Skill: davidme6/smart-model-switcher-v4 (version 4.0.0)

--- name: smart-model-switcher-v4 description: 智能模型自动切换 V4 - 多模态感知，自动识别图片/代码/文本任务，切换到最适合的模型。支持图片理解(qwen3-vl-plus)、代码(glm-5/qwen-coder)、长文本、推理等场景。零感知切换，无需手动操作。 version: 4.0.0 author: davidme6 --- # 🧠 Smart Model Switcher V4 (多模态感知版) **自动识别任务类型 • 智能切换最优模型 • 零感知 • 无需手动** ## 🎯 V4 核心升级 | 特性 | V3 | V4 | |------|----|----| | **多模态感知** | ❌ 无 | ✅ 自动识别图片 | | **图片理解** | ❌ 不支持 | ✅ 自动切换视觉模型 | | **任务感知** | 关键词匹配 | 智能上下文分析 | | **动态切换** | 需要配置 | 自动无感切换 | ## 🖼️ 多模态模型列表 ### 视觉模型（支持图片理解） | 模型 ID | Provider | 视觉能力 | 推荐场景 | |---------|----------|----------|----------| | `qwen3-vl-plus` | Bailian | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 图片理解、OCR、图表分析 | | `qwen3.5-plus` | Bailian | ⭐⭐⭐⭐ | 图片+文本混合任务 | | `qvq-max` | Bailian | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 复杂视觉推理 | | `glm-4v` | GLM | ⭐⭐⭐⭐ | 图片理解 | ### 代码模型（编程专用） | 模型 ID | Provider | 代码能力 | 推荐场景 | |---------|----------|----------|----------| | `glm-5` | Bailian/GLM | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 代码生成、Debug、重构 | | `qwen3-coder-plus` | Bailian | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 代码补全、项目开发 | | `qwen-coder-turbo` | Bailian | ⭐⭐⭐⭐ | 快速代码任务 | ### 推理模型（复杂思维） | 模型 ID | Provider | 推理能力 | 推荐场景 | |---------|----------|----------|----------| | `qwq-plus` | Bailian | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 复杂推理、数学证明 | | `qwen3-max` | Bailian | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 深度思考、分析 | | `glm-5` | Bailian/GLM | ⭐⭐⭐⭐ | 逻辑推理 | ### 通用模型 | 模型 ID | Provider | 综合能力 | 推荐场景 | |---------|----------|----------|----------| | `qwen3.5-plus` | Bailian | ⭐⭐⭐⭐ | 日常对话、写作、翻译 | | `qwen-plus` | Bailian | ⭐⭐⭐ | 快速任务 | | `qwen-turbo` | Bailian | ⭐⭐ | 简单任务、低成本 | ## 🔄 自动切换规则 ### 规则 1: 图片检测优先 ``` IF 消息包含图片/截图/照片 → 切换到视觉模型 ├── 需要代码相关 → qwen3.5-plus (视觉+代码) ├── 纯图片理解 → qwen3-vl-plus (最强视觉) └── 复杂视觉推理 → qvq-max ``` ### 规则 2: 代码任务 ``` IF 消息包含代码关键词 → 切换到代码模型 ├── 复杂代码任务 → glm-5 (最强代码) ├── 快速代码补全 → qwen-coder-turbo └── 项目级开发 → qwen3-coder-plus ``` ### 规则 3: 推理任务 ``` IF 消息包含推理关键词 → 切换到推理模型 ├── 复杂推理 → qwq-plus (最强推理) ├── 数学/证明 → qwen3-max └── 一般分析 → glm-5 ``` ### 规则 4: 文本任务 ``` IF 纯文本任务 → 使用通用模型 ├── 长文档 → qwen3.5-plus (1M context) ├── 写作/翻译 → qwen3.5-plus └── 简单对话 → qwen-plus / qwen-turbo ``` ## 📋 切换决策树 ``` 收到消息 │ ├── 🖼️ 包含图片？ │ ├── YES → 是代码相关？ │ │ ├── YES → qwen3.5-plus (视觉+代码) │ │ └── NO → qwen3-vl-plus (最强视觉) │ │ │ └── NO ↓ │ ├── 💻 代码关键词？ │ ├── YES → glm-5 (最强代码) │ │ │ └── NO ↓ │ ├── 🧠 推理关键词？ │ ├── YES → qwq-plus / qwen3-max │ │ │ └── NO ↓ │ └── 📝 文本任务 ├── 长文档 → qwen3.5-plus ├── 写作 → qwen3.5-plus └── 快速 → qwen-plus / qwen-turbo ``` ## 🎯 关键词识别 ### 图片检测 - 消息中有 `image` 类型内容 - 用户说："看这个图"、"图片里是什么"、"截图" - 文件扩展名：.png, .jpg, .jpeg, .gif, .webp ### 代码关键词 - 编程相关：代码、编程、python、js、javascript、函数、debug、bug、报错、错误、修复 - 文件类型：.py, .js, .ts, .html, .css, .json, .yaml, .sh - 操作词：写一个、帮我写、优化、重构、解释这段代码 ### 推理关键词 - 推理、逻辑、证明、数学、计算、分析、思考 - 为什么、怎么推导、能不能推出、关系 ### 写作关键词 - 写、作文、文章、小说、故事、文案、邮件、报告 ## 🔧 配置示例 ### 用户配置的最强模型 ```json { "modelPreferences": { "vision": "qwen3-vl-plus", // 视觉最强 "coding": "glm-5", // 代码最强 "reasoning": "qwq-plus", // 推理最强 "general": "qwen3.5-plus", // 通用最强 "fast": "qwen-turbo" // 快速任务 } } ``` ## 📊 使用示例 ### 示例 1: 发送图片 + 代码问题 ``` 用户: [发送一张报错截图] "帮我看看这个错误" 检测: 图片 + 代码关键词 切换: qwen3.5-plus (视觉+代码能力) 执行: 分析截图中的错误，给出解决方案 ``` ### 示例 2: 纯代码任务 ``` 用户: "帮我写一个 Python 爬虫" 检测: 代码关键词 切换: glm-5 (最强代码模型) 执行: 生成爬虫代码 ``` ### 示例 3: 纯图片理解 ``` 用户: [发送照片] "这张照片里有什么" 检测: 图片 切换: qwen3-vl-plus (最强视觉) 执行: 描述图片内容 ``` ### 示例 4: 推理任务 ``` 用户: "证明根号2是无理数" 检测: 推理关键词 切换: qwq-plus (最强推理) 执行: 给出证明过程 ``` ### 示例 5: 长文档 ``` 用户: "分析这篇10万字的论文" 检测: 长文档 切换: qwen3.5-plus (1M context) 执行: 分析论文 ``` ## 🚀 实现逻辑 ### Step 1: 消息分析 ``` 分析用户消息: 1. 是否包含图片/附件 2. 提取关键词 3. 识别任务类型 4. 确定上下文需求 ``` ### Step 2: 模型选择 ``` 选择最优模型: 1. 根据任务类型查找最佳模型 2. 检查模型可用性 (API Key + 套餐) 3. 应用 fallback 逻辑 4. 记录选择原因 ``` ### Step 3: 执行切换 ``` 切换模型: 1. 调用 session_status(model: "xxx") 2. 发送提示信息给用户 3. 执行任务 4. 记录性能数据 ``` ## ⚠️ 注意事项 1. **图片检测优先** - 只要有图片，优先切换视觉模型 2. **代码优先级** - 代码任务优先用 glm-5 3. **自动切换** - 用户无需手动操作，系统自动识别 4. **fallback** - 如果首选模型不可用，自动降级到备选 ## 📝 更新日志 ### V4.0.0 (2026-03-23) - ✅ 新增多模态感知，自动识别图片 - ✅ 新增视觉模型支持 (qwen3-vl-plus, qwen3.5-plus) - ✅ 优化切换决策树，图片检测优先 - ✅ 更新关键词识别规则 ### V3.0.0 - ✅ 全平台支持 - ✅ API Key 验证 - ✅ 套餐检测 --- --- ## 🤖 AI Agent 自动行为指南 **重要：AI Agent 在每次响应前，必须执行以下检测流程！** ### ⚠️ 会话级别切换（重要！） **模型切换是会话级别的，不影响其他通道！** - WebChat 发图片 → 只在 WebChat 切换视觉模型 - 飞书写代码 → 只在飞书会话切换代码模型 - Telegram 聊天 → 只在 Telegram 会话切换模型 **不同通道独立，互不影响！** ### 切换方法（会话级别） 使用 `session_status` 工具，带上当前会话的 sessionKey： ``` // 当前会话切换（不影响其他通道） session_status(model: "bailian/glm-5") // 切换其他会话的模型（需要指定 sessionKey） session_status(sessionKey: "feishu/xxx", model: "bailian/qwen3.5-plus") ``` **默认行为：不带 sessionKey 时，只切换当前会话的模型。** ### 检测流程（每次响应前） ``` Step 1: 检测消息内容 ├── 是否包含图片/附件？ │ └── YES → 切换到视觉模型 (qwen3.5-plus 或 qwen3-vl-plus) │ ├── 是否包含代码关键词？ │ └── YES → 切换到代码模型 (glm-5) │ ├── 是否包含推理关键词？ │ └── YES → 切换到推理模型 (qwq-plus) │ └── 否则保持当前模型 ``` ### 切换方法 使用 `session_status` 工具切换模型： ``` session_status(model: "bailian/glm-5") session_status(model: "bailian/qwen3.5-plus") session_status(model: "bailian/qwq-plus") ``` ### 切换提示 切换成功后，给用户一个简短提示： - "🧠 已切换到 glm-5（代码任务）" - "🧠 已切换到 qwen3.5-plus（图片理解）" - "🧠 已切换到 qwq-plus（推理任务）" ### 示例行为 ``` 用户: [发送一张报错截图] "帮我看看这个错" AI 行为: 1. 检测到图片 → 需要视觉模型 2. 检测到"错" → 代码相关 3. 决策: 使用 qwen3.5-plus（视觉+代码） 4. 调用: session_status(model: "bailian/qwen3.5-plus") 5. 提示: "🧠 已切换到 qwen3.5-plus（图片理解）" 6. 分析图片中的报错信息 7. 给出解决方案 ``` ### 注意事项 1. **不要重复切换** - 如果当前模型已经是最优选择，不要切换 2. **切换要快** - 使用简短提示，不要长篇大论 3. **记录切换** - 如果模型切换成功，记住当前使用的模型 4. **优先级** - 图片检测 > 代码检测 > 推理检测 > 通用 --- ## 📋 快速参考 | 场景 | 最优模型 | 切换命令 | |------|----------|----------| | 🖼️ 发送图片 | qwen3.5-plus | `session_status(model: "bailian/qwen3.5-plus")` | | 💻 写代码 | glm-5 | `session_status(model: "bailian/glm-5")` | | 🧠 推理/证明 | qwq-plus | `session_status(model: "bailian/qwq-plus")` | | 📝 写作/翻译 | qwen3.5-plus | `session_status(model: "bailian/qwen3.5-plus")` | | ⚡ 快速任务 | qwen-turbo | `session_status(model: "bailian/qwen-turbo")` | --- **V4 核心亮点：发图片自动切换视觉模型，写代码自动切换代码模型，完全无感！** 🚀


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