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synthese-multi-llm

複数の大規模言語モデル(Claude, Gemini, Codex)を連携させ、それぞれの得意分野を活かして、信頼性が高く、根拠が明確で、検証可能な高品質な要約を作成するSkill。

📜 元の英語説明(参考)

Synthèse co-fabriquée par un conseil de 3 LLMs (Claude, Gemini, Codex). Ce skill devrait être utilisé quand l'utilisateur demande une synthèse robuste, traçable et vérifiée. Il orchestre trois modèles avec des rôles experts distincts (Extracteur, Critique, Architecte) pour produire une synthèse fidèle au texte source, avec contrôle des glissements sémantiques et trail d'audit complet.

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

複数の大規模言語モデル(Claude, Gemini, Codex)を連携させ、それぞれの得意分野を活かして、信頼性が高く、根拠が明確で、検証可能な高品質な要約を作成するSkill。

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。

🍎 Mac / 🐧 Linux
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o synthese-multi-llm.zip https://jpskill.com/download/17090.zip && unzip -o synthese-multi-llm.zip && rm synthese-multi-llm.zip
🪟 Windows (PowerShell)
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/17090.zip -OutFile "$d\synthese-multi-llm.zip"; Expand-Archive "$d\synthese-multi-llm.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\synthese-multi-llm.zip"

完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。

💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
  1. 1. 下の青いボタンを押して synthese-multi-llm.zip をダウンロード
  2. 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → synthese-multi-llm フォルダができる
  3. 3. そのフォルダを C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または ~/.claude/skills/(Mac)へ移動
  4. 4. Claude Code を再起動

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-18
取得日時
2026-05-18
同梱ファイル
17

📖 Skill本文(日本語訳)

※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。

Synthèse Multi-LLM (Council)

Claude、Gemini、Codexの3つのLLMの審議によって共同作成された合成です。

原理

「意味は抽出されるものではなく、共同で作成されるものである。」

このskillは、明確な専門家としての役割を持つ3つのAIモデルを連携させ、堅牢な合成を生成します。各モデルは異なる視点を提供し、意味のずれを検出し、忠実な合成に収束することを可能にします。

前提条件

CLIのインストール

# Claude CLI (Claude Pro/Maxのサブスクリプションが必要)
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
claude auth login

# Gemini CLI
npm install -g @google/gemini-cli
gemini auth login

# Codex CLI
npm install -g @openai/codex
codex auth

検証

python3 scripts/synthese.py --check

使用方法

トリガーフレーズ

Phrase Action
"Synthétise ce texte avec le conseil" 完全なマルチLLMプロセス
"Synthèse robuste de..." 3人の専門家による標準モード
"Synthèse rapide de..." 高速モード (1ラウンド)
"Analyse critique de..." ずれに焦点を当てる
"Fais vérifier cette synthèse" 既存の合成の相互批判

コマンドラインから

# ファイルから
python3 scripts/synthese.py -f document.txt

# 直接テキスト
python3 scripts/synthese.py -t "Texte à synthétiser..."

# 枠組みによる高速モード
python3 scripts/synthese.py -f doc.txt --mode rapide \
    --destinataire "comité de direction" \
    --finalite "décision" \
    --longueur "5 lignes" \
    --ton "formel"

# JSON出力
python3 scripts/synthese.py -f doc.txt --json

オプション

Option Description Défaut
--mode standard, rapide, critique, pedagogique standard
--destinataire 対象読者 interactif
--finalite 合成の目的 interactif
--longueur 希望する長さ 10-15 lignes
--ton 言語のレジスター accessible
--niveau 期待される専門知識 intermédiaire
--timeout モデルごとのタイムアウト (秒) 300
--no-trail 保存を無効にする false
--json 構造化されたJSON出力 false

アーキテクチャ

3人の専門家

Rôle Modèle par défaut Focus
L'Extracteur de Substance Claude 事実、データ、中心的な主張
Le Gardien de la Fidélité Gemini ずれ、偏り、省略
L'Architecte du Sens Codex 構造、論理、一貫性

3ラウンドのプロセス

ROUND 1: EXTRACTION
├─ 各専門家は自分の焦点に従って分析します
├─ 主張 + 事実 + 構造の特定
└─ 3つの独立した分析の生成

ROUND 2: CRITIQUE CROISÉE
├─ 各専門家は他の専門家を批判します
├─ 相違点の検出
├─ 収束スコアの計算
└─ 収束 > 80%の場合:合成に進みます

ROUND 3: SYNTHÈSE FINALE
├─ 分析の統合
├─ 相違点の解決
├─ 合成の生成
└─ 不一致の点の言及

収束スコア

収束スコア (0-100%) は、専門家間の合意のレベルを示します。

  • > 90% : 強いコンセンサス、高い信頼性
  • 70-90% : 大多数の合意、いくつかのニュアンス
  • 50-70% : 重要な相違点、意見の不一致の点を確認する
  • < 50% : 主要な相違点、詳細な分析が必要

審議モード

標準 (デフォルト)

3ラウンドの完全なプロセス。重要なテキストや曖昧なテキストに推奨されます。

高速

抽出の1ラウンドのみ、直接合成。短いテキストや明確なテキスト向けです。

批判的

ずれの検出に焦点を当てます。既存の合成を検証するのに役立ちます。

教育的

プロセスの各ステップを説明します。メソッドを理解するため。

監査証跡

各セッションは、以下を含む synthese_trails/ にJSONファイルを生成します。

  • ソーステキスト (切り捨て)
  • 枠組みパラメータ
  • 各ラウンドでの各専門家の回答
  • 収束スコア
  • 最終的な合成
  • メタデータ (期間、使用されたモデル)

証跡の参照

cat synthese_trails/synthese-20250702-143052-a1b2c3.json | jq

弾力性

モデルが利用できない場合

このskillは、1〜3個のモデルで動作します。

Modèles Comportement
3 最適なプロセス
2 プロセスが縮小され、収束が制限される
1 劣化モード、相互批判なし

タイムアウト

モデルごとの適応型タイムアウト (デフォルト: 5分)。--timeout で設定可能です。

エラー

モデルのエラーはプロセスを中断しません。証跡は失敗を示します。

例1:レポートの合成

python3 scripts/synthese.py -f rapport_annuel.txt \
    --destinataire "conseil d'administration" \
    --finalite "décision stratégique" \
    --longueur "1 page" \
    --ton "formel"

例2:批判的検証

python3 scripts/synthese.py -t "Ma synthèse existante..." \
    --mode critique

例3:JSON出力によるパイプライン

python3 scripts/synthese.py -f doc.txt --json | \
    jq -r '.synthese_finale' > synthese.md

リファレンスドキュメント

Document Description
configuration.md 高度なパラメータ (タイムアウト、収束、リトライ、キャッシュ)
troubleshooting.md トラブルシューティングガイド
cadrage.md 枠組みガイド (対象読者、目的など)
couches-semiotiques.md 4つの分析レイヤーの詳細
glissements.md 一般的な意味のずれのカタログ

クレジット

bacocoによるCouncilと、Andrej KarpathyのLLM Councilのコンセプトに触発されました。

📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

Synthèse Multi-LLM (Council)

Synthèse co-fabriquée par délibération de trois LLMs : Claude, Gemini et Codex.

Principe

"Le sens ne s'extrait pas, il se co-fabrique."

Ce skill orchestre trois modèles IA avec des rôles experts distincts pour produire une synthèse robuste. Chaque modèle apporte une perspective différente, permettant de détecter les glissements de sens et de converger vers une synthèse fidèle.

Prérequis

Installation des CLI

# Claude CLI (nécessite abonnement Claude Pro/Max)
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
claude auth login

# Gemini CLI
npm install -g @google/gemini-cli
gemini auth login

# Codex CLI
npm install -g @openai/codex
codex auth

Vérification

python3 scripts/synthese.py --check

Utilisation

Phrases de déclenchement

Phrase Action
"Synthétise ce texte avec le conseil" Processus complet multi-LLM
"Synthèse robuste de..." Mode standard avec les 3 experts
"Synthèse rapide de..." Mode accéléré (1 round)
"Analyse critique de..." Focus sur les glissements
"Fais vérifier cette synthèse" Critique croisée d'une synthèse existante

En ligne de commande

# Depuis un fichier
python3 scripts/synthese.py -f document.txt

# Texte direct
python3 scripts/synthese.py -t "Texte à synthétiser..."

# Mode rapide avec cadrage
python3 scripts/synthese.py -f doc.txt --mode rapide \
    --destinataire "comité de direction" \
    --finalite "décision" \
    --longueur "5 lignes" \
    --ton "formel"

# Sortie JSON
python3 scripts/synthese.py -f doc.txt --json

Options

Option Description Défaut
--mode standard, rapide, critique, pedagogique standard
--destinataire Public cible interactif
--finalite Objectif de la synthèse interactif
--longueur Longueur souhaitée 10-15 lignes
--ton Registre de langue accessible
--niveau Expertise attendue intermédiaire
--timeout Timeout par modèle (secondes) 300
--no-trail Désactive la sauvegarde false
--json Sortie JSON structurée false

Architecture

Les 3 experts

Rôle Modèle par défaut Focus
L'Extracteur de Substance Claude Faits, données, thèse centrale
Le Gardien de la Fidélité Gemini Glissements, biais, omissions
L'Architecte du Sens Codex Structure, logique, cohérence

Processus en 3 rounds

ROUND 1: EXTRACTION
├─ Chaque expert analyse selon son focus
├─ Identification thèse + faits + structure
└─ Production de 3 analyses indépendantes

ROUND 2: CRITIQUE CROISÉE
├─ Chaque expert critique les autres
├─ Détection des divergences
├─ Calcul du score de convergence
└─ Si convergence > 80%: passe à la synthèse

ROUND 3: SYNTHÈSE FINALE
├─ Consolidation des analyses
├─ Résolution des divergences
├─ Production de la synthèse
└─ Mention des points de dissensus

Score de convergence

Le score de convergence (0-100%) indique le niveau d'accord entre les experts :

  • > 90% : Consensus fort, haute fiabilité
  • 70-90% : Accord majoritaire, quelques nuances
  • 50-70% : Divergences significatives, vérifier les points de désaccord
  • < 50% : Divergences majeures, analyse approfondie nécessaire

Modes de délibération

Standard (défaut)

Processus complet en 3 rounds. Recommandé pour les textes importants ou ambigus.

Rapide

Un seul round d'extraction, synthèse directe. Pour les textes courts et clairs.

Critique

Focus sur la détection des glissements. Utile pour vérifier une synthèse existante.

Pédagogique

Explique chaque étape du processus. Pour comprendre la méthode.

Trail d'audit

Chaque session génère un fichier JSON dans synthese_trails/ contenant :

  • Texte source (tronqué)
  • Paramètres de cadrage
  • Réponse de chaque expert à chaque round
  • Score de convergence
  • Synthèse finale
  • Métadonnées (durée, modèles utilisés)

Consulter un trail

cat synthese_trails/synthese-20250702-143052-a1b2c3.json | jq

Résilience

Modèles indisponibles

Le skill fonctionne avec 1 à 3 modèles :

Modèles Comportement
3 Processus optimal
2 Processus réduit, convergence limitée
1 Mode dégradé, pas de critique croisée

Timeouts

Timeout adaptatif par modèle (défaut: 5 minutes). Configurable via --timeout.

Erreurs

Les erreurs d'un modèle n'interrompent pas le processus. Le trail indique les échecs.

Exemples

Exemple 1 : Synthèse d'un rapport

python3 scripts/synthese.py -f rapport_annuel.txt \
    --destinataire "conseil d'administration" \
    --finalite "décision stratégique" \
    --longueur "1 page" \
    --ton "formel"

Exemple 2 : Vérification critique

python3 scripts/synthese.py -t "Ma synthèse existante..." \
    --mode critique

Exemple 3 : Pipeline avec sortie JSON

python3 scripts/synthese.py -f doc.txt --json | \
    jq -r '.synthese_finale' > synthese.md

Documentation de référence

Document Description
configuration.md Paramètres avancés (timeouts, convergence, retry, cache)
troubleshooting.md Guide de résolution des problèmes
cadrage.md Guide du cadrage (destinataire, finalité, etc.)
couches-semiotiques.md Détail des 4 couches d'analyse
glissements.md Catalogue des glissements sémantiques courants

Crédits

Inspiré de Council par bacoco et du concept LLM Council d'Andrej Karpathy.

同梱ファイル

※ ZIPに含まれるファイル一覧。`SKILL.md` 本体に加え、参考資料・サンプル・スクリプトが入っている場合があります。