Skill: davidme6/smart-coding-assistant (version 1.0.0)

--- name: smart-coding-assistant description: 智能多模型编程助手，根据任务类型自动选择最优代码大模型。支持代码生成、审查、调试、重构、测试等场景。使用场景：编写代码、代码审查、Bug 调试、性能优化、技术栈迁移、单元测试生成等编程任务。 version: 1.0.0 --- # 智能编程助手 ## 核心能力 ### 🧠 智能模型路由 根据编程任务类型自动选择最优模型： | 任务类型 | 推荐模型 | 理由 | |---------|---------|------| | 代码生成 | qwen-coder-plus / deepseek-coder | 代码生成能力强，上下文理解好 | | 代码审查 | qwen-max / claude-sonnet | 逻辑严谨，善于发现问题 | | Bug 调试 | qwen-plus / glm-4 | 推理能力强，定位准确 | | 性能优化 | qwen-coder-plus | 熟悉算法优化和最佳实践 | | 重构 | claude-sonnet / qwen-max | 代码结构理解深刻 | | 单元测试 | qwen-coder / deepseek-coder | 测试用例生成质量高 | | 技术问答 | qwen-plus / glm-4 | 知识覆盖面广 | | 文档生成 | qwen-turbo / qwen-plus | 速度快，表达清晰 | ### 🔄 多模型协作模式 **复杂任务拆分流程：** ``` 1. 任务分析 → qwen-plus（理解需求） 2. 架构设计 → qwen-max（系统设计） 3. 核心代码 → qwen-coder-plus（实现） 4. 代码审查 → claude-sonnet（质量检查） 5. 测试生成 → deepseek-coder（单元测试） 6. 文档编写 → qwen-turbo（快速生成） ``` ### 📊 模型能力画像 详见 [references/model-profiles.md](references/model-profiles.md) ## 快速开始 ### 基础用法 ```bash # 单模型模式 - 直接指定 smart-coding-assistant --model qwen-coder-plus "生成一个快速排序" # 自动路由模式 - 让技能选择最优模型 smart-coding-assistant "帮我优化这个算法的性能" # 多模型协作模式 - 复杂任务 smart-coding-assistant --collab "重构这个模块并添加测试" ``` ### 编程任务分类 **代码生成类：** - "写一个 XX 功能的函数/类" - "实现 XX 算法" - "创建 XX 组件" **代码审查类：** - "审查这段代码的问题" - "这段代码有什么安全隐患" - "代码质量如何，怎么改进" **调试类：** - "这个 Bug 怎么修复" - "为什么这段代码报错" - "定位性能瓶颈" **优化类：** - "优化这段代码的性能" - "重构这个模块" - "提高代码可维护性" **测试类：** - "为这个函数写单元测试" - "生成测试用例" - "测试覆盖率分析" ## 工作流程 ### 1. 任务接收与分析 ```python # 使用 model_router.py 分析任务类型 python scripts/model_router.py --task "你的编程任务" ``` ### 2. 模型选择 根据任务类型查询 [references/model-profiles.md](references/model-profiles.md) 选择最优模型。 ### 3. 代码生成/处理 调用选定的模型执行任务。 ### 4. 质量检查（可选） 对于重要代码，使用第二模型进行审查。 ### 5. 输出与反馈 输出结果并记录模型表现，更新能力画像。 ## 模型选择策略 ### 优先级规则 1. **代码密集型任务** → 优先选择代码专用模型（qwen-coder, deepseek-coder） 2. **逻辑推理任务** → 优先选择推理强的模型（qwen-max, glm-4） 3. **速度敏感任务** → 优先选择快速模型（qwen-turbo） 4. **质量敏感任务** → 优先选择高质量模型（claude-sonnet, qwen-max） 5. **复杂多步骤任务** → 启用多模型协作模式 ### 成本优化 - 简单任务使用经济型模型（qwen-turbo, qwen-plus） - 复杂任务使用高性能模型（qwen-max, claude-sonnet） - 批量任务考虑使用缓存避免重复调用 ## 最佳实践 ### ✅ 推荐做法 - 明确任务类型，让技能选择合适模型 - 复杂任务启用协作模式 - 重要代码进行双模型审查 - 记录模型表现，持续优化路由策略 ### ❌ 避免做法 - 所有任务都用同一个模型 - 忽略任务特点盲目使用最强模型 - 不进行代码审查直接上线 - 不记录反馈无法优化 ## 配置说明 ### 环境变量 ```bash # 模型 API 配置 export QWEN_API_KEY="your-key" export DEEPSEEK_API_KEY="your-key" export GLM_API_KEY="your-key" # 路由策略 export CODING_MODEL_STRATEGY="auto" # auto | manual export ENABLE_COLLAB="true" # 启用多模型协作 ``` ### 配置文件 编辑 `~/.smart_coding_config.json`： ```json { "default_model": "qwen-coder-plus", "review_model": "claude-sonnet", "enable_caching": true, "max_collab_models": 3, "cost_limit_per_task": 5.0 } ``` ## 故障排除 ### 常见问题 **Q: 模型选择不准确？** - 检查任务描述是否清晰 - 查看 [references/model-profiles.md](references/model-profiles.md) 更新模型画像 - 手动指定模型测试效果 **Q: 多模型协作失败？** - 确认所有模型 API 可用 - 检查网络连接 - 查看任务是否适合拆分 **Q: 代码质量不佳？** - 启用代码审查流程 - 尝试更换代码生成模型 - 提供更详细的需求描述 ## 参考资料 - [模型能力画像](references/model-profiles.md) - 各模型详细能力评估 - [编程任务分类](references/task-taxonomy.md) - 任务类型与模型匹配规则 - [最佳实践案例](references/best-practices.md) - 真实场景应用示例 - [性能基准测试](references/benchmarks.md) - 各模型编程能力对比数据 ## 更新日志 - **v1.0.0** - 初始版本，支持基础模型路由和单模型编程 - **v1.1.0** - 添加多模型协作模式 - **v1.2.0** - 引入模型能力画像和自动优化 --- *最后更新：2026-03-18*


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