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高效能邊際路由

在 Claude Code、Codex 或其他支援按模型啟動子代理的代理中,將任務路由到合適的模型層級,遵循使用者的路由偏好,並節省昂貴模型的算力。

高效能邊際路由 是什麼?

這項技能透過智慧地將任務分配給最合適的模型層級,協助開發者與 AI 代理(如 Claude Code、Codex)最佳化工作流程。它偵測使用者的偏好、專案設定與全域規則,決定任務是保留在主對話中處理、委派給較便宜的次代理、還是升級至更高等級模型以供審查。此技能處理如「節省 token」、「使用便宜模型」、「分散次代理」或「在額度內」等自然語言提示。其工作流程包含在發現與測試階段使用較小模型、在實作中使用中等模型、以及在風險決策與審查中使用更高等級模型。支援不同類型的任務,例如研究、編碼、測試與除錯,且透過結構化的提示封包與嚴格的審查循環,確保委派任務的結果可靠且可稽核。此技能也強制執行像是避免多個代理同時編輯相同檔案、在高風險情況下檢查證據而非盲目信任結論,以及在不支援模型選擇時誠實報告限制等防護措施。

相容平台✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor✓Antigravity✓Gemini CLI
npx skills add https://github.com/evemcgivern/agent-skills/tree/HEAD/plugins/agent-workflow/skills/efficient-frontier-routing

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高效能邊際路由 是做什麼的?

在 Claude Code、Codex 或其他能夠在指定模型上啟動子代理的代理(例如 Gemini CLI 或 Antigravity CLI)中,將模型與工作匹配,無論主對話使用何種模型。較便宜的主對話可以協調例行工作並諮詢更強的代理;較強的主對話可以將例行工作委派給較便宜的代理。當委派成本高於直接執行時,保留小型任務在本機處理。

說明與設定

當使用 help 或 --help 呼叫時,閱讀設定說明,解釋控制項與範例後停止。不要在說明請求下開始委派工作或更改設定。對於設定問題,閱讀相同參考文件;對於一般任務,則跳過。

從使用者的請求與適用的指令檔案應用路由偏好。對於此技能的偏好,優先使用明確的任務指令,然後是專案偏好,再來是全域偏好,最後是預設值。仍然適用主機權限、模型可用性以及強制限制。使用者可以選擇發現、實作與審查模型;每個代理的投入程度;升級觸發條件與重試次數;最大並發子代理數量;以及升級是否需要批准。若已設定模型上限或禁止委派偏好,則應遵循。如果所需的審查無法在這些限制內執行,請報告未滿足的審查需求,而非默默替換。這些是由助手解讀的指令,而非 JSON 設定或硬性消費上限。除非被要求,否則不要編輯持久偏好設定。

工作流程

  1. 識別需要更強判斷的決策:架構、模糊性、風險、衝突證據以及最終的技術審查。當主對話適合該任務時,在主對話中處理;否則向上委派。
  2. 識別可委派的工作:研究掃描、儲存庫清點、搜尋、文件提取、瀏覽器/測試遍歷、日誌縮減、測試失敗聚類、狹義編碼以及機械性編輯。
  3. 為有正當理由的委派啟動子代理,以明確的歸屬、有界限的範圍、驗證關卡與證據,平行化獨立的工作項目。
  4. 要求簡潔的回報:發現結果、更改的檔案、執行的指令、殘餘風險、觸發的停止條件以及需要綜合或升級的決策。
  5. 在呈現結果之前,集中整合與審查。

委派封包

將委派的提示撰寫為自包含的封包。假設接收代理未看過先前的對話。包含儲存庫路徑、目標、範圍、範圍外的區域、相關檔案或搜尋目標、預期的回報格式、驗證指令以及停止條件。

有用的停止條件:

  • 即時代碼與委派中的假設不符。
  • 驗證指令達到設定的重試次數上限(預設:在合理修正後失敗兩次)。
  • 工作似乎需要指派範圍外的檔案。
  • 代理無法為其斷言提供具體證據。

審查循環

將委派的輸出視為待檢驗的證據,而非可直接轉送的結論。重新開啟重要的引用檔案,瀏覽高風險差異,並在宣稱完成之前重新執行或抽查重要的驗證。如果委派的代理在困難的技術問題上意見分歧,使用更強的審查者並附上證據。將產品選擇與範圍變更留給使用者決定。

常見情境

將這些視為軟性建議:

  • 研究:委派廣泛的儲存庫掃描、文件提取與原始碼比較;主要會話優先處理結果並升級困難的判斷。
  • 編碼:當檔案歸屬明確時,委派有界限的補丁、重構或機械性編輯;集中整合與審查。
  • 測試:在適當的推理層級選擇驗證策略,然後使用較便宜的代理執行單元檢查、瀏覽器流程、截圖與日誌縮減。要求它們回傳確切指令、失敗情況、可能原因,以及訊號是看起來不穩定(flaky)、環境相關還是產品相關。
  • 除錯:派遣獨立的代理分別調查不同的理論、日誌或重現路徑;當證據仍然衝突時,升級診斷。

範例

一個 Sonnet 主要會話收到「修復失敗的結帳測試並趁機收緊退款規則」,專案偏好設定為使用 Haiku 進行發現、Sonnet 進行實作、Opus 以高投入進行風險審查,最多同時執行兩個子代理。

  1. 發現任務交給一個 Haiku 子代理:執行測試套件,聚類失敗項目,回傳失敗的測試、它們觸及的檔案以及確切的指令。第二個 Haiku 子代理則繪製退款邏輯的所在位置。
  2. 失敗項目集中在一個過時的測試夾具上。這是一個有界限的機械性修正,因此主要會話在本機處理,而無需支付委派的成本。
  3. 退款規則觸及帳務,屬於高風險。在編輯之前,主要會話向 Opus(明確要求,effort: high)發送一個封包,內含退款檔案、建議的變更、當前測試以及一個問題:此變更是否會破壞任何現有的退款路徑?
  4. 主要會話套用變更,自行重新執行測試,重新開啟 Opus 標記的兩個檔案,並報告每個步驟由哪個模型執行,以便使用者看到確實發生了較強的審查。

層級匹配

使用主機可用的模型與使用者的映射,在主對話模型之上或之下,選擇最便宜且合適的層級:

工作所需能力Claude 範例Codex 與其他主機
發現、摘要、事實檢查快速、準確的提取Haiku一個適合事實性工作的快速可用模型
有範圍的實作與測試在既定模式內進行可靠的編碼Sonnet一個適合該範圍的可用編碼模型
架構、深度除錯、風險審查跨系統的強大推理能力Opus,或可用的 Fable一個可用的更強推理模型

Claude 名稱是供 Claude 對話使用的範例,並非傳遞給 Codex 的別名。不要虛構 Codex 模型 ID 或假設供應商之間存在永久的、一對一的映射關係。檢查主機可用的模型選擇,並使用明確有效的名稱。除非使用者另有要求,否則在一般路由中堅持使用當前供應商;必要時應用獨立的不同供應商審查規則。獨立於模型選擇投入程度,並尊重使用者的投入限制。不要將所有代理預設為最高投入。

較強的主對話可以直接做出困難的決策。從較便宜的對話中,將困難的決策或審查連同簡潔的證據封包一同委派,然後整合結果並執行所需的檢查。如果主機只提供一種模型,則將工作保留在此模型上,並報告任何未滿足的較強審查需求。不要因為投入程度提高就聲稱使用了更高層級的模型。

從較便宜的主要會話升級

在實施不熟悉的架構變更或對高風險不變項的變更之前,應根據使用者的升級政策進行升級。當證據衝突或達到重試次數上限(預設:對同一技術問題進行兩次合理嘗試)時,也應升級。重用已收集的證據;不要為同一組檔案支付另一次廣泛探索的成本。

將身份驗證、計費、權限、安全性、遷移、資料遺失、共享狀態、快取、並發、跨模組行為、公開 API 以及使用者可見的工作流程視為高風險。對於決策或技術審查,使用最合適的較強層級。當使用者要求高風險工作由不同供應商的模型進行審查時,務必執行該審查;它增加了不同模型的視角。

在 Claude Code 中,在 Agent 呼叫中明確請求子代理的 model,或使用自訂代理搭配 model: opus(並在適當時使用 effort: high)。未指定模型可能會繼承較便宜的主要模型。使用具有焦點委派的普通子代理;對話分支使用主要模型。檢查報告的模型,在可用時使用 /tasks。在 Codex 或其他主機中,透過主機支援的每個代理選擇器明確設定模型與推理投入。如果繼承完整對話會阻止模型覆蓋,則使用焦點任務委派。檢查報告的選擇;如果主機無法為每個代理選擇模型,請報告該限制,而不是模擬路由。

將主要會話保留在其選擇的模型上。這是一條路由指令,不是自動的執行時期路由器,也不保證較便宜的模型能夠偵測到每一個困難案例。如果所需的模型不可用或受限,請報告該限制,而不是默默聲稱進行了較強的審查。

防護措施

  • 對於立即的阻礙,先在本機工作,除非更強的專業知識或上下文隔離證明順序委派是合理的。在等待時,可能的話進行獨立工作。
  • 不要讓多個代理同時編輯同一個檔案。
  • 當風險很高時,不要盲目相信子代理的結論;親自檢查重要的證據。
  • 不要聲稱普遍節省。此模式在探索與實作、測試或研究可以平行化時效果最佳。

預設框架

「我將把例行工作保留在當前或較便宜的模型上,並在需要時將困難的決策或風險審查委派給更強的代理。」

Individual skills in this repo

This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.

evemcgivern/agent-skills

Inspects a project's discovered agent instructions (AGENTS.md, CLAUDE.md, GEMINI.md) and skill definitions for static wiring problems, without loading, changing, or enabling them, and reports which installed skills are rarely or never called in local session logs. Use when asked "why isn't my skill loading", "check my agent setup", "diagnose skill discovery", "audit AGENTS.md and skills", or "which skills do I never use".

evemcgivern/agent-skills

Reconsiders a project or shelved idea against current capabilities, proposes three ambitious outcomes, and designs an experiment for the hardest uncertainty. Use when asked "what more is now feasible", "is this worth attempting now", "revisit this shelved idea", or "think bigger about this project".

evemcgivern/agent-skills

Review an external PDF, image, screenshot, article, or URL against a repository's current issues and code to sort its ideas into new, already tracked, shipped, contradicted, or unverifiable, read-only by default. Use when the user asks to '/check-worth' or '$check-worth' a source, or asks whether an external idea is worth pulling into a repository as an issue or code change.

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Makes the most expensive model in a session the senior decision-maker, keeping its reasoning for intent, architecture, decomposition, tradeoffs, final review, and synthesis while cheaper agents handle discovery, implementation, tests, logs, and verification. Use when the active agent is Fable or another top-tier model, or when asked to "act as chief agent", "delegate the grunt work", or "save the expensive model for decisions".

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