用途：在编写代码前验证实现计划，先把最新库文档与多模型意见汇总成按优先级排列的行动清单。
主要能力：支持三种模式——默认完整流水线（检测技术栈→Context7 扫描→构建提示→调度 counselors→综合）；--dry-run 只生成可复制提示并停止；--feedback="..." 或 --feedback-file=path 分析外部评审意见并跳过第 2-5 阶段。流程包括解析参数与定位计划文件、栈检测并写入 .claude/stack-profile.md、Context7 文档时效性扫描（每库 2-3 段、总量约 8000 tokens，找不到时回退 llms.txt）、构建评审提示、调用 counselors 多模型并行评审，最后综合出优先级分诊、行动项、依赖关系和评审一致矩阵。默认模型为 or-claude-opus、or-gemini-3.1-pro、or-gpt-5.5，可用 --model 或 --models 覆盖。
使用方式：计划路径须位于当前项目内且拒绝包含 .. 的路径；模型名只允许 [a-zA-Z0-9._-]+。无路径时自动检测候选并用选择题式界面呈现。调度命令为 counselors run -f ./agents/counselors/[timestamp]-[slug]/prompt.md --tools [model-list] --json，并先用 set -a 从 ~/.env、.env、~/.vibe-tools/.env 加载密钥。Bash 超时设为 480000（8 分钟）。结果检测以文件系统为准，检查输出目录中的 run.json，无 run.json 时扫描各工具的 .md 与 .stderr 文件；零输出则建议运行 counselors doctor。
适用场景：需要 TDD 视角、栈准确性、风险与可行性评估的计划评审。
限制：资料未提供定价、平台支持范围或性能数据；依赖 Context7、counselors CLI 和相应模型 API 密钥，缺失时相关步骤会失败或跳过。