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TTT-b/stremio-ai-translator

选择最便宜的模型完成工作,并保持低 token 消耗。在任何任务开始时、规划之前、委托给子智能体或阅读大量文件之前使用。

stremio-ai-translator 是什么?

该技能提供了一套智能模型路由和 token 节省策略,帮助用户在 AI 代理工作流中高效分配计算资源。它建议默认使用 Sonnet 模型处理约 90% 的常见任务(如编辑、调试、测试、代码重构、文档更新等),仅在处理跨多个模块的新功能、架构变更或复杂 bug 时升级到更强的 Opus 模型,而将简单的查找、日志汇总和文件列举工作委托给轻量级的 Haiku 模型。技能详细列出了 9 条 token 节省规则,包括优先读取 `PLAN.md`、仅读取任务相关的文件片段、避免重复读取已编辑文件、使用 `Select-Object` 截取长命令输出、将广泛搜索委托给子智能体、保持回复简洁等。同时强调不能为了节省 token 而跳过影响正确性的检查、测试或关键文件阅读。该技能适用于任何基于 AI 代理的开发环境(如 Claude Code、Cursor、Codex),通过合理模型选型和上下文管理,在保证输出质量的前提下显著降低 API 成本和延迟。

兼容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/TTT-b/stremio-ai-translator/tree/HEAD/.claude/skills/model-routing

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文档

模型路由与 token 节省

选择模型

  • Sonnet(默认,约 90% 的工作): 编辑、bug 修复、测试、对已知代码的重构、git 操作、文档、README/TROUBLESHOOTING 更新、运行 npm run check。
  • Opus(仅在值得时使用): 跨多个模块的新功能、架构或数据流变更、经一次 Sonnet 尝试后仍原因不明的 bug、安全审查、大型迁移。使用它生成一个简短的书面计划(最多约 30 行),然后在 Sonnet 上执行该计划。
  • Haiku: 纯查找、grep 并报告、汇总日志、列出文件。通过子智能体并使用 model: haiku 进行委托。
  • 不要为了样式、命名或单文件变更而升级到 Opus。如果一次 Sonnet 尝试失败两次,可升级一次,然后再返回 Sonnet。

在不损失质量的前提下节省 token

  1. 首先读取 PLAN.md。然后只读取任务涉及的文件。在打开文件之前使用 Grep/Glob;读取行范围,而非整个文件。
  2. 绝不要读取 node_modules、dist-electron、release、logs、data、package-lock.json 或 .env。
  3. 结束时运行一次 npm run check,而不是每次编辑后都运行。在迭代过程中运行单个测试文件(npx vitest run tests/<file>)。
  4. 将长命令输出通过 Select-Object -First 40 / -Last 40 管道截取;不要倾倒完整日志。
  5. 不要重新读取刚刚编辑过的文件。不要重复陈述对话中已确认的事实。
  6. 保持回复简短:说明更改了什么、验证了什么、用户下一步必须做什么。
  7. 将广泛的搜索或日志读取委托给子智能体,以便仅将其结论纳入主上下文。
  8. 每个会话只处理一个任务。当主题变更时,开始一个新会话,而不是携带冗长的历史记录。
  9. 绝不要为了节省 token 而跳过会影响正确性的检查、测试或文件读取。

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