多视角共识决策 - 使用 Codex 主线与只读 child agent 获取架构、实现和风险视角并综合决策。
npx skills add https://github.com/materialofair/oh-my-codex --skill consensus复制此命令并粘贴到 Claude Code 中以安装该技能
Professional Codex-native multi-agent code review with confidence scoring
架构规划专家 - 使用 Codex 本地上下文、仓库证据和只读 child agent 进行大型系统架构设计与规划。
Deprecated compatibility stub. Prefer Codex-native multi-agent research, consensus, thinkdeep, or architect-planner.
根据开发任务自动选择最适合的MBTI人格，让AI以专业人格状态处理对应任务
Use when the user explicitly asks for Conductor, wants track/spec/plan/review artifacts on disk, or needs long-lived project context management. Prefer start-dev for small or one-off tasks. If Conductor is not configured in the project, start with setup.
深度调试分析 - 使用 Codex 本地证据检索、命令验证和只读 child agent 进行系统性根因诊断。
| name | consensus |
| description | 多视角共识决策 - 使用 Codex 主线与只读 child agent 获取架构、实现和风险视角并综合决策。 |
| auto_invoke | true |
| tags | ["consensus","decision","codex-native","multi-agent"] |
| version | 0.2.0 |
| source | fork |
| checksum | 8f5a3a75601e12c985ba02ce5a487e6b8afa846cd47eb1e2667cdec962bc3e5a |
| updated_at | "2026-05-29T03:50:00.000Z" |
| layer | research |
针对技术选型、架构决策、方案取舍和高风险变更，使用 Codex 主线协调多个只读 child agent 形成共识。不调用外部模型 CLI。
手动触发：
使用 consensus 分析：<决策问题>
收集：
推荐三个视角：
spawn_agent(agent_type="explorer", message="<architecture/context perspective>")
spawn_agent(agent_type="reviewer", message="<risk/correctness perspective>")
spawn_agent(agent_type="docs-researcher", message="<docs/facts verification perspective>")
wait
close_agent
如 agent 不可用，在当前回复内用 [ARCHITECTURE]、[REVIEW]、[FACTS] 三块自演。
每个视角必须输出：
Codex 主线对比观点：
## Consensus Decision
### Decision
[决策问题]
### Perspectives
| Perspective | Position | Key Reasons | Risks | Confidence |
### Agreements
- [共同结论]
### Disagreements
- [分歧 + 原因]
### Recommendation
[最终建议]
### Verification Plan
1. [step] -> verify: [check]
### When To Revisit
[触发重新决策的条件]