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 – 一个将多个 LLM 融合为单一高质量回答的 Claude Code 技能

是什么 – Fusion‑Fable 是 Claude Code（"Opus 4.8" 模型）的技能，允许你将一个提示通过一个独立的 LLM 小组并行运行，每个模型独立回答同一问题（使用自己的网络搜索和 bash 工具调用），然后让 Opus 4.8 作为裁判分析小组输出，并合成一个有依据的最终回答。

为何重要 – 即使是同一模型的独立运行，也会产生多样的推理路径；将多个模型（或同一模型的两次运行）的结果结合并合成，已被证明能提升在高难度基准测试中的准确率。Fusion‑Fable 将这一理念打包为一个即用型的 Claude Code 技能，让你无需编写任何编排代码，即可获得“Fable 级别”的回答。

如何工作

分发 – 该技能会检测你机器上安装的模型 CLI，并启动一个小组：
- opus4.8-4.8 – 两个独立的 Opus 4.8 运行（零配置）。
- opus4.8-gpt5.5 – Opus 4.8 加上通过 codex CLI 使用的 OpenAI GPT‑5.5。
- opus4.8-gpt5.5-gemini3.1pro – 通过 agy CLI 添加 Google Gemini 3.1 Pro。
盲运行 – 每个小组成员接收完全相同的提示，独立并行运行，可调用网络搜索或 bash 工具。它们彼此看不到对方的输出。
裁判与合成 – Opus 4.8 接收所有原始回答，生成结构化分析（共识、矛盾、部分覆盖、独特见解、盲点），并写出一个明确基于该分析的最终回答。
溯源 – 每次运行都会以时间戳标记的 Markdown 文件形式保存在 ~/.claude/fusion-runs/ 目录下，包含原始小组成员回答、分析和最终回答。

安装（快速）

git clone https://github.com/duolahypercho/fusion-fable.git
cd fusion-fable
./install.sh          # 将技能复制到 ~/.claude/skills/fusion
# 可选：如果将 Claude 配置保存在其他位置，请设置 CLAUDE_CONFIG_DIR

安装程序还会安装斜杠命令（/fusion-opus4.8、/fusion-gpt5.5、/fusion-3、/fusion-plan）和一个可选的钩子脚本。

使用技能

方法	示例	发生了什么
自然语言触发	`通过 Fusion 运行：在 200M 行的 Postgres 表上执行 ALTER TABLE … 安全吗？`	Claude 自动运行可用的最丰富小组，并返回包含分析块的最终答案。
固定斜杠命令	`/fusion-gpt5.5 在共享分支上执行 git push --force-with-lease 真的安全吗？`	强制使用 `opus4.8-gpt5.5` 小组；当你知道想使用哪些模型时非常有用。
在叙述中明确指定小组名称	`对 … 运行 opus4.8-gpt5.5 Fusion`	与斜杠命令相同，但以普通文本形式书写。

三种方法均产生相同的输出格式：

**最终答案**
…
---
**共识** …（注明来源）
**矛盾** …（注明来源）
**部分覆盖** …
**独特见解** …
**盲点** …

计划模式 – `/fusion-plan`

Fusion‑Fable 还附带一个 迭代式 计划技能，可与 oh-my-claudecode (OMC) 计划系统集成：

需求 – 可选的交互式访谈或从现有计划文件中自动提取。
三轮精炼 – 每轮运行一个双模型小组（Opus 4.8 + GPT-5.5），对当前计划进行批判；Opus 4.8 进行裁判并生成下一阶段更紧凑的计划。
写回 – 收敛后的计划以简洁、内容密集的形式覆盖原始 .omc/plans/<slug>.md 文件。
交接 – 你可以随后运行 OMC 的质量门控（/omc-plan --review）并进入执行阶段。

一个轻量级可选钩子（hooks/fusion-plan-nudge.sh）可启用，以提醒你在将重大的实现任务委派给子代理前运行 /fusion-plan。

要求与可选依赖

组件	所需用途	获取方式
Claude Code（Opus 4.8）	核心技能与裁判	已包含在 Claude Code 环境中
`codex` CLI	GPT-5.5 小组成员	`npm i -g @openai/codex-cli`（或遵循仓库链接）安装，并使用支持 GPT-5.5 的账户登录
`agy` CLI	Gemini 3.1 Pro 小组成员	从其仓库安装，运行一次以完成 Google OAuth
`perl` 超时助手	所有小组（macOS 的备用方案）	包含在仓库中；无需额外安装
`python`（用于 `_pty_run.py`）	Gemini 小组（需要伪终端）	任意最新 Python 3 解释器

如果仅需零配置小组，则无需额外工具。

仓库内容

skills/fusion/            # 核心技能实现
  SKILL.md               # 技能定义
  scripts/               # 超时、小组检测、运行每个 CLI、保存溯源的辅助脚本
    _fusion_lib.sh
    _pty_run.py
    detect_panel.sh
    preflight.sh
    run_codex.sh
    run_gemini.sh
    save_run.sh
  references/            # 设计文档（小组合理性、裁判评分标准）
skills/fusion-plan/       # 与 OMC 集成的计划技能
commands/                # 斜杠命令 Markdown 文件
hooks/                   # 可选的工具使用前钩子（默认禁用）
install.sh                # 安装脚本

优势

无需自定义提示的模型多样性 – 每个模型独立运行相同提示，保留其原生推理风格。
结构化合成 – 裁判生成清晰的审计轨迹，便于查看答案来源。
可扩展的小组 – 自动选择系统支持的最丰富小组；通过编写新的 run_*.sh 脚本可轻松添加更多小组成员。
可审计的溯源 – 每次运行均本地保存，便于后续审查或调试。
计划集成 – 迭代式 /fusion-plan 工作流可提升高风险设计文档的质量。

局限

成本与延迟 – 令牌使用量和实际运行时间随小组成员数量线性增长；三模型小组可能比单次回答慢数倍且更昂贵。
对外部 CLI 的依赖 – GPT-5.5 和 Gemini 小组需要 codex 和 agy CLI 及有效凭证；若无则退回到仅 Opus 的基础小组。
仅限 Claude 环境 – 该技能在 Claude Code 内运行；无法作为独立 CLI 或 Web 服务使用。
macOS 无内置超时 – 仓库附带 Perl 助手；若失败可能需要调整 FUSION_TIMEOUT。

许可证

MIT – 请参阅仓库中的 LICENSE 文件。

总结 – Fusion‑Fable 为 Claude Code 用户提供了一种即插即用的方式，利用经过验证的“小组 → 裁判”技术，将多个 LLM 的回答融合为一个有充分依据的单一响应，并在与 OMC 配合时支持迭代式计划。