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Répartiteur de tâches LunarXuan/task-model-router

Achemine les tâches Codex entre GPT-6 Astra et GPT-5.6 Sol en fonction du coût de reprise estimé, puis délègue le travail répétitif délimité à GPT-5.6 Luna.

Qu'est-ce que task-model-router ?

Ce skill (task-model-router) optimise l'utilisation des modèles d'IA pour les tâches complexes en répartissant intelligemment le travail entre GPT-6 Astra, GPT-5.6 Sol et GPT-5.6 Luna, en fonction du coût de reprise escompté. Son objectif est de réduire les dépenses totales de la tâche, y compris les erreurs de planification, les reprises, la récupération de contexte et les frais de délégation, tout en atteignant la qualité requise par l'utilisateur. Il prend en charge les plateformes Codex (CLI et bureau) et fonctionne en deux phases : d'abord une classification rapide (via Sol) pour déterminer le modèle le plus adapté, puis une exécution avec délégation possible à Luna pour les sous-tâches répétitives et bien délimitées. Le skill respecte strictement les politiques de routage et de délégation, ne modifie pas la configuration globale, et exige une confirmation explicite de l'utilisateur avant de changer de modèle, garantissant ainsi une intégration fluide et non invasive dans le flux de travail.

Compatible avec~Claude Code✓Codex CLI~Cursor
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Documentation

Répartiteur de tâches

L'objectif est d'atteindre la qualité demandée par l'utilisateur et de réduire la dépense totale de la tâche complète, y compris les erreurs de planification, les reprises, la récupération de contexte et les frais de délégation. Ne prétendez pas connaître la proportion de quota individuelle des deux modèles, n'inventez pas de pourcentages d'échec ou d'économies.

Avant exécution

Lisez d'abord le fichier routing-policy.md. Effectuez uniquement une répartition courte, ne résolvez pas complètement la tâche avant de choisir un modèle. Fondez-vous sur le contexte existant, le périmètre de la tâche et les faits vérifiables pour décider ; la longueur du texte, le temps passé ou le nombre de fichiers ne déterminent pas seuls le modèle. Si l'utilisateur spécifie explicitement un modèle, respectez-le ; si la discussion porte uniquement sur le mécanisme de routage, répondez à la question sans lancer d'exécution.

Affichez une ligne : « Modèle suggéré : … ; Risque de reprise : … ; Raison : … ». N'écrivez « Modèle d'exécution actuel » que lorsque l'hôte confirme le modèle réel. Si la tâche a déjà été routée via la CLI, exécutez-la directement, interdiction de rappeler le répartiteur ou de faire du routage récursif.

Tâches de bureau

Cette compétence effectue des décisions après avoir été invoquée, ce n'est pas un intercepteur global avant la soumission du message utilisateur. La découverte implicite est prise en charge mais le chargement automatique à chaque message n'est pas garanti ; le point d'entrée fiable est $task-model-router contenu de la tâche.

Si le modèle actuel correspond à la suggestion, continuez. Sinon, avant de réellement exécuter, donnez une suggestion et demandez à l'utilisateur de basculer vers le modèle choisi sous la zone de saisie, puis d'envoyer « continuer » ; conservez le contexte de la tâche en cours, n'exigez pas de recoller l'intégralité des éléments. Ne modifiez pas la configuration globale, n'envoyez pas de messages d'auto-boucle à la tâche actuelle, ne prétendez pas qu'une suggestion textuelle a changé de modèle. Si le modèle actuel ne peut pas vérifier quelque chose, indiquez-le clairement comme inconnu, ne bloquez pas de manière répétée : après confirmation de l'utilisateur qu'il a choisi ou qu'il souhaite utiliser explicitement le modèle actuel, continuez.

Ce n'est que lorsque l'utilisateur demande explicitement une nouvelle tâche de bureau que vous créez une nouvelle tâche via create_thread de l'hôte en spécifiant le modèle, en respectant les règles du projet/répertoire de travail. Les sous-agents natifs ne sont pas une excuse pour remplacer le modèle principal du bureau.

Exécution et délégation à Luna

Les deux modèles principaux suivent tous deux la luna-delegation-policy.md. Quand il existe un travail répétitif indépendant, au périmètre clair et qui mérite d'être délégué, créez un sous-agent gpt-5.6-luna ; s'il n'y a pas de travail approprié, le modèle principal exécute directement. Le modèle principal est responsable de la planification, du raisonnement critique, de l'intégration et de la vérification proportionnée au risque.

Si l'hypothèse centrale de Sol est remise en cause, qu'il y a des impacts en cascade ou des reprises substantielles inexpliquées, réévaluez en fonction du coût estimé du travail restant avant de décider de passer à Astra. Les pannes réseau, les problèmes de permissions ou les limites de débit ne sont pas automatiquement des signes d'une capacité de raisonnement insuffisante. Conservez le travail déjà vérifié, les hypothèses échouées, l'état actuel des fichiers et les problèmes en suspens ; interdiction de relancer automatiquement une tâche qui a déjà produit des effets de bord. Sur le bureau, suggérez le changement ; en CLI, signalez la nécessaire montée en grade et les informations de passation, sans rejouer la tâche vous-même.

Point d'entrée automatique CLI

Exécutez scripts/route-codex.ps1 -Prompt 'Tâche' -WorkingDirectory 'Chemin du projet' dans ce répertoire ; par défaut, une classification sémantique légère est d'abord effectuée avec Sol, puis l'exécution est réalisée avec le modèle choisi. La classification elle-même consomme du quota. -RouteOnly effectue uniquement la classification (appelle tout de même le modèle) ; -Model sol|astra est un remplacement explicite par l'utilisateur qui permet de sauter la classification. Par défaut, le sandbox d'exécution est en lecture seule ; pour autoriser des modifications, passez explicitement -Sandbox workspace-write. Le point d'entrée n'offre pas de contournement de l'approbation ou d'options de sandbox. La configuration utilisateur normale, l'authentification et les règles du projet restent en vigueur.

Pour les tâches volumineuses, utilisez un fichier UTF-8 avec -PromptFile, et pour les plans/contexte existants, utilisez -ContextFile. Les tests en arrière-plan, l'utilisation et les limites d'implémentation sont décrits dans usage.md. En cas d'absence de CLI, d'indisponibilité du modèle, d'échec de classification ou de JSON invalide, signalez l'échec sans commencer l'exécution, ne faites pas de dégradation silencieuse, ne réessayez pas indéfiniment.

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