AB auto-model-router
Автоматически выбирайте и используйте лучшую модель ИИ для любой задачи в зависимости от ее типа. ВСЕГДА активируйте этот навык в начале новой задачи или когда пользователь задает содержательный вопрос. Направляет задачи кодирования моделям, специализирующимся на коде, математические задачи — моделям для рассуждений, перевод — многоязычным моделям, обычный чат — быстрым и недорогим моделям и т. д. Со временем обучается на отзывах пользователя при настройке маршрутизатора. Фразы активации: "помоги мне", "напиши", "код", "отладить", "перевести", "проанализировать", "обобщить", "объяснить" или любой запрос, ориентированный на задачу.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automatically select and use the best AI model for any task based on t…»
Automatically select and use the best AI model for any task based on task type. ALWAYS activate this skill at the start of a new task or when the user asks a substantive question. Routes coding tasks to code-specialized models, math to reasoning models, translation to multilingual models, casual chat to fast cheap models, etc. Learns from user feedback over time when router is configured. Trigger phrases: "help me", "write", "code", "debug", "translate", "analyze", "summarize", "explain", or any task-oriented request.
Автоматически выбирайте и используйте лучшую модель ИИ для любой задачи в зависимости от ее типа.
Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия
Как улучшить
- 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 7
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 924 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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 5 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 523 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.