SKILLEMALL.ai
EN Войти

AD smart-model-switching

Автоматическая маршрутизация задач к самой дешевой модели Claude, которая работает корректно. Трехуровневая прогрессия: Haiku → Sonnet → Opus. Классифицируйте перед ответом. HAIKU (по умолчанию): фактические ответы на вопросы, приветствия, напоминания, проверки статуса, поиск, простые операции с файлами, пульс, непринужденный чат, задачи на 1-2 предложения. ПЕРЕХОД НА SONNET: код >10 строк, анализ, сравнения, планирование, отчеты, многошаговые рассуждения, таблицы, длинное письмо >3 абзацев, резюмирование, синтез исследований, большинство разговоров с пользователем. ПЕРЕХОД НА OPUS: решения по архитектуре, сложная отладка, рефакторинг нескольких файлов, стратегическое планирование, тонкие суждения, глубокие исследования, критические производственные решения. Правило: Если человеку требуется >30 секунд сосредоточенного обдумывания, переведите на более высокий уровень. Если Sonnet испытывает трудности со сложностью, переходите к Opus. Экономьте 50-90% на стоимости API, начиная с дешевых и повышая уровень только при необходимости.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Auto-route tasks to the cheapest Claude model that works correctly. Th…»

Auto-route tasks to the cheapest Claude model that works correctly. Three-tier progression: Haiku → Sonnet → Opus. Classify before responding. HAIKU (default): factual Q&A, greetings, reminders, status checks, lookups, simple file ops, heartbeats, casual chat, 1-2 sentence tasks. ESCALATE TO SONNET: code >10 lines, analysis, comparisons, planning, reports, multi-step reasoning, tables, long writing >3 paragraphs, summarization, research synthesis, most user conversations. ESCALATE TO OPUS: architecture decisions, complex debugging, multi-file refactoring, strategic planning, nuanced judgment, deep research, critical production decisions. Rule: If a human needs >30 seconds of focused thinking, escalate. If Sonnet struggles with complexity, go to Opus. Save 50-90% on API costs by starting cheap and escalating only when needed.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 1 354 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 31 ч назад

Автоматическая маршрутизация задач к самой дешевой модели Claude, которая работает корректно.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (smart-model-switching) не совпадает с папкой (opus)
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 36
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1354 токенов

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Длина description 836: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -216 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.