Skill: hmchenggh/auto-model-router-hmchenggh (version 1.0.0)

--- name: auto-model-router description: Auto Model Router - Automatically select the best model based on task complexity for OpenClaw agents version: 1.0.0 metadata: openclaw: requires: env: [] config: [] homepage: https://github.com/HMCHENGGH/auto-model-router --- # Auto Model Router Skill > 智能模型路由：根據工作類型自動選擇最適合的模型 ## 概述 Auto Model Router 係一個 OpenClaw Skill，自動根據用戶輸入的工作類型，選擇最適合的模型處理。 ### 核心功能 - **任務分類引擎**：自動識別8大工作範疇 - **模型智能分配**：用戶只需提供1-N個模型，系統自動補全剩餘範疇 - **Multi-Agent 分派**：突發任務自動分派子 Agent 處理 - **雙套餐支援**：Plan A（國際模型）/ Plan B（國內模型） --- ## 八大工作範疇 | # | 範疇 | 輸入特徵 | 輸出特徵 | 關鍵詞 | |---|------|----------|----------|--------| | 1 | 高邏輯推理 | 分析需求、策略問題 | 計劃、報告、評估 | 分析、評估、比較、推理、策略、規劃 | | 2 | 代碼生成 | 技術需求、功能描述 | 可執行代碼 | 函數、代碼、編程、debug、重構 | | 3 | 創意寫作 | 創作需求 | 故事、文案、劇本 | 寫、創作、故事、編劇、文案 | | 4 | 資訊閱讀 | 文檔、文章、連結 | 摘要、翻譯、問答 | 總結、摘要、翻譯、閱讀、解釋 | | 5 | 簡單重複 | 格式化需求 | 轉換結果 | 格式化、批量、轉換、整理 | | 6 | 圖片理解 | 圖片 + 文字 | 圖片分析 | 截圖、圖片、分析、識別、OCR | | 7 | 圖片生成 | 文字描述 | 圖片 | 生成圖片、海報、設計 | | 8 | 影片/音頻 | 影片/音頻 + 文字 | 分析或生成 | 影片、音頻、剪輯、字幕 | --- ## 模型套餐 ### Plan A：國際模型 | # | 範疇 | 模型 A | 模型 B | |---|------|--------|--------| | 1 | 高邏輯推理 | Claude Opus 4 | DeepSeek R1 | | 2 | 代碼生成 | GPT-4.5 | Claude Sonnet 4 | | 3 | 創意寫作 | GPT-4o | MiniMax 2.7 | | 4 | 資訊閱讀 | Claude Haiku | Gemini Flash | | 5 | 簡單重複 | Gemini Flash-Lite | GPT-4o-mini | | 6 | 圖片理解 | Claude Sonnet 4 | Gemini 2.0 | | 7 | 圖片生成 | DALL-E 3 | Stable Diffusion | | 8 | 影片/音頻 | GPT-4o | Gemini 2.0 | ### Plan B：國內模型 | # | 範疇 | 模型 A | 模型 B | |---|------|--------|--------| | 1 | 高邏輯推理 | DeepSeek R1 | GLM-5 | | 2 | 代碼生成 | GLM-5 | Kimi K2 | | 3 | 創意寫作 | MiniMax M2.5 | 文心一言 5.0 | | 4 | 資訊閱讀 | MiniMax-01 | GLM-4-Long | | 5 | 簡單重複 | GLM-4-Flash | DeepSeek V3 | | 6 | 圖片理解 | MiniMax-VL-01 | GLM-4.6V | | 7 | 圖片生成 | 騰訊混元-Image | 豆包Seed | | 8 | 影片/音頻 | Vidu Q3 | 可靈 2.6 | --- ## 配置流程 ### 首次使用 ``` 用戶輸入：「/model-router setup」 系統自動引導： 1. 選擇套餐 [Plan A / Plan B / 自定義] 2. 輸入可用模型 3. 系統智能分配 4. 保存配置 5. 自動重載 OpenClaw ``` ### 智能分配邏輯 當用戶提供的模型少於8個時，系統自動： 1. **直接匹配**：最符合該範疇的模型 2. **系列擴展**：同系列模型跨範疇使用 3. **能力估算**：選擇最接近能力需求的模型 #### 示例：用戶提供5個模型 ``` 用戶輸入：Claude Opus, GPT-4.5, GPT-4o, Claude Haiku, Gemini Flash-Lite 系統自動分配： 高邏輯推理 → Claude Opus ✅ 代碼生成 → GPT-4.5 ✅ 創意寫作 → GPT-4o ✅ 資訊閱讀 → Claude Haiku ✅ 簡單重複 → Gemini Flash-Lite ✅ 圖片理解 → Claude Opus (擴展) 圖片生成 → GPT-4o (擴展) 影片/音頻 → GPT-4o (擴展) ``` --- ## 任務分類引擎 ### 分類演算法 ``` 輸入：用戶工作描述 ↓ ┌─────────────────────────────────┐ │ 第一層：意圖檢測 │ │ • 動詞分析 │ │ • 名詞分析 │ │ • 輸出期望 │ └─────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────┐ │ 第二層：關鍵詞匹配 │ │ • 匹配8大範疇關鍵詞 │ │ • 計算相似度 │ └─────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────┐ │ 第三層：分類結果 │ │ • 主分類 │ │ • 次分類（混合任務） │ │ • 置信度 │ └─────────────────────────────────┘ ``` ### 混合任務處理 當工作涉及多個範疇時： ``` 任務：「分析數據後寫報告」 ↓ 主分類：高邏輯推理（分析） 次分類：創意寫作（報告） ↓ 執行：高邏輯模型 → 創意寫作模型 ``` --- ## 突發任務處理 ### 機制：Sub-Agent 分派 ``` 主任務執行中（高邏輯推理） ↓ 突發任務：「幫我翻譯這份文件」 ↓ 系統自動： 1. 保存主任務狀態 2. 生成翻譯子 Agent 3. 使用資訊閱讀模型翻譯 4. 完成後返回結果 5. 恢復主任務 ``` ### 配置 ```json { "subagents": { "translator": { "model": "minimax-01", "task_type": "info_reading" }, "image_generator": { "model": "hunyuan-image", "task_type": "image_generation" }, "video_agent": { "model": "vidu-q3", "task_type": "video_audio" } } } ``` --- ## 未知範疇 Fallback ### 當遇到未定義的工作類型時 ``` 未知工作：「語音識別」 ↓ ┌─────────────────────────────────┐ │ 能力評估 │ │ 語音 → 文字 → 處理 │ │ 最接近：資訊閱讀 │ └─────────────────────────────────┘ ↓ 映射到：資訊閱讀範疇 ↓ 使用該範疇配置的模型 ``` ### 預設映射表 | 未知範疇 | 映射到 | 理由 | |----------|--------|------| | 語音識別 | 資訊閱讀 | 音頻→文字→處理 | | 語音合成 | 創意寫作 | 文字→語音創作 | | 3D建模 | 圖片生成 | 空間理解類似 | | 數據分析 | 高邏輯推理 | 需要分析推理 | | 搜索研究 | 資訊閱讀 | 信息檢索整理 | ### 完全無法識別時 ``` 使用：高邏輯推理模型（預設fallback） 提示：「已為此任務分配高邏輯推理模型」 可選：用戶確認或修改 ``` --- ## 未知模型處理 ### 當用戶輸入不在預設列表的模型 ``` 用戶輸入：「我用 XYZ 模型」 ↓ ┌─────────────────────────────────┐ │ 查詢模型能力 │ │ • 本地數據庫 │ │ • API 識別 │ └─────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────┐ │ Fallback 規則 │ │ • 通用/無描述 → 高邏輯推理 │ │ • 強調創意 → 創意寫作 │ │ • 強調速度/平 → 簡單重複 │ │ • 強調翻譯/長文本 → 資訊閱讀 │ │ • 強調編程 → 代碼生成 │ └─────────────────────────────────┘ ``` --- ## 配置檔案 ### 位置 ``` ~/.openclaw/skills/auto-model-router/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── config/ │ ├── default.json # 預設配置 │ ├── plan-a.json # Plan A 配置 │ ├── plan-b.json # Plan B 配置 │ └── user.json # 用戶自定義 └── task-rules.json # 分類規則 ``` ### 配置格式 ```json { "version": "1.0", "plan": "A", "task_models": { "high_logic": "anthropic/claude-opus-4", "code_generation": "openai/gpt-4.5", "creative_writing": "openai/gpt-4o", "info_reading": "anthropic/claude-haiku", "simple_repeat": "google/gemini-flash-lite", "image_understanding": "anthropic/claude-sonnet-4", "image_generation": "stability/stable-diffusion", "video_audio": "openai/gpt-4o" }, "subagents": { "enabled": true, "pool": ["translator", "image_generator", "video_agent"] }, "fallback": { "unknown_task": "high_logic", "unknown_model": "high_logic" } } ``` --- ## 命令 | 命令 | 描述 | |------|------| | `/model-router setup` | 開始配置嚮導 | | `/model-router plan [A/B/custom]` | 選擇套餐 | | `/model-router list` | 列出當前配置 | | `/model-router update <範疇> <模型>` | 更新特定範疇 | | `/model-router reset` | 重置為預設 | --- ## 使用範例 ### 示例 1：完整配置 ``` 用戶：/model-router setup 系統：選擇套餐 [1] Plan A (國際) [2] Plan B (國內) [3] 自定義 用戶：1 系統：請輸入你可用的模型（用逗號分隔） 用戶：Claude Opus, GPT-4.5, GPT-4o 系統：智能分配完成： 高邏輯推理 → Claude Opus 代碼生成 → GPT-4.5 創意寫作 → GPT-4o 資訊閱讀 → Claude Opus (擴展) 簡單重複 → GPT-4.5 (擴展) 圖片理解 → Claude Opus (擴展) 圖片生成 → GPT-4o (擴展) 影片/音頻 → GPT-4o (擴展) 系統：配置已保存。是否重載 OpenClaw？[Y/N] ``` ### 示例 2：突發任務 ``` 主任務：策劃年度報告 使用的模型：DeepSeek R1（高邏輯） 突發：翻譯英文文件 系統：自動切換到 MiniMax-01（資訊閱讀） 翻譯完成，自動切換回 DeepSeek R1 繼續策劃報告 ``` --- ## 常見問題 ### Q1：轉模型時需要問用戶嗎？ **不需要**。系統自動切換，通過 OpenClaw per-job model override 實現。 ### Q2：如果提供的模型數量為0？ **使用預設套餐**：直接套用 Plan A 或 Plan B。 ### Q3：如何處理完全未知的任務？ **使用高邏輯推理模型作為 fallback**，並提示用戶確認。 ### Q4：支援多少個模型？ **理論上無限**。系統自動根據能力分配到8個範疇。 --- ## 更新日誌 | 版本 | 日期 | 更新內容 | |------|------|----------| | 1.0 | 2026-04-05 | 初始版本 | --- ## 貢獻 歡迎提交 Issue 和 Pull Request！


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