SKILLEMALL.ai

AD ai-model-router

Интеллектуальный маршрутизатор AI-моделей, который автоматически переключается между двумя настроенными моделями (локальной для простых задач, облачной для сложных). Автоматически обнаруживает локальные модели (Ollama, LM Studio), маршрутизирует на основе сложности задачи и конфиденциальности. Используйте, когда пользователи просят "переключить модель", "использовать локальную/облачную модель" или упоминают ключи API/пароли (активирует режим конфиденциальности). Триггеры: обнаружение конфиденциальных данных (принудительно локально), сложные задачи, такие как "разработать архитектуру" (использует облако) или запросы на конфигурацию.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Intelligent AI model router that automatically switches between two co…»

Intelligent AI model router that automatically switches between two configured models (local for simple tasks, cloud for complex ones). Detects local models (Ollama, LM Studio) automatically, routes based on task complexity and privacy. Use when users ask to "switch model", "use local/cloud model", or mention API keys/passwords (triggers privacy mode). Trigger on: sensitive data detection (forces local), complex tasks like "design architecture" (uses cloud), or configuration requests.

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 4 файла тело ≈ 674 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 28 ч назад

Интеллектуальный маршрутизатор AI-моделей, который автоматически переключается между двумя настроенными моделями (локальной для простых задач, облачной для…

Как процесс D 45/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
45/100
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

Такой же скилл встречается ещё в 2 местах: openclaw-master-skills, openclaw-master-skills

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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Intelligent AI model router that automatically switches between tw… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 45/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (ai-model-router) не совпадает с папкой (skill)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 11
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 674 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 489 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.