consult-llm 是一个用于在现有智能体工作流中获取另一个 AI 模型“第二意见”的工具。它由 raine 开发，托管于 GitHub。其核心理念是：模型审查自己的工作并非独立检查，即使在新上下文中，它仍共享相同的训练、先验和许多相同的失败模式；而不同模型训练方式不同、犯的错误也不同，更可能提出反驳、挑战薄弱推理或暴露盲点。模型优势因任务而异且难以预测，快速交叉检查成本低，有时另一个模型能找到前进路径。
主要能力包括：从智能体获取另一个模型的第二意见并附带相关文件上下文（/consult）；让模型辩论最佳方案并综合共识（/debate）；通过 CLI 后端使用现有订阅而无需 API 密钥（支持 Gemini CLI、Codex CLI、Pi、Cursor CLI、Claude CLI、OpenCode）；使用 thread_id 跨请求继续对话；将提示复制到剪贴板供基于浏览器的 LLM 使用（--web）；在实时 TUI 中监控活动和历史运行。
使用方式：首先安装二进制文件，然后配置后端。CLI 后端在已有订阅时最简单，无需 API 密钥；也可设置 API 密钥。之后运行验证命令检查设置，再安装技能，使智能体可以调用 consult-llm。在 Claude Code、OpenCode 或 Codex 中通过 /consult、/debate、/collab 触发；在 Pi 中使用 /skill:consult、/skill:debate、/skill:collab。技能将提示管道传入 consult-llm，后者调用后端并以内联方式流式返回响应。
配置方面，consult-llm 将模型家族与后端分离。模型家族包括 gemini、openai、deepseek、minimax、anthropic、grok、zai、openrouter。后端包括 api（使用 API 密钥的直接 HTTP 调用）和 CLI 后端（调用本地已安装并登录的 CLI 工具）。API 后端是默认后端，可通过 base_url 或环境变量覆盖端点。CLI 后端的一个关键优势是 CLI 智能体可以浏览代码库、运行命令并在响应前自行研究，而 API 后端仅接收提示和显式包含的文件。
多轮对话：CLI 后端支持多轮对话。首次响应包含 [thread_id:xxx] 前缀，将该 ID 通过 --thread-id 传回即可继续对话并保留先前轮次的完整上下文。适用于 Gemini CLI、Codex CLI、Cursor CLI、OpenCode 和 Claude CLI。
配置读取分层 YAML 文件，优先级从高到低为：环境变量、.consult-llm.local.yaml（项目本地覆盖，不提交到 git）、.consult-llm.yaml（提交的项目配置）、~/.config/consult-llm/config.yaml（用户配置，支持 $XDG_CONFIG_HOME，旧路径 ~/.consult-llm/config.yaml 仍向后兼容读取）。项目文件通过从当前目录向上查找到最近的 .git 根或 $HOME 来发现。
模型选择有三层：allowed_models 是允许列表，限制哪些确切模型 ID 被启用以及哪些选择器可解析；default_model 控制省略 -m 且 default_models 为空或未设置时的单响应 CLI 调用；default_models 控制省略 -m 时的多模型调用，保留顺序和重复项。选择器如 anthropic 按内置优先级顺序解析为该家族最佳启用模型，可通过 <provider>.selector_model 指定具体模型。
API 密钥可设置在用户配置、项目本地配置或环境变量中，环境变量优先级最高。API 密钥不允许出现在 .consult-llm.yaml（提交的项目配置）中。
适用场景：规划架构、审查变更、辩论方案、解决棘手 bug、使用免费浏览器 LLM 服务而非 API 额度、偏好特定 LLM 的网页界面、在提交前审查完整提示。
限制：部分功能依赖特定 CLI 工具和登录状态；API 密钥不能写入提交的项目配置；base_url 不允许在提交的项目配置中设置，因为它控制 API 凭据发送位置；共享项目配置拒绝字面 provider env 值和 cli_profiles.*.env，以防机密和机器本地路径泄露。
