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Agent Skill · AI 工具

multi-llm-consult(multi LLM consult 命令行)

multi-llm-consult 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

multi-llm-consult 是AI 工具类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证为 MIT,第三方扫描有提醒项,按安装量在AI 工具类的 2,536 个 Skill 里排第 1,184。

总安装 1,018周安装 42GitHub Stars 15下载 333核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:multi-llm-consult(multi LLM consult 命令行)
来源仓库:https://github.com/nickcrew/claude-ctx-plugin
仓库路径:skills/multi-llm-consult
安装命令:
npx skills add https://github.com/nickcrew/claude-ctx-plugin --skill multi-llm-consult
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/nickcrew/claude-ctx-plugin --skill multi-llm-consult

这个 Skill 是做什么的

AI 工具类 Skill 用来扩展助手本身的能力,例如接模型、接检索、接外部服务。

支持多模型咨询与命令行交互功能。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。适合需要综合多个 AI 模型反馈的场景。可用于研究、开发或决策辅助流程。注意检查命令是否涉及敏感操作或网络请求。

multi-llm-consult 属于AI 工具类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/multi-llm-consult

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/nickcrew/claude-ctx-plugin --skill multi-llm-c…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

multi-llm-consult 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/nickcrew/claude-ctx-plugin --skill multi-llm-consult。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

multi-llm-consult 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

multi-llm-consult 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

multi-llm-consult 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

multi-llm-consult 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,018 次,近一周安装 42 次,下载 333 次,GitHub 15 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

multi-llm-consult 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 3 个目录同时收录,说明这个 Skill 流传比较广。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理AI 工具类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

AI 工具类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
executing-plans

执行计划 · Codex、Claude

1,515,336173,110只读MIT通过
verification-before-completion

完成前的验证 · Codex、Claude

1,319,472173,121权限未标注MIT通过
subagent-driven-development

子 Agent 驱动开发 · Codex、Claude

1,312,416173,138只读MIT通过
copy-editing

复制编辑 · Codex、Claude

1,209,57625,632只读MIT通过
paywall-upgrade-cro

付费专区升级 cro · Codex、Claude

1,030,17625,617只读MIT通过
multi-llm-consult

multi LLM consult 命令行 · 本页

1,01815需要联网MIT有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Multi-LLM Consult

Overview

Use a bundled script to query external LLM providers with a sanitized prompt and return a concise comparison.

Setup

  • Configure API keys in the TUI: open the Command Palette (Ctrl+P) and run Configure LLM Providers.
  • Keys are stored in settings.json under llm_providers.

Workflow

  1. Identify the purpose (second-opinion, plan, review, delegate).
  2. Summarize the task and sanitize sensitive data before sending it out.
  3. Run the consult script with the chosen provider.
  4. Compare responses and reconcile with your own plan before acting.

Consult Script

Always run --help first:

python scripts/consult_llm.py --help

Example: second opinion

python scripts/consult_llm.py \
  --provider gemini \
  --purpose second-opinion \
  --prompt "We plan to refactor module X. What risks or gaps do you see?"

Example: delegate a review

python scripts/consult_llm.py \
  --provider qwen \
  --purpose review \
  --prompt-file /tmp/review_request.md \
  --context-file /tmp/patch.diff

Example: plan check with Codex (OpenAI)

python scripts/consult_llm.py \
  --provider codex \
  --purpose plan \
  --prompt "Draft a 5-step plan for implementing feature Y."

Output Handling

  • Treat responses as advisory; verify against repo constraints and current state.
  • Summarize the external response in 3-6 bullets before acting.
  • If responses conflict, call out the differences explicitly and choose a path.

References

  • Provider defaults and configuration: references/providers.md

平台分布

Claude Code

29.46%
按下载量换算98

windsurf

21.82%
按下载量换算73

Antigravity

16.28%
按下载量换算54

trae

12.61%
按下载量换算42

OpenCode

7.75%
按下载量换算26

Gemini CLI

3.63%
按下载量换算12

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。

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