TransformAirports/ai-council

# Transform Airports AI 委员会 **提出一个关于机场业的尖锐问题。获取一份高管级别的报告，该报告由 43 个协同工作的 AI 智能体组成的委员会进行研究、论证、攻击、重写和事实核查。** 该委员会的存在，是因为单个 AI 在被要求撰写长篇分析文章时，往往会产生流畅却微妙而无用的内容：它会模棱两可，迎合提问，并抹平所有异议。该委员会的建立就是为了防止这种情况。研究智能体独立进行调查，且绝不允许看到彼此的工作。红队存在的唯一目的就是攻击草稿。事实核查员会剔除任何无法溯源的数据。在最终确定之前，您可以在两个检查点审查结果。 交付物是排版精美的 Word 文档——一份完整报告和一份高管摘要——如果需要，还可提供适合董事会议室的 PowerPoint。 ## 运行机制 1. **您提出问题。** 一个简短的论点——一个别人可能会反对的主张，而不是一个宽泛的主题。应用程序会指导您完成这个过程。 2. **您选择您的委员会。** 从下方的名单中，挑选哪些研究智能体就座参与此问题的讨论。只需点击七次或使用一个预设。 3. **委员会实时展开调查。** 每个就座的智能体从自己的角度并行研究问题，且看不到其他人的工作。您可以实时观看这一过程：智能体工作时亮起，证据不断流入，成本随之增加。 4. **论证得以锤炼。** 策略师根据所有研究撰写初稿。红队发起攻击。策略师进行修改。如此反复两次。您审查结果并可以附带意见将其退回。 5. **润色与校验。** 编辑对内容进行精简，拟人化处理程序将其重写至杂志级水准，事实核查员针对研究验证每一个数字——剔除任何无法溯源的内容。您批准后，最终文档将出现在您的库中。 一次完整运行需要两到四个小时，其产出的成果相当于咨询团队数周的工作量。您可以放任它运行——当任务完成或需要您审查时，它会通知您。 ## 认识委员会 共 43 个智能体，分为三类：一个参与每份报告的常设**写作与质量团队**，十九个由您针对每个问题挑选的**研究视角**，以及十八个在问题完全需要行业外部视角时启用的**补充思考者**。 ### 写作与质量团队 —— 参与每份报告 | 智能体 | 角色 | |---|---| | **策略师** | 阅读所有研究简报并撰写论点。在每次红队攻击后进行修改。是整篇文章的作者。 | | **红队** | 唯一目的是打破草稿的僵局——找出薄弱的主张、逻辑漏洞、未经证实的断言。以书面形式分两次进行逐点攻击。 | | **编辑** | 删减 15–25% 的字数，消除术语和废话，锐化每一个句子。不额外添加内容。 | | **拟人化处理程序** | 将编辑后的草稿重写至《哈佛商业评论》专题文章的水准——使最终成品读起来就像是一位杰出的作者撰写的，而不是委员会拼凑的。 | | **事实核查员** | 根据底层研究验证每一个数字、引用和主张。任何无法溯源的内容都会被删除或标记以供审查。它拥有一票否决权，并且在最后运行。 | | **演示文稿设计师** | 根据需要，将最终报告提炼为优雅的高管幻灯片。 | ### 研究视角 —— 由您决定谁来就座 **经济与产业** | 智能体 | 他们带来的价值 | |---|---| | **基础设施经济学家** | 机场资本支出、项目经济学、成本超支，以及基础设施投资实际能带来什么回报。 | | **航空公司商业策略师** | 航空公司的思维方式：枢纽经济、航线网络、成本敏感度，以及航司如何应对机场的决策。 | | **航空历史学家** | 长期的宏观趋势——放松管制、整合浪潮、繁荣与萧条的建设周期——以及过去哪些时刻真正与今天产生了共鸣。 | | **逆向思考者** | 构建*反对*您论点的最强有力理由。如果论点能在逆向思考者面前存活下来，它就准备好迎接持怀疑态度的读者了。 | **运营与工程** | 智能体 | 他们带来的价值 | |---|---| | **运营分析师** | 吞吐量、延误、登机口利用率——以及真正的瓶颈究竟是基础设施本身还是其运营方式。 | | **首席工程师** | 拥有 25 年的项目交付经验：可施工性、生命周期成本、设计标准，以及超级工程实际上是如何失败的。 | | **技术侦察员** | 机场技术——传感器、生物识别、预测性分析——一旦部署后的实际成本和实际回报，与宣传册上所说的进行对比。 | | **建筑历史学家** | 将机场航站楼视为建筑：伟大建筑背后的设计意图，以及当运营工作忽略这些设计时，会失去什么。 | **高管领导层** | 智能体 | 他们带来的价值 | |---|---| | **机场 CEO** | 首席执行官的交椅：董事会问责、债券评级、航空公司协议，以及运营之上的政治博弈。 | | **机场 COO** | 运营者的交椅：飞行区、航站楼、维护、航司关系——关乎计划是否能在周一清晨 5:45 顺畅运转，而不仅仅是纸上谈兵。 | | **机场采购专家** | 将董事会投票转化为已签署合同的规矩：联邦拨款规则、交付方式、抗议风险，以及总体规划中所低估的进度计算。 | | **监管与政治分析师** | FAA、TSA、国会和地方政治——哪些约束实际上是硬性的限制，以及在怎样的时间线上任何事情才可能发生改变。 | **公共安全与应急管理** | 智能体 | 他们带来的价值 | |---|---| | **公共安全总监** | 统一指挥下的机场警察、消防/救援和 911 调度——响应能力、人员配置现实，以及联邦认证。 | | **机场应急 directors** | 数十年的真实应急启动经验：在事件发生的前 30 分钟内，运营中心究竟发生了什么，与计划内容有何不同。 | **打破常规的思考者** | 智能体 | 他们带来的价值 | |---|---| | **懒汉** | 故意毫无准备。先写下直觉反应，然后只获得恰好十分钟的研究时间来验证它——并如实报告哪些想法经受了考验。直觉与证据之间的差距是其他任何智能体都无法产生的信号。 | | **Virtual Christian** | 以该委员会的人类操作员为原型：一位自由思考的机场运营领导者，能够跨领域串联线索并重构问题，直到您感叹：“咦——我以前没这样想过。” | | **Virtual Chris** | 高管级的连接者——利用历史、政治、文化和科学，发现其他人错过的联盟、相邻领域和突破口。委员会中的乐观主义者。 | | **Virtual Pat** | 现代版的 MacGyver（百战天龙）：利用机场已有的物品，构建出打破常规、低成本且极其务实的解决方案。总是能提供“这是只需花费 2% 成本的版本”的答案。 | **扩展研究** | 智能体 | 他们带来的价值 | |---|---| | **深度研究** | 在 OpenAI 的深度研究模型而非 Claude 上运行——来自第二个 AI 家族对同一问题的独立、穷尽式解读。可选；需要 OpenAI 账户。 | ### 补充委员会 —— 十八位伟大的头脑，随时待命 对于那些完全需要航空业外部视角的问题，您可以邀请传奇思想家就座——每一位都忠实地再现了该头脑的思维方式，改编自开源的[高智商委员会](https://github.com/0xNyk/council-of-high-intelligence)。 | 思想家 | 他们的视角 | |---|---| | **Ada Lovelace** | 第一位将计算视为抽象而不仅是算术的人。 | | **Aristotle** | 坚持认为理解始于分类的分类学者。 | | **Marcus Aurelius** | 兼具皇帝与哲学家身份，先驾驭自己，再统治他人。 | | **Richard Feynman** | 绝不接受自己无法简单解释清楚的事物的物理学家。 | | **Daniel Kahneman** | 证明了判断是系统性非理性的，并指出了各种偏见。 | | **Andrej Karpathy** | 深谙 AI 实际如何学习和犯错的神经网络专家。 | | **Lao Tzu** | 看到问题往往就在于干预本身的智者。 | | **Machiavelli** | 看透人与机构实际行为方式的现实主义者。 | | **Donella Meadows** | 能发现其他人错过的杠杆点的系统思考者。 | | **Charlie Munger** | 通过逆向思维，跨越众多心智模型对真理进行三角测量的博学者。 | | **Miyamoto Musashi** | 能够解读时机、位置和节奏的无败剑客。 | | **Dieter Rams** | 坚信好的设计就是尽可能少设计的设计师。 | | **Socrates** | 通过检验每一个前提来打破虚假确定性的牛虻。 | | **Sun Tzu** | 在任何竞争中都能看透位置、时机和信息策略的战略家。 | | **Ilya Sutskever** | 处于能力与灾难交界前沿的研究员。 | | **Nassim Taleb** | 研究不确定性下的脆弱性、鲁棒性和反脆弱性的学者。 | | **Linus Torvalds** | 构建有效事物并将其交付的工程师。 | | **Alan Watts** | 通过重构我们看待事物的方式来消解问题的哲学家。 | ## 您将获得什么 - **一份完整报告**（Word）——采用专业排版，包含封面、摘要、一页准确说明其制作过程及参与智能体的说明，以及页码。提供四种篇幅：完整研究报告、长篇文章、简报，或一套精简的建议。 - **一份高管摘要**（Word）——独立成篇的三页浓缩精华。 - **一份配套演示文稿**（PowerPoint，可选）——以高管向董事会汇报的形式呈现论点。 - **完整的出处信息**——归档每一次运行的研究简报、草稿历史、评论和事实核查报告，任何人都能查看结论是如何得出的。 每份报告的结尾都附有明确的免责声明，说明其由 AI 生成，且其中的每一个数字都能溯源到出处，或被标记以供人工审查。 ## 使用说明 在项目文件夹中，运行： ``` ./council ``` 您的浏览器将打开委员会的 Web 应用程序。在那里，一切都有引导： - **主页**——您已完成的报告库，如果运行曾被打断，可一键恢复。 - **新报告**——一个三步向导：提出问题（内置写作指南和每个字段下的提示），选择您的委员会（选择时提供实时成本估算），审查并启动。 - **实时运行**——以星图形式观看委员会工作：智能体进行研究时亮起，证据向中心汇聚，成本实时增加。轮到您审查时，草稿和评论会并排出现，供您做决定。 - **结果**——直接在应用程序中阅读完成的报告、下载文档、根据反馈进行修改，或生成演示文稿。 一次典型的完整运行在 AI 使用上花费 20–60 美元，耗时 2–4 小时。应用程序会在您启动前显示成本估算，并强制执行您设定的预算上限。 **值得学习的一项技能：**您如何提出问题决定了最终的一切。简而言之——提出一个别人可能会反对的主张，而不是一个宽泛的主题。完整的技巧请见[编写有效的运行提示](docs/writing-effective-run-prompts.md)，相同的指导也已内置于应用程序中。

⚙️ 设置与技术参考（针对负责管理此项目的人员）

### 前置条件 - macOS 或 Linux，配备 Python 3.11+（使用 `python3 --version` 检查） - 包含 Opus 访问权限的 Claude 订阅（使用 `claude login` 登录一次）**或**一个 `ANTHROPIC_API_KEY` - *（可选）* `OPENAI_API_KEY`——仅当您启用深度研究视角时需要 - 在本地克隆的此代码库 首次运行 `./council` 将创建一个虚拟环境并自动安装所有内容。无需手动 `pip install`。 ### API 密钥 将仓库根目录下的 `.env.example` 复制为 `.env` 并填入您使用的密钥。CLI 会自动加载它；Shell 导出的优先级高于 `.env` 中的值。`.env` 已被 gitignored。 ### 模型路由 研究和综合过程在 Claude Opus 4.8 上运行。编辑层——红队、编辑、拟人化处理程序、演示文稿——在 Claude Fable 5 上运行。事实核查员特意保留在 Opus 上，以确保验证过程使用的模型族不同于撰写文本的智能体。可选的 Deep Research 视角在 OpenAI 的 `o3-deep-research` 上运行。所有分配配置都位于 `council.toml` 中，可从应用程序的设置中进行编辑。 ### 命令行深层链接 不带任何标志运行 `./council` 可打开 Web 应用程序。每个流程也都可以在无头模式下访问： | 标 | 效果 | |---|---| | `--terminal` | 在终端中显示完整的菜单，而不是在浏览器中（适用于 SSH / 无浏览器环境）。 | | `--resume [SLUG]` | 恢复被中断的运行；如果未提供 slug，则自动检测。已完成的步骤绝不会重新运行或重新计费。 | | `--revise [SLUG]` | 根据读者反馈修改现有报告。 | | `--publish [SLUG]` | 从存档中重新发布润色后的文档。 | | `--pptx` | 为已完成的运行构建高管演示文稿。 | | `--audit` | 对所有存档运行中每个智能体的贡献进行评分。 | | `--dry-run` | 写入运行文件并在进行任何 AI 调用之前停止。 | ### 源材料 在启动前将 PDF、Word 文档、演示文稿或电子表格放入 `sources/`。应用程序会检测它们，将它们附加到运行中，将其转换为智能体可读的文本，并指示每位研究人员将其视为主要起点。源材料会与运行一起存档。 ### Scope 模式 —— 完成整个业务委托 除了单一报告外，委员会还能完成完整的业务工作范围。将范围说明文档（RFP、SOW 或通过电子邮件发送的范围说明）放入 `sources/`，在应用程序中打开**履行范围**，然后： 1. 一位**范围规划师**会阅读范围说明并制定交付物计划——列出每一个所需的产出物及其类型、依赖关系和构建说明，外加一份诚实的清单，指出范围说明中假定存在但未提供的客户材料。 2. 在生产阶段消耗任何费用之前，**由您批准该计划**（支持附带意见重新修改）。 3. **范围研究员**以引用优先的方式，并行回答计划中涉及的监管和最佳实践问题。 4. **范围构建师**按照依赖顺序产出每一个成果——Word 文档和 PowerPoint 演示文稿——并使每一项都与作为其基础的产出物保持一致。缺失的特定客户材料会被标记为 `[AUTHORITY-SPECIFIC — INSERT: …]` 占位符，绝不会凭空捏造内容。 5. 一位**范围质量保证**智能体会对照原始范围说明审核完成的成套交付物——进行逐项要求的验收追踪——并在打包之前交由您审查。 所有内容都将存放在 `reports/scope-/` 以及一个单一的 zip 压缩包中，包含清单和 QA 报告。重新运行相同的委托标题将恢复进度：已完成的交付物绝不会重建或重新计费。无头模式：`./council --scope "Engagement name" --no-review`。 Scope 委托属于大型运行——请相应地做好预算规划（Scope 模式的默认上限为 250 美元），并将输出结果视为顾问级别的*草稿*：即需要在交付给客户之前经过主题专家审查的、由 AI 生成的委托材料。 ### 精确的流水线 四个阶段：(1) 并行独立研究——就座的智能体同时撰写简报，禁止阅读彼此的输出；(2) 综合与对抗性辩论——策略师 v1 → 红队 → v2 → 红队 → v3，然后是**人工检查点 #1**；(3) 编辑 → 拟人化处理程序 → 事实核查员（验证最后进行，以便覆盖最终文本），然后是**人工检查点 #2**；(4) 文档生成，归档至 `runs/YYYY-MM-DD-/`，并自动发布至 `reports/`。在各步骤之间强制执行预算上限；中断的运行会从上次完成的产出物处恢复。 ### 修改报告 修改过程不会重新运行委员会。它复用原始研究并运行一个专注的循环——策略师根据反馈进行修改，红队检查修订版，编辑/拟人化处理程序/事实核查员重新进行验证——生成 `reports/-revised-vN.docx`，并标记为带编号的修订版本。修订版本可以链接延续：v2 在 v1 的基础上构建。 ### 委员会审计 `--audit`（或应用程序中的审计选项卡）会对所有存档运行中的每个智能体进行评分——统计在每撰写 1,000 字的简报中，策略师实际使用了多少次该智能体的工作——并建议对名单进行调整。默认预设就是根据这些数据微调而来的。 ### 文件存放位置 | 路径 | 内容 | |---|---| | `.claude/agents/` | 所有 43 个智能体定义——版本化 markdown，仅限人工编辑 | | `cli/` | 引擎和 Web 应用程序（`cli/server.py`, `cli/webapp/`） | | `prompts/runs/` | 每个问题对应一个运行提示文件 | | `docs/` | 出现在每份报告中的[写作指南](docs/writing-effective-run-prompts.md)和[方法论](docs/methodology.md) | | `runs/` | 每次运行的完整存档——简报、草稿、评论、事实核查、文档 | | `reports/` | 润色后、可供分发的文档（按需重新生成；不提交至仓库） | | `council.toml` | 操作员配置：各角色的模型、预算、默认值 | ### 治理 智能体绝不会修改自身或彼此。行为变更需通过对 `.claude/agents/` 中的文件进行人工审查编辑来实现——参见[如何提出智能体变更建议](docs/how-to-propose-an-agent-change.md)。每份已发布报告中的方法附录都会确切披露该文档是如何生成的。

*由华盛顿都会区机场管理局战略与运营绩效办公室构建。报告均为供人工审查的 AI 生成草稿——AI 的协助并不能免除人类对最终发布内容所应承担的责任。*

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