Skill flagged — suspicious patterns detected

ClawHub Security flagged this skill as suspicious. Review the scan results before using.

Multi Model Consensus

v1.5.6

Multi-Model Consensus Council — Eliminates single-model bias through multi-round convergent debate, producing objective decision references. Supports 3-13 mo...

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Install

OpenClaw Prompt Flow

Install with OpenClaw

Best for remote or guided setup. Copy the exact prompt, then paste it into OpenClaw for zeekr0808-hue/multi-model-consensus.

Previewing Install & Setup.
Prompt PreviewInstall & Setup
Install the skill "Multi Model Consensus" (zeekr0808-hue/multi-model-consensus) from ClawHub.
Skill page: https://clawhub.ai/zeekr0808-hue/multi-model-consensus
Keep the work scoped to this skill only.
After install, inspect the skill metadata and help me finish setup.
Use only the metadata you can verify from ClawHub; do not invent missing requirements.
Ask before making any broader environment changes.

Command Line

CLI Commands

Use the direct CLI path if you want to install manually and keep every step visible.

OpenClaw CLI

Bare skill slug

openclaw skills install multi-model-consensus

ClawHub CLI

Package manager switcher

npx clawhub@latest install multi-model-consensus
Security Scan
VirusTotalVirusTotal
Suspicious
View report →
OpenClawOpenClaw
Suspicious
medium confidence
Purpose & Capability
The skill's name/description (multi-model consensus) aligns with the instructions: it dynamically scans a local model registry (~/.openclaw/openclaw.json), spawns per-model sub-sessions, aggregates reviews, and writes reports to ~/.openclaw workspace. These I/O operations are expected for the claimed purpose. Minor note: allowed-tools includes Exec which is not strictly required for simple session orchestration but is plausible for example Python snippets; this increases the attack surface compared with a pure prompt-driven skill.
!
Instruction Scope
Instructions explicitly direct the agent to read local config (~/.openclaw/openclaw.json), spawn multiple model sessions, collect session history, and write state/report files under ~/.openclaw. Those actions are coherent for discovering and coordinating local models. However there are contradictory/incoherent instructions across files: the SKILL.md/frontmatter and changelog (v1.5.6) state 'sub-agent delegation is strictly forbidden', yet the OUTPUT_TEMPLATE.md (first-round prompt) and several documentation examples still instruct or allow judges to 'decide whether to call subAgent' and to aggregate sub-agent output. There are also inconsistent versioning entries across _meta.json and frontmatter/docs. These contradictions create ambiguity about permitted runtime behavior (particularly whether judges may spawn/subdelegate), which is a security and governance concern.
Install Mechanism
This is an instruction-only skill with no install spec and no bundled code to execute. That minimizes supply-chain risk — nothing is downloaded or extracted. The execution examples are pseudocode / prompt templates only.
Credentials
The skill requests no environment variables or external credentials. It does, however, instruct reading and writing to files under the user's home (~/.openclaw/openclaw.json and workspace paths). Those accesses are proportionate to the stated need (discovering locally connected models and storing state/reports). Still, reading a local config file can expose model-provider identifiers or local setup details — users should confirm that ~/.openclaw/openclaw.json doesn't contain sensitive secrets before using the skill.
Persistence & Privilege
always:false and user-invocable defaults are set (no forced always-on). The skill writes state and archived reports into ~/.openclaw workspace which is expected for its function. It requests sessions_spawn capability (to create sub-sessions for other models) and includes Exec/Read/Write in allowed-tools, which are powerful but defensible for orchestrating local models; combine that with the earlier contradiction about sub-agents, however, and the practical privilege of spawning and executing is something to monitor.
What to consider before installing
What to watch for before installing/using this skill: - Inconsistency about sub-agents: the changelog/SKILL.md claims judges are strictly forbidden to spawn sub-agents, but some prompt templates and examples still permit judges to call sub-agents. Ask the author to clarify and provide a corrected, single-source SKILL.md that enforces the intended rule. If you want to forbid sub-agents, ensure the runtime enforces it (e.g., deny SessionsSpawn or Audit session calls). - Version mismatch: _meta.json and several docs show differing version numbers (1.5.2 / 1.5.6 / V1.2.1, etc.). This could be sloppy packaging or indicate that some documents weren't updated; request a coherent release tag and changelog before trusting behavior. - File access: the skill will read ~/.openclaw/openclaw.json and write state/reports to ~/.openclaw/workspace. Confirm that your openclaw.json does not contain secrets (API keys, tokens) you don't want read. Run the skill in a restricted/profiled environment if possible during initial testing. - Powerful allowed tools: the skill uses SessionsSpawn, Read, Write and Exec in examples. Exec (shell execution) increases risk if prompts or templates were maliciously altered. If your platform allows scoping allowed-tools per-skill, consider disabling Exec or restricting its capabilities until you're confident in the files. - Test in a safe environment: before enabling on production data, run the skill with non-sensitive test data and confirm it only spawns the expected local model sessions and writes only to the documented ~/.openclaw paths. - Request fixes: ask the maintainer to (1) reconcile templates so they reflect the current policy on sub-agent usage, (2) align all version metadata, and (3) optionally remove or justify Exec usage. After those fixes the skill appears coherent for its stated purpose. If the maintainer cannot clarify these inconsistencies, treat the skill with caution.

Like a lobster shell, security has layers — review code before you run it.

Runtime requirements

🏛️ Clawdis
latestvk97b3jjmpwf4b03mrbyhxq76dh85jy8e
114downloads
1stars
19versions
Updated 2d ago
v1.5.6
MIT-0

🏛️ 多模型决策委员会

专为 OpenClaw 设计的"数字智库",通过多模型独立评审与共识合成,消除单模型偏见,为复杂决策提供客观参考。


📋 版本变更记录

版本日期更新内容
V1.0.02026-04-19初始版本,包含核心框架、3轮收敛机制、6段式报告
V1.1.02026-04-24新增英文操作文档(与中文合并,英文在上);经多模型委员会翻译质量审核通过(均分81/100)
V1.1.32026-04-24SKILL.md和references/转为纯中文(精简);docs/保留双语完整文档(面向全球用户)
V1.2.02026-04-25恢复为公共ClawHub版本(曾为本地定制版);同步所有文件
V1.2.12026-04-25关键修复:删除SKILL.md中硬编码的模型列表(A1/A2/A4...);改为执行时动态扫描本地openclaw.jsonmodels.providers生成实时模型列表;示例中的模型引用改为通用占位符[模型A/B/C]
V1.2.22026-04-25同步:v1.2.1热修复后全文件同步到GitHub和ClawHub
V1.2.32026-04-25用户体验修复:明确首次使用流程:自动扫描模型 → 默认前3个 → 提示用户确认或修改评委后再开始决策
V1.2.42026-04-25关键修复:OUTPUT_TEMPLATE.md - 删除所有3轮prompt模板中的「匿名委员」,改为「{模型名称}(实名委员)」格式
V1.2.52026-04-25强制判定机制:SKILL.md - 新增「强制判定规则」章节,明确 Round 1/2 后的阈值判定和收敛判定为不可跳过步骤;禁止行为新增跳项判定禁止规则
V1.2.62026-04-25严禁引导提示修订:任务下发时不得针对评审委员设置诱导性提示词或诱导性身份角色;第0轮准备阶段;三层架构;100分制评分
V1.5.02026-04-25同步所有文档版本号至V1.5.0,与USER_GUIDE保持一致
V1.5.12026-04-26新增「每轮开始前通知用户」规则;新增「收敛分差阈值」可配置参数;新增「异常处理规则」章节
V1.5.22026-04-26新增「判定方式」可配置参数,明确全票通过制为默认判定规则
V1.5.62026-04-26严禁子Agent委托:评委严禁spawn子Agent,只能独立思考输出结论;复杂任务由组织者拆解分发;删除原「结论收敛原则」避免歧义

🎯 插件定位

多模型决策委员会 是专为 OpenClaw 设计的"数字智库"。它支持调动多个不同架构的大模型(如 GPT、Gemini、豆包等)同时对同一任务进行协同思考、对抗辩论与共识合成,有效消除单模型偏见,综合性给出最优建议。


核心优势

  • 去中心化决策:交叉验证不同模型逻辑,确保方案的严谨性。
  • 对抗性评审:通过模型间的互评,快速锁定潜在的逻辑漏洞。
  • 弹性扩容:根据任务难度,随时增加或减少"决策委员"的数量。
  • 消除偏见:多模型独立评审,避免单一AI的认知盲区。
  • 量化决策:6维度评分 + 加权矩阵,结论有据可查。
  • 透明可信:实名委员制、模型身份透明。
  • 灵活配置:参数可调,如决策成员人数、决策轮次、通过阈值等,均可可自定义。

核心治理原则:身份纯净

为了确保结果的绝对客观,本插件强制执行 "身份纯净原则"

  • 角色透明化:决策委员会成员均会注明其身份(大模型名称),保持可视化透明。
  • 严禁设定角色:禁止给委员设定诸如"架构师"、"审计员"等身份标签。
  • 严禁引导提示:任务下发时不得针对评审委员设置诱导性提示词或诱导性身份角色,防止产生的偏见。
  • 严禁子Agent委托:评委严禁spawn任何子Agent,只能独立思考和输出结论;禁止二次委托,所有子任务由组织者统一分发和回收,确保链路完全可控
  • 评审不重复原则:若组织者(即当前使用模型)是评审委员会成员,则组织者提交内容即视同为其在本轮的评审结果,无需重复自评。若组织者不是评审委员会成员,则仅负责组织实施和汇总评委意见,不参与评审。

使用方法

  • 启动:在OpenClaw中,输入指令"启动多模型决策委员会"、"审议这个方案"、"对这个方案进行决策"、"启动决策"即可启动多模型决策委员会。首次使用时会提醒用户进入配置模式,并选择模型组合。
  • 配置:根据需要,可配置参数,如:轮数、阈值、委员数量、委员模型等。

参数配置

配置参数可采用指令方式,如:"修改配置"、"调整参数"、"增加委员"、"确认配置"。

指令关键词可调参数说明
"换模型"委员模型组合从用户本地接入的模型列表中选择模型组合加入
"改轮数"决策轮数默认3轮,日常事务可设为2轮,重大决策可设3-6轮
"收敛分差阈值"收敛判定分差收敛判定时,允许的最大分差范围,默认5分;分差内视为无分歧,直接收敛
"改阈值"判定阈值通过阈值:默认≥90%;待决策阈值:默认[72%, 90%);否定阈值:默认<72%
"改判定方式"通过判定方式全票通过(默认):所有评委均需≥阈值;均分通过:评委均分≥阈值;多数票通过:超过半数评委≥阈值
"增加委员" / "减少委员"委员数量支持2-6个模型同时评审
"确认配置"确认当前配置确认当前参数后开始决策

参数建议

  • 模型选择:建议至少包含 1 个具备强逻辑推理能力的模型和 1 个具备强中文语境理解能力的模型。
  • 轮次建议:日常事务建议 2 轮;涉及架构、资金、核心规则的决策,建议 3-5 轮。
  • 阈值设定
    • 严谨型:≥95%(全票通过)
    • 效率型:≥75%(多数通过)

决策流程(3轮收敛机制)

多模型决策委员会采用 3 轮收敛机制,每轮进行100分制评分,最终给出决策结果。


第 0 轮:准备阶段 (Preparation)

决策准备:组织者(当前使用模型)接收到决策任务后,将用户背景、需求、待审方案汇总后发起决策申请。内容格式为:

  • 项目名称:{项目名称}
  • 项目背景:{项目背景}
  • 项目需求:{项目需求}
  • 待审方案:{待审方案}
  • 决策成员:{决策成员:调取已配置的模型组合}
  • 决策轮次:{决策轮次:调取已配置的轮数}
  • 阈值设置:{阈值设置:调取已配置的阈值}
  • 提交决策:{提交用户是否开始决策}

第 1 轮:独立评估 (Blind Evaluation)

动作说明:组织者接收到决策确认后,将准备流程相关内容分发至各选定模型的独立子会话中。每位委员在完全无法感知他方意见的情况下进行背对背评审。

评审维度:方案逻辑合理性、完整性、潜在风险分析、实施资源消耗预估、可行性评审、优化建议,并按照100分值进行评分。

评审时长:不超过3分钟/轮。若3分钟仍未回收所有子会话,组织者将结束流程并返回结果。

核心产出:组织者汇总各委员的初评报告及投票结果及打分结果,以及分歧意见或争议点。


第 2 轮:收敛讨论 (Consensus Sync)

动作说明:组织者汇总总结,对全体委员讨论通过的结果进行封存,不再讨论。提取第一轮中所有未通过的点,并将这些冲突整理为"争议清单"以及"优化建议",再次下发给所有委员,要求评委讨论并重新评价该论点,最终产出第二轮决策结果。

评审时长:不超过3分钟/轮。若3分钟仍未回收所有子会话,组织者将结束流程并返回结果。

核心产出:争议大范围收敛,产出第二轮决策结果。若所有委员均通过决策(无新分歧点),跳过第3轮,直接输出最终报告。若仍然存在分歧点,参照第2轮收敛讨论,继续进行第三轮收敛讨论。


第 3 轮:最终辩论 (Final Duel)

动作说明:组织者汇总总结,对全体委员讨论通过的结果进行封存,不再讨论。针对极少数无法通过讨论对齐的"深层冲突点",再次下发给所有委员,要求评委讨论并重新评价该论点,最终产出最终决策结果。

评审时长:不超过3分钟/轮。若3分钟仍未回收所有子会话,组织者将结束流程并返回结果。

核心产出:争议大范围收敛,产出最终决策结果。若仍然存在分歧点,按照简化为"是/否"或"路径A/路径B"的对立选项,要求所有委员进行最后一轮逻辑立场表态。生成最终量化投票矩阵,并自动生成 6 段式标准决策报告。


轮次扩展说明

扩展类型说明
增加轮次(4轮及以上)第4轮参照"收敛讨论"循环收敛,第5轮参照"最终辩论"输出投票矩阵,以此类推
减少轮次(3轮以下)第1轮参照"独立评估",第2轮直接输出最终报告

自动化通知规则

为防止评委评审时间过长导致用户对当前状态不知情,组织者必须在每轮评审开始前主动通知用户:

  • 进入第1轮:通知用户「各位评委已开始独立评估,请稍候」
  • 进入第2轮:通知用户「各位评委已开始收敛讨论,请稍候」
  • 进入第3轮:通知用户「各位评委已开始最终辩论,请稍候」
  • 进入收敛判定:通知用户「评委意见已收敛,正在生成最终报告」

强制判定规则

每轮结束后必须进行判定,不可跳过。

判定方式(默认全票通过制):

  • 全票通过(默认):所有评委评分均需达到阈值,任一评委低于阈值即判定为不通过
  • 均分通过:所有评委的平均分达到阈值即判定为通过
  • 多数票通过:超过半数的评委评分达到阈值即判定为通过

收敛判定规则

轮次判定类型规则
Round 1 结束后收敛判定汇总所有评委评分,若推荐顺序完全一致且评分差距在「收敛分差阈值」内 → 收敛,直接输出最终报告
Round 2 结束后收敛判定汇总所有评委评分,若推荐顺序完全一致 → 收敛,跳过 Round 3
任意轮超限超时处理3分钟未回收所有评委时,组织者标记超时评委,继续处理已返回的评委结果

最终输出:6段式共识报告

决策完成后,输出标准化报告,包含:

  1. 投票记录 — 量化评分矩阵
  2. 汇总说明 — 各委员核心论点(注明大模型)
  3. 执行方案 — 结论版 + 说明版
  4. 未决清单 — 待确认事项与负责人
  5. 结论摘要 — 一句话裁定 + 置信度
  6. 风险提示 — 主要风险与缓解建议

异常处理规则

以下3类异常的处理标准:

异常类型处理标准
状态同步错误组织者检测到状态文件与实际流程不符时,应立即中止当前流程,通知用户并提示重新发起决策
规则执行偏差组织者在执行中发现某委员的评审结果违反本skill规定的流程(如跳轮、跳过收敛判定等),应要求该委员重新按规则执行,不得擅自修改委员结论
超时处理单轮超过3分钟仍有评委未返回结果时,组织者对超时评委标记「超时-未提交」,以已返回的评委结果进行汇总和判定

技术约束

  • 每个子会话最大执行时间:60秒
  • 最大并发子会话数:13个
  • 状态文件有效期:24小时
  • 报告自动归档路径:~/.openclaw/workspace/memory/MONTHLY/mmd_<date>.md

参考文档

文档说明
references/STATE_MACHINE.md状态流转规则 + 异常处理
references/OUTPUT_TEMPLATE.md6段式报告完整模板
references/SCHEMA.md状态文件字段规范

🏛️ 兼听则明,万模共鉴。

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