、追求效果时选什么、想省时间时选什么
- 不要只复述产品宣传语，尽量指出真实使用中的差异

一个实用提醒

别只填产品名称。

“比较 Notion 和飞书”太宽泛。

“我有 8 人团队，需要管理客户跟进、周报和文件，成员很少写代码，每月预算 500 元”就具体多了。

顾问讨论的质量，取决于你的使用场景够不够清楚。

提示词 3：文章创作 Council

适合写公众号、知乎、小红书、视频脚本和教程文章。

请模拟 5 位内容创作顾问，共同策划一篇文章。

【文章主题】
[填写主题]

【目标读者】
[填写读者画像]

【发布平台】
[公众号 / 知乎 / 小红书 / 其他]

【文章目标】
[获取收藏、解释概念、带来咨询、推广工具等]

【我已有的素材】
[粘贴素材]

请让 5 位顾问分别从以下角度工作：

1. 读者顾问：判断读者最关心什么、最怕什么
2. 结构顾问：设计清晰、有节奏的文章框架
3. 事实顾问：找出需要验证的说法和潜在错误
4. 表达顾问：把抽象内容改成具体场景和口语表达
5. 传播顾问：设计标题、开头、金句和收藏点

讨论完成后，请输出：
- 3 个文章标题，并说明各自适合的人群
- 一段能抓住读者的开头
- 文章大纲
- 每个章节要讲的核心内容
- 3 个具体案例或场景
- 容易写空的地方，以及对应的修改建议
- 一版完整初稿

写作要求：短段落、少套话、多例子。不要为了显得专业而堆砌术语。

这个提示词为什么好用？

普通写作提示词通常只安排一个角色。

Council 会把文章拆成多个检查方向：读者想看什么，结构是否顺，事实有没有问题，表达够不够具体，标题能不能让人点开。

一篇文章最容易翻车的地方，往往不是不会写，而是只顾着写，没人提出反对意见。

提示词 4：代码审查 Council

适合排查 Bug、评估重构方案、检查接口设计和安全问题。

请模拟 5 位资深工程师，对下面的代码或技术方案进行 Council 审查。

【代码或方案】
[粘贴代码、架构图说明或技术方案]

【项目背景】
[语言、框架、数据量、部署环境、调用规模]

【当前问题】
[报错、性能瓶颈、维护困难或准备新增的功能]

请让 5 位工程师分别关注：

1. 正确性工程师：查找逻辑错误、边界条件和异常处理问题
2. 性能工程师：评估时间复杂度、内存、数据库和并发风险
3. 安全工程师：检查权限、输入校验、敏感数据和攻击面
4. 可维护性工程师：评估可读性、测试、耦合和扩展成本
5. 业务工程师：判断方案是否真正满足业务需求

要求：
- 每个问题标注严重程度：严重 / 中等 / 轻微
- 给出具体代码位置或触发条件
- 说明问题产生的原因
- 提供修复方案，并说明副作用
- 顾问之间互相检查，避免重复报告同一个问题
- 输出一份按优先级排序的修改清单
- 不要为了重构而重构，优先处理会导致错误、数据丢失或安全事故的问题

使用时别忘了补充测试信息

把“这段代码有问题吗”扔给 AI，得到的结果通常很泛。

补上输入样例、预期输出、异常日志和运行环境，审查会具体很多。

特别是并发、支付、权限、数据删除这类代码，别把 AI 的判断当成上线依据。它可以帮你找方向，不能替你完成测试和人工复核。

提示词 5：方案辩论 Council

适合你已经有一个想法，但担心自己陷入单一视角的时候。

我有一个方案，请不要直接认同它。请组织 5 位顾问进行一轮结构化辩论。

【我的方案】
[填写方案]

【我想达到的目标】
[填写目标]

【已知资源】
[预算、人员、时间、渠道、技术条件]

【我担心的问题】
[填写担忧]

顾问角色如下：

1. 方案支持者：用最强论据证明方案可行
2. 方案反对者：找出致命问题和失败路径
3. 用户代表：站在真实用户角度判断是否愿意使用
4. 执行负责人：拆解落地步骤、人员和时间成本
5. 投资人：判断回报、风险和替代方案

请按以下格式讨论：

第一轮：每位顾问独立发言
第二轮：每位顾问回应另一位顾问的观点
第三轮：反对者尝试提出一个更好的替代方案

讨论结束后输出：
- 这个方案最值得保留的部分
- 最需要修改的部分
- 继续推进前必须验证的 3 个假设
- 一个低成本试错版本
- 何时应该停止投入
- 综合结论：推进、修改后推进，还是暂缓

低成本试错很关键

很多方案看起来不错，真正花钱落地后才发现没人需要。

让 Council 设计一个小范围测试，例如：

• 先访谈 10 位目标用户
• 先做一个手工版服务
• 先发布一篇内容观察反馈
• 先用现成工具验证流程
• 先跑一周，再决定是否开发系统

能用 500 元验证的事情，别一上来投入 5 万元。

Council 输出不理想，通常是这几个原因

角色只是换了名字

如果 5 位顾问说话方式一样，分析角度也一样，Council 就只是在重复生成 5 遍答案。

角色要有真实冲突。

比如“增长顾问”关注用户规模，“财务顾问”关注成本，“安全顾问”关注风险。大家的目标不同，讨论才会有信息量。

问题太大

“帮我规划人生”没有清晰边界。

“我计划用 3 个月转行做数据分析，每周能学习 10 小时，预算 3000 元，请评估学习路径和就业风险”更容易得到可执行的结果。

没给限制条件

没有预算、时间和资源约束，AI 很容易给出理想方案。

现实里的好建议，必须能落地。

只看综合结论

综合结论很重要，顾问之间的分歧也同样重要。

如果 3 位顾问支持，2 位顾问反对，别急着看“多数票”。先看反对意见里有没有会造成重大损失的问题。

决策不是投票比赛。

一套更稳的使用流程

你可以按这个顺序操作：

1. 先让 Council 理清问题，不急着要结论
2. 补充背景、预算、时间和风险承受能力
3. 要求顾问列出各自的判断依据
4. 让反对者专门寻找失败路径
5. 让执行顾问把建议拆成一周内能完成的动作
6. 对关键事实进行外部核验
7. 根据新信息再跑一轮讨论

这样用下来，AI 给你的不只是一段答案，而是一份可以拿去执行的判断材料。

避坑清单

• 不要把 Council 当成投票器，多数意见不一定正确
• 不要把 AI 编造的数据当成事实
• 不要省略自己的真实限制条件
• 不要让所有顾问都站在同一边
• 不要用复杂问题测试简单提示词
• 不要跳过人工验证，尤其是医疗、法律、财务和安全问题
• 不要一次塞进太多无关背景，信息多不等于信息有效
• 不要只要结论，要让它列出依据、风险和行动步骤

一句话用法

遇到复杂问题时，别只问 Claude：“你怎么看？”

改成：

请组织 5 位立场不同的顾问，分别分析、互相质疑，再结合我的限制条件给出建议。请区分事实与推测，并告诉我下一步具体做什么。

这句话不复杂，却能明显改变回答的深度。

咱们真正需要的，不是一个永远顺着你说的 AI，而是一群愿意指出问题的顾问。