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LunarXuan/task-model-router

根据预期返工成本,在 GPT-6 Astra 和 GPT-5.6 Sol 之间路由 Codex 任务,并将有边界的重复性工作委派给 GPT-5.6 Luna。

task-model-router 是什么?

Task Model Router 是一个 AI 代理技能,旨在通过智能模型选择与任务委派,在保证质量的同时降低完整任务(包括错误规划、返工、上下文恢复和委派开销)的总消耗。它支持在 GPT-6 Astra、GPT-5.6 Sol 和 GPT-5.6 Luna 之间进行决策:首先根据任务上下文、可验证事实和预期返工风险,在 Astra 与 Sol 之间做出轻量级路由选择;随后,对于具有独立、边界清晰且值得委派的重复性工作,主模型可将任务委派给 Luna 子智能体。该技能适用于桌面环境和 CLI 环境(例如通过 `scripts/route-codex.ps1` 脚本),并遵循预设的路由策略与委派规则。其关键特性包括:在任务执行前输出单行建议(模型、返工风险、依据),仅在宿主确认后实际执行模型切换;支持显式调用与隐式发现,但可靠入口为 `$task-model-router 任务内容`;当核心假设被推翻或出现连锁影响时,会重新评估是否升级至更强大的模型。该技能明确禁止自动从头重跑已产生副作用的任务,并会在 CLI 环境中报告失败而不静默降级或无限重试。

兼容平台~Claude Code✓Codex CLI~Cursor
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文档

Task Model Router

目标是达到用户要求的质量并降低完整任务的总消耗,包括错误规划、返工、上下文恢复和委派开销。不要声称已知两种模型的个人额度比例,不编造失败概率或节省百分比。

执行前

先读 routing-policy.md。只做简短分流,不为选模型先完整解决任务。结合已有上下文、任务范围和可验证事实判断;文本长度、耗时、文件数量本身不决定模型。用户明确指定模型优先;单纯讨论路由机制时只回答问题,不启动执行。

输出一行“建议模型:…;返工风险:…;依据:…”。只有宿主确认实际模型时才能写“当前执行模型”。若任务已通过 CLI 标记完成路由,直接执行,禁止重新调用分发器或递归分流。

桌面任务

本 Skill 在被调用后做判断,不是用户消息提交前的全局拦截器。支持隐式发现,但不保证每条消息自动加载;可靠入口为 $task-model-router 任务内容。

已知当前模型与建议一致则继续。若不一致,在实质执行前给出建议,请用户在输入框下方切换到所选模型,再发送“继续”;保留当前任务上下文,不要求重新粘贴全部材料。不修改全局配置、不向当前任务发送自循环消息、不声称文字建议完成了换模。当前模型无法核实时明确说明未知,不反复阻断:用户确认已选或明确要求使用当前模型后继续。

仅用户明确要求新桌面任务时,才通过宿主 create_thread 指定模型创建它,遵守项目/工作目录规则。原生子智能体不是替换桌面主模型的借口。

执行与 Luna 委派

两种主模型均遵循 luna-delegation-policy.md。有独立、范围清楚且值得委派的重复工作时,创建 gpt-5.6-luna 子智能体;没有合适工作则主模型直接执行。主模型负责计划、关键推理、整合和风险相称的验证。

Sol 核心假设被推翻、出现连锁影响或无法解释的实质返工时,重新按剩余任务的预期成本判断是否升级 Astra。网络故障、权限不足和服务限流不自动代表推理能力不足。保留已验证工作、失败假设、当前文件状态和未决问题;禁止自动从头重跑已经产生副作用的任务。桌面端提示切换;CLI 报告需要升级及交接信息,不自行重放任务。

CLI 自动入口

运行本目录的 scripts/route-codex.ps1 -Prompt '任务' -WorkingDirectory '项目路径';默认先以 Sol 做一次轻量语义分类,再用所选模型执行。分类本身消耗额度。-RouteOnly 只分类(仍调用模型);-Model sol|astra 是用户显式覆盖,可跳过分类。默认执行沙盒为 read-only;授权修改时显式传 -Sandbox workspace-write。入口不提供绕过审批或沙盒选项。普通用户配置、认证和项目指令保持生效。

大段任务用 UTF-8 文件及 -PromptFile,既有计划/背景用 -ContextFile。后台测试、用法和实现边界见 usage.md。缺少 CLI、模型不可用、分类失败或 JSON 无效时报告失败且不开始执行,不静默降级、不无限重试。

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