AD model-router
Интеллектуальная маршрутизация моделей с учетом затрат, которая классифицирует сложность задачи и выбирает оптимальную модель ИИ. Автоматически направляет простые задачи на дешевые модели, а сложные — на премиальные. Используйте, когда вам нужно «какую модель использовать», «направить эту задачу», «оптимизировать затраты», «сменить модель», «самая дешевая модель для этого», «использовать правильную модель» или для балансировки качества и стоимости между поставщиками ИИ. Поддерживает прогрессивную эскалацию, 5-уровневую маршрутизацию и текущее ценообразование моделей.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Intelligent cost-aware model routing that classifies task complexity a…»
Intelligent cost-aware model routing that classifies task complexity and selects the optimal AI model. Automatically routes simple tasks to cheap models and complex tasks to premium models. Use when you need "which model should I use", "route this task", "optimize cost", "switch model", "cheapest model for this", "use the right model", or to balance quality vs cost across AI providers. Supports progressive escalation, 5-tier routing, and current model pricing.
Интеллектуальная маршрутизация моделей с учетом затрат, которая классифицирует сложность задачи и выбирает оптимальную модель ИИ.
Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, 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 49/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 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 (model-router) не совпадает с папкой (openclaw-model-router)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 50
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2976 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 12. 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 6 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 464 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 26 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 50 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.