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Efficient Frontier Routing

Claude Code、Codex、または選択したモデルでサブエージェントを起動できるエージェント（例：Gemini CLI、Antigravity CLI）において、メインセッションのモデルに関係なく、タスクに適したモデルを割り当てます。安価なメインセッションはルーチンワークを調整し、強力なエージェントに相談できます。強力なメインセッションはルーチンワークを安価なエージェントに委譲できます。 ハンドオフのコストが作業自体のコストを上回る場合は、小規模なタスクはローカルで処理します。

ヘルプと設定

help または --help で呼び出された場合、設定ヘルプを読み、制御方法と例を説明して停止します。ヘルプリクエストに対して委譲作業を開始したり設定を変更したりしないでください。設定に関する質問の場合は同じリファレンスを読み、通常のタスクではスキップします。

ユーザーのリクエストと該当する指示ファイルからルーティング設定を適用します。このスキルの設定については、明示的なタスク指示を最優先し、次にプロジェクト設定、グローバル設定、最後に以下のデフォルトを使用します。ホストの権限、モデルの利用可能性、強制制限は引き続き適用されます。ユーザーは発見、実装、レビューの各モデル、エージェントごとの努力レベル、エスカレーションのトリガーと再試行回数、最大同時サブエージェント数、エスカレーションに承認が必要かどうかを選択できます。設定されたモデルの上限や委譲禁止設定を尊重します。必要なレビューがこれらの制限内で実行できない場合、黙って代替するのではなく、未実施のレビューを報告します。これらはアシスタントが解釈する指示であり、JSON設定やハードな支出上限ではありません。要求がない限り、永続的な設定を編集しないでください。

ワークフロー

1. 強い判断力を必要とする決定を特定します：アーキテクチャ、曖昧さ、リスク、矛盾する証拠、最終的な技術レビュー。メインセッションがタスクに適している場合はそこで処理し、そうでない場合は上位に委譲します。
2. 委譲可能な作業を特定します：調査スキャン、リポジトリインベントリ、検索、ドキュメント抽出、ブラウザ/テスト実行、ログ削減、テスト失敗のクラスタリング、限定されたコーディング、機械的な編集。
3. 正当化されたハンドオフに対してサブエージェントを生成し、独立したスライスを並列化し、明確な所有権、境界、検証ゲート、証拠を設定します。
4. コンパクトな戻り値を要求します：調査結果、変更ファイル、実行コマンド、残存リスク、ヒットした停止条件、統合またはエスカレーションが必要な決定。
5. 結果を提示する前に、中央で統合およびレビューします。

ハンドオフパケット

委譲するプロンプトは自己完結型のパケットとして記述します。受け取るエージェントが会話を見ていないものと想定します。リポジトリパス、目的、スコープ、スコープ外の領域、関連ファイルまたは検索ターゲット、期待される戻り形式、検証コマンド、停止条件を含めます。

有用な停止条件：

• ライブコードがハンドオフの前提と一致しない。
• 検証コマンドが設定された再試行回数に達する（デフォルト：合理的な修正後、2回の失敗）。
• 作業が割り当てられたスコープ外のファイルを必要とするように見える。
• エージェントが自身の主張に対する具体的な証拠を生成できない。

レビューループ

委譲された出力は転送すべき評決ではなく、検査すべき証拠として扱います。重要な引用ファイルを再度開き、リスクの高い差分をざっと確認し、完了を主張する前に重要な検証を再実行またはスポットチェックします。委譲されたエージェントが難しい技術的な質問で意見が分かれた場合、証拠とともに強力なレビューアを使用します。製品の選択とスコープの変更はユーザーに委ねます。

一般的なシナリオ

これらをソフトな提案として使用します：

• 調査：広範なリポジトリスキャン、ドキュメント抽出、ソース比較を委譲します。メインセッションは結果を優先順位付けし、難しい判断をエスカレーションします。
• コーディング：ファイルの所有権が明確な場合、境界のあるパッチ、リファクタリング、機械的な編集を委譲します。中央で統合およびレビューします。
• テスト：適切な推論階層で検証戦略を選択し、安価なエージェントを使用して単体テスト、ブラウザフロー、スクリーンショット、ログ削減を実行します。正確なコマンド、失敗、考えられる原因、シグナルが不安定か、環境起因か、製品に関連するかを返すように依頼します。
• デバッグ：異なる理論、ログ、再現パスに対して独立したエージェントを送ります。証拠が矛盾するままの場合は診断をエスカレーションします。

動作例

Sonnetのメインセッションが「失敗しているチェックアウトテストを修正し、ついでに返金ルールを厳格化して」というタスクを受け取り、プロジェクト設定が発見にHaiku、実装にSonnet、リスクの高いレビューにOpus（高努力）、最大同時サブエージェント数2である場合。

1. 発見はHaikuサブエージェントに委譲：テストスイートを実行し、失敗をクラスタリングし、失敗したテスト、影響を受けるファイル、正確なコマンドを返します。2つ目のHaikuサブエージェントは返金ロジックの場所をマッピングします。
2. 失敗は古いフィクスチャにクラスタリングされます。これは境界があり機械的な修正なので、メインセッションはハンドオフのコストを払わずにローカルで行います。
3. 返金ルールは課金に影響するためリスクが高いです。編集前に、メインセッションはOpus（明示的に要求、effort: high）に返金ファイル、提案された変更、現在のテスト、そして1つの質問（この変更は既存の返金パスを壊すか？）を含むパケットを送ります。
4. メインセッションは変更を適用し、テストを自身で再実行し、Opusがフラグを立てた2つのファイルを再度開き、各ステップでどのモデルが実行したかを報告します。これによりユーザーは強力なレビューが実際に行われたことを確認できます。

階層マッチング

ホストの利用可能なモデルとユーザーのマッピングを使用して、メインセッションのモデルよりも上または下の最も安価な適切な階層を選択します：

作業	必要な能力	Claudeの例	Codexおよびその他のホスト
発見、要約、事実確認	高速で正確な抽出	Haiku	事実確認作業に適した高速な利用可能モデル
範囲内の実装とテスト	確立されたパターン内での信頼性の高いコーディング	Sonnet	範囲に適した利用可能なコーディングモデル
アーキテクチャ、深いデバッグ、リスクの高いレビュー	システム間での強力な推論	Opus、または利用可能な場合はFable	より強力な利用可能な推論モデル

Claudeの名前はClaudeセッションの例であり、Codexに渡すエイリアスではありません。CodexのモデルIDを invent したり、ベンダー間の永続的な1対1のマッピングを想定したりしないでください。ホストの利用可能なモデル選択肢を検査し、明示的な有効な名前を使用します。通常のルーティングでは、ユーザーが別途要求しない限り、現在のプロバイダーに留まります。必要な場合は別ベンダーレビュールールを適用します。努力レベルはモデルとは独立して選択し、ユーザーの努力制限を尊重します。すべてのエージェントを最高努力にデフォルト設定しないでください。

強力なメインセッションは難しい決定を直接行うことができます。安価なセッションからは、コンパクトな証拠パケットとともに難しい決定やレビューを委譲し、結果を統合して必要なチェックを実行します。ホストが1つのモデルのみを公開している場合は、そのモデルで作業を続け、未達成の強力レビュー要件を報告します。努力が増加したからといって、より高いモデル階層を主張しないでください。

安価なメインセッションからのエスカレーション

なじみのないアーキテクチャ変更や高リスクの不変条件への変更を実装する前に、ユーザーのエスカレーションポリシーに従ってエスカレーションします。証拠が矛盾する場合や再試行制限に達した場合（デフォルト：同じ技術的問題に対する2回の合理的な試行）もエスカレーションします。収集された証拠を再利用し、同じファイルの別の広範な探索に費用をかけないでください。

auth、課金、権限、セキュリティ、マイグレーション、データ損失、共有状態、キャッシュ、並行性、モジュール間の動作、公開API、ユーザー可視ワークフローを高リスクとして扱います。決定または技術レビューには最も強い適切な階層を使用します。ユーザーが高リスク作業に対して異なるベンダーのモデルによるレビューを要求する場合、そのレビューを保持します。それは異なるモデルの視点を追加します。

Claude Codeでは、Agent呼び出しでサブエージェントの model を明示的に要求するか、model: opus（および適切な場合は effort: high）を持つカスタムエージェントを使用します。モデルが指定されていない場合、安価なメインモデルを継承できます。フォーカスされたハンドオフを持つ通常のサブエージェントを使用します。会話フォークはメインモデルを使用します。報告されたモデルを確認し、利用可能な場合は /tasks を使用します。Codexまたは別のホストでは、ホストがサポートするエージェントごとの選択子を通じてモデルと推論努力を明示的に設定します。完全な会話を継承するとモデルオーバーライドが妨げられる場合は、フォーカスされたタスクハンドオフを使用します。報告された選択を確認します。ホストがエージェントごとにモデルを選択できない場合は、ルーティングをシミュレートする代わりにその制限を報告します。

メインセッションは選択されたモデルに維持します。これはルーティング指示であり、自動ランタイムルーターや、安価なモデルがすべての難しいケースを検出する保証ではありません。必要なモデルが利用できないか制限されている場合は、黙って強力なレビューが行われたと主張する代わりに、その制限を報告します。

ガードレール

• 即時のブロッカーに対しては、より強い専門知識やコンテキストの分離が順次ハンドオフを正当化しない限り、ローカルで作業します。待機中に独立した作業が可能な場合は行います。
• 複数のエージェントに同時に同じファイルを編集させないでください。
• リスクが高い場合、サブエージェントの結論を盲信しないでください。重要な証拠は自分で検査します。
• 普遍的な節約を主張しないでください。このパターンは、探索と実装、テスト、または調査を並列化できる場合に最も効果的です。

デフォルトフレーミング

「ルーチンワークは現在のモデルまたはより安価なモデルに保持し、難しい決定やリスクの高いレビューは必要に応じて強力なエージェントに委譲します。」