duolahypercho/fusion-fable

Fuse two frontier models into one Fable-tier answer: Opus 4.8 drafts, a second model (Opus 4.8 or GPT-5.5 via codex) checks, Opus fuses. A Claude Code skill.

Fusion‑Fable – クラウド・コードで複数のLLMを統合し、より高品質な回答を生成するスキル

何であるか – Fusion‑Fable は Claude Code（「Opus 4.8」モデル）向けの スキル であり、プロンプトを複数の独立したLLM（パネル）に並列で実行させ、各モデルが同じ質問に独自のウェブ検索やbashツール呼び出しを用いて回答し、その後 Opus 4.8 が 審査者 としてパネルの出力を分析し、根拠に基づいた最終的な回答を合成する仕組みです。

なぜ重要か – 同じモデルの独立した実行でも、多様な推論経路が得られることが知られています。複数のモデル（または同じモデルの2回の実行）を組み合わせ、その結果を合成することで、難易度の高いベンチマークで精度が向上することが実証されています。Fusion‑Fable はこのアイデアを、実行可能な Claude Code スキルとしてパッケージ化しており、オーケストレーションコードを書かずに「Fableレベル」の回答を得られるようになります。

動作方法

展開 – スキルは、あなたのマシンにインストールされているモデルCLIを検出し、パネル を起動します：
- opus4.8-4.8 – 2つの独立した Opus 4.8 実行（ゼロセットアップ）。
- opus4.8-gpt5.5 – Opus 4.8 と OpenAI の GPT‑5.5（codex CLI を経由）。
- opus4.8-gpt5.5-gemini3.1pro – Google Gemini 3.1 Pro（agy CLI を経由）を追加。
盲目的実行 – 各パネリストは同一のプロンプトを受け取り、並列で実行され、ウェブ検索やbashツールの呼び出しを可能にします。互いの出力を一切見ません。
審査と合成 – Opus 4.8 はすべての原始的な回答を受け取り、構造化された分析（合意、矛盾、部分的カバー、独自の洞察、盲点）を生成し、その分析に基づいて明示的に根拠づけられた最終回答を出力します。
証明書（Provenance） – すべての実行は ~/.claude/fusion‑runs/ にタイムスタンプ付きのMarkdownファイルとして保存され、パネリストの回答、分析、最終回答が含まれます。

インストール（簡易）

git clone https://github.com/duolahypercho/fusion-fable.git
cd fusion-fable
./install.sh          # スキルを ~/.claude/skills/fusion にコピー
# オプション：Claudeの設定を別場所に保存している場合、CLAUDE_CONFIG_DIR を設定

インストーラーはスラッシュコマンド（/fusion‑opus4.8、/fusion‑gpt5.5、/fusion‑3、/fusion‑plan）とオプションのフックスクリプトもインストールします。

スキルの使い方

方法	例	概要
自然言語トリガー	`Fusionで実行：200M行のPostgresテーブルで ALTER TABLE … を実行するのは安全ですか？`	Claudeが利用可能な最も豊富なパネルを自動実行し、分析ブロック付きの最終回答を返します。
ピン留めされたスラッシュコマンド	`/fusion‑gpt5.5 shared branch で git push --force‑with‑lease は本当に安全ですか？`	`opus4.8‑gpt5.5` パネルを強制実行。どのモデルを使うかを事前に知っている場合に便利です。
文章中に明示的なパネル名	`opus4.8‑gpt5.5 パネルで Fusion を実行する…`	スラッシュコマンドと同じですが、通常の文章で記述します。

3つの方法すべてで、同一の出力形式が得られます：

**最終回答**
…
---
**合意** …（出典付き）
**矛盾** …（出典付き）
**部分的カバー** …
**独自の洞察** …
**盲点** …

プランニングモード – `/fusion‑plan`

Fusion‑Fable は oh‑my‑claudecode (OMC) プランニングシステムと統合された 反復的 プランニングスキルも提供しています：

要件 – オプションのインタラクティブなインタビュー、または既存のプランファイルからの自動抽出。
3回の精査ラウンド – 各ラウンドで2モデルパネル（Opus 4.8 + GPT‑5.5）が現在のプランを批判し、Opus 4.8 が審査して次のラウンド用により厳密なプランを生成。
書き戻し – 収束したプランが、簡潔で内容密度の高い形で元の .omc/plans/<slug>.md を上書きします。
引継ぎ – その後、OMCの品質ゲート（/omc‑plan --review）を実行し、実行フェーズに進むことができます。

軽量なオプションフック（hooks/fusion‑plan‑nudge.sh）を有効化することで、サブエージェントに重い実装タスクを委任する前に /fusion‑plan を実行するよう促すことができます。

要件とオプションの依存関係

コンポーネント	必要な用途	取得方法
Claude Code（Opus 4.8）	コアスキルと審査者	既に Claude Code 環境に含まれています
`codex` CLI	GPT‑5.5 パネリスト	`npm i -g @openai/codex-cli`（またはリポジトリリンクを参照）でインストールし、GPT‑5.5対応アカウントでログイン
`agy` CLI	Gemini 3.1 Pro パネリスト	リポジトリからインストールし、一度実行してGoogle OAuthを完了
`perl` タイムアウトヘルパー	すべてのパネル（macOSのフォールバック）	リポジトリに含まれており、追加インストール不要
`python`（`_pty_run.py` 用）	Geminiパネル（擬似TTYが必要）	任意の最新Python 3インタプリタ

ゼロセットアップパネルのみが必要な場合、追加ツールは不要です。

リポジトリの中身

skills/fusion/            # コアスキル実装
  SKILL.md               # スキル定義
  scripts/               # タイムアウト、パネル検出、各CLIの実行、証明書保存のヘルパー
    _fusion_lib.sh
    _pty_run.py
    detect_panel.sh
    preflight.sh
    run_codex.sh
    run_gemini.sh
    save_run.sh
  references/            # 設計ドキュメント（パネルの根拠、審査基準）
skills/fusion‑plan/       # OMC統合型プランニングスキル
commands/                # スラッシュコマンドのMarkdownファイル
hooks/                   # オプションのツール使用前フック（デフォルトでは無効）
install.sh                # インストーラースクリプト

強み

カスタムプロンプトなしのモデル多様性 – 各モデルは同じプロンプトを独立して実行し、独自の推論スタイルを維持します。
構造化された合成 – 審査者が明確な監査トレースを生成し、回答の根拠を簡単に確認できます。
拡張可能なパネル – システムがサポートできる最も豊富なパネルを自動で選択。新しい run_*.sh スクリプトを書くことで、パネリストを追加可能。
監査可能な証明書 – すべての実行がローカルに保存され、後でレビューまたはデバッグに利用可能。
プランニング統合 – 反復的 /fusion‑plan ワークフローは、高リスクの設計文書の品質向上に貢献します。

制限

コストとレイテンシ – パネリスト数に比例してトークン使用量と実行時間が増えます。3モデルパネルは単一回答より数倍遅く、高コストになります。
外部CLIへの依存 – GPT‑5.5 と Gemini パネルには codex と agy CLI および有効な認証情報が必要。なければ基本的な Opus 唯一パネルにフォールバック。
Claude専用環境 – スキルは Claude Code 内で実行。スタンドアロンCLIやWebサービスとして利用できません。
macOSに組み込みタイムアウトなし – リポジトリにはPerlヘルパーが同梱。これが失敗した場合、FUSION_TIMEOUT を調整する必要があるかもしれません。

ライセンス

MIT – リポジトリ内の LICENSE ファイルを参照してください。

結論 – Fusion‑Fable は Claude Code ユーザーに、検証済みの「パネル→審査」手法を即時利用可能な形で提供し、複数のLLMの回答を1つの根拠に基づいた回答に統合するだけでなく、OMCと組み合わせて反復的プランニングも可能にします。