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Roteador de Modelos de Tarefas

Roteia tarefas do Codex entre GPT-6 Astra e GPT-5.6 Sol com base no custo esperado de retrabalho e delega trabalho repetitivo delimitado ao GPT-5.6 Luna.

O que é Roteador de Modelos de Tarefas?

Este skill (Task Model Router) otimiza o custo total de conclusão de tarefas no Codex, equilibrando qualidade e despesas de retrabalho, recuperação de contexto e delegação. Ele analisa brevemente a tarefa e sugere o modelo mais adequado (GPT-6 Astra para tarefas complexas ou GPT-5.6 Sol para tarefas mais previsíveis), evitando resolver o problema completo antes da seleção. O skill também gerencia a delegação de trabalho repetitivo para o subagente GPT-5.6 Luna, seguindo políticas de delegação. Ele funciona tanto em ambientes desktop (com intervenção do usuário para troca de modelo) quanto em CLI (onde pode executar classificação e execução automática). A roteagem é baseada em contexto, escopo da tarefa e fatos verificáveis, e não em métricas superficiais como tamanho do texto ou número de arquivos. O usuário pode sobrescrever a sugestão explicitamente.

Funciona com~Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add LunarXuan/task-model-router

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Documentação

O que Roteador de Modelos de Tarefas faz?

O objetivo é atingir a qualidade exigida pelo usuário e reduzir o custo total da tarefa completa, incluindo planejamento incorreto, retrabalho, recuperação de contexto e despesas de delegação. Não afirme conhecer proporções individuais de cota dos dois modelos, não invente percentuais de falha ou economia.

Antes da Execução

Leia primeiro o routing-policy.md. Faça apenas um encaminhamento breve; não resolva a tarefa completamente para selecionar o modelo. Combine contexto existente, escopo da tarefa e fatos verificáveis para julgar; comprimento do texto, tempo gasto ou número de arquivos por si só não determinam o modelo. O modelo especificado explicitamente pelo usuário tem prioridade; quando apenas discutir o mecanismo de roteamento, responda apenas à pergunta, sem iniciar a execução.

Produza uma linha "Modelo sugerido: …; Risco de retrabalho: …; Motivo: …". Somente quando o host confirmar o modelo real é que se pode escrever "Modelo atual de execução". Se a tarefa já foi marcada como roteada via CLI, execute diretamente, proibindo re-chamar o dispatcher ou fazer roteamento recursivo.

Tarefas Desktop

Este Skill faz julgamento após ser invocado, não é um interceptador global antes do envio da mensagem do usuário. Suporta descoberta implícita, mas não garante que toda mensagem carregue automaticamente; o ponto de entrada confiável é $task-model-router conteúdo da tarefa.

Se sabe que o modelo atual é consistente com a sugestão, continue. Se inconsistente, antes da execução substancial, dê a sugestão; peça ao usuário para alternar para o modelo selecionado abaixo da caixa de entrada e então enviar "continue"; mantenha o contexto da tarefa atual, não exija que cole todo o material novamente. Não modifique configurações globais, não envie mensagens de auto-loop para a tarefa atual, não afirme que uma sugestão textual completou a troca de modelo. Quando o modelo atual não puder ser verificado, declare claramente que é desconhecido, não bloqueie repetidamente: após o usuário confirmar a seleção ou exigir explicitamente o uso do modelo atual, continue.

Apenas quando o usuário solicitar explicitamente uma nova tarefa desktop, crie-a via create_thread do host especificando o modelo, respeitando as regras de projeto/diretório de trabalho. Subagentes nativos não são desculpa para substituir o modelo principal da área de trabalho.

Execução e Delegação ao Luna

Ambos os modelos principais seguem a luna-delegation-policy.md. Quando houver trabalho repetitivo independente, com escopo claro e que valha a pena delegar, crie um subagente gpt-5.6-luna; se não houver trabalho adequado, o modelo principal executa diretamente. O modelo principal é responsável pelo planejamento, raciocínio crítico, integração e verificação proporcional ao risco.

Quando a suposição central do Sol for refutada, houver impactos em cascata ou retrabalho substancial inexplicável, reavalie se atualizar para Astra com base no custo esperado das tarefas restantes. Falhas de rede, falta de permissão e limitação de serviço não representam automaticamente capacidade de raciocínio insuficiente. Mantenha trabalho verificado, suposições falhadas, estado atual dos arquivos e questões pendentes; proíba reiniciar automaticamente tarefas que já produziram efeitos colaterais. No desktop, sugira troca; no CLI, relate a necessidade de upgrade e informações de transferência, sem reproduzir a tarefa por conta própria.

Ponto de Entrada Automático via CLI

Execute scripts/route-codex.ps1 -Prompt 'Tarefa' -WorkingDirectory 'caminho_do_projeto' neste diretório; por padrão, primeiro faz uma classificação semântica leve com Sol, depois executa com o modelo selecionado. A classificação consome cota. -RouteOnly apenas classifica (ainda chama o modelo); -Model sol|astra é substituição explícita pelo usuário, podendo pular a classificação. O sandbox padrão de execução é read-only; para autorizar modificações, passe explicitamente -Sandbox workspace-write. O ponto de entrada não oferece opções para ignorar aprovação ou sandbox. Configurações de usuário comum, autenticação e regras de projeto permanecem em vigor.

Tarefas grandes use arquivo UTF-8 com -PromptFile; planos/contexto existentes use -ContextFile. Testes em segundo plano, uso e limites de implementação veja usage.md. Se faltar CLI, modelo indisponível, classificação falhar ou JSON for inválido, reporte a falha e não inicie a execução; não degrade silenciosamente, não tente infinitamente.

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