Skill: hmchenggh/auto-model-router-glm (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 | ### Plan C：GLM 懶人模式 > 定位：一個GLM Coding Plan走天涯，適合不想折騰嘅用家 | # | 範疇 | 模型 | 型號 | |---|------|------|------| | 1 | 高邏輯推理 | GLM-5 | primary | | 2 | 代碼生成 | GLM-5 / GLM-4.7 | primary / fallback | | 3 | 創意寫作 | GLM-5 | primary | | 4 | 資訊閱讀 | GLM-4-Flash | primary | | 5 | 簡單重複 | GLM-4-Flash | primary | | 6 | 圖片理解 | GLM-4.6V | primary | | 7 | 圖片生成 | CogView4 | primary | | 8 | 影片/音頻 | GLM-4-Voice | primary | **Plan C 特色**： - ✅ 全部使用GLM系列模型 - ✅ 根據工作複雜度自動選擇合適型號 - ✅ 支援思考模式切換（GLM-4.7） - ✅ 語音對話支援粵語方言 --- ## 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 | |------|------|----------| | 1.1 | 2026-04-07 | 加入Plan C：GLM懶人模式，更新task-rules.json加入GLM關鍵詞和Vibe Coding支援 | --- ## 貢獻 歡迎提交 Issue 和 Pull Request！

path: config/default.json
content: plan_name: Default
description: 預設配置（繼承 Plan A）
plan: A
version: 1.0

path: config/plan-a.json
content: {
  "plan_name": "Plan A - International Models",
  "description": "國際模型套餐，包含全球頂尖模型",
  "task_models": {
    "high_logic": {
      "primary": "anthropic/claude-opus-4",
      "fallback": "deepseek/deepseek-r1"
    },
    "code_generation": {
      "primary": "openai/gpt-4.5",
      "fallback": "anthropic/claude-sonnet-4"
    },
    "creative_writing": {
      "primary": "openai/gpt-4o",
      "fallback": "minimax/minimax-2.7"
    },
    "info_reading": {
      "primary": "anthropic/claude-haiku",
      "fallback": "google/gemini-flash"
    },
    "simple_repeat": {
      "primary": "google/gemini-flash-lite",
      "fallback": "openai/gpt-4o-mini"
    },
    "image_understanding": {
      "primary": "anthropic/claude-sonnet-4",
      "fallback": "google/gemini-2.0"
    },
    "image_generation": {
      "primary": "openai/dall-e-3",
      "fallback": "stability/stable-diffusion"
    },
    "video_audio": {
      "primary": "openai/gpt-4o",
      "fallback": "google/gemini-2.0"
    }
  }
}


path: config/plan-b.json
content: {
  "plan_name": "Plan B - China Models",
  "description": "國內模型套餐，適合中國用戶使用",
  "task_models": {
    "high_logic": {
      "primary": "deepseek/deepseek-r1",
      "fallback": "zhipu/glm-5"
    },
    "code_generation": {
      "primary": "zhipu/glm-5",
      "fallback": "moonshot/kimi-k2"
    },
    "creative_writing": {
      "primary": "minimax/minimax-m2.5",
      "fallback": "baidu/wenxin-5.0"
    },
    "info_reading": {
      "primary": "minimax/minimax-01",
      "fallback": "zhipu/glm-4-long"
    },
    "simple_repeat": {
      "primary": "zhipu/glm-4-flash",
      "fallback": "deepseek/deepseek-v3"
    },
    "image_understanding": {
      "primary": "minimax/minimax-vl-01",
      "fallback": "zhipu/glm-4.6v"
    },
    "image_generation": {
      "primary": "tencent/hunyuan-image",
      "fallback": "bytedance/doubao-seed"
    },
    "video_audio": {
      "primary": "vidu/vidu-q3",
      "fallback": "kuaishou/kling-2.6"
    }
  }
}


path: config/plan-c.json
content: {
  "plan_name": "Plan C - GLM 懶人模式",
  "description": "純GLM模型套餐，一個GLM Coding Plan走天涯，根據工作範疇自動調用最啱嘅GLM模型",
  "plan_type": "lazy_mode",
  "concept": "懶人模式：一個GLM走天下，唔使煩惱用邊個模型",
  "task_models": {
    "high_logic": {
      "primary": "zhipu/glm-5",
      "fallback": "zhipu/glm-4.7",
      "reason": "GLM-5 旗艦推理，202K上下文，Agent能力全球領先"
    },
    "code_generation": {
      "primary": "zhipu/glm-5",
      "fallback": "zhipu/glm-4.7",
      "reason": "GLM-5 編程SOTA開源，逼近Claude Opus 4.5"
    },
    "creative_writing": {
      "primary": "zhipu/glm-5",
      "fallback": "zhipu/glm-4.7",
      "reason": "GLM-5 創意寫作能力強，長上下文支持複雜故事"
    },
    "info_reading": {
      "primary": "zhipu/glm-4-flash",
      "fallback": "zhipu/glm-5",
      "reason": "GLM-4-Flash 快速便宜，128K上下文足夠日常閱讀"
    },
    "simple_repeat": {
      "primary": "zhipu/glm-4-flash",
      "fallback": "zhipu/glm-5",
      "reason": "GLM-4-Flash 超快推理，高並發保障"
    },
    "image_understanding": {
      "primary": "zhipu/glm-4.6v",
      "fallback": "zhipu/glm-4v-flash",
      "reason": "GLM-4.6V 視覺旗艦，支持GUI智能體、長視頻分析"
    },
    "image_generation": {
      "primary": "zhipu/cogview4",
      "fallback": "zhipu/glm-image",
      "reason": "CogView4 首個支持漢字生成，中英文雙語提示詞"
    },
    "video_audio": {
      "primary": "zhipu/glm-4-voice",
      "fallback": "zhipu/glm-4-vision",
      "reason": "GLM-4-Voice 端到端語音，情感控制、粵語/方言支持"
    }
  },
  "model_mapping": {
    "text": {
      "flagship": "glm-5",
      "standard": "glm-4.7",
      "fast": "glm-4-flash"
    },
    "vision": {
      "flagship": "glm-4.6v",
      "thinking": "glm-4.1v-thinking",
      "fast": "glm-4v-flash"
    },
    "image": {
      "flagship": "cogview4",
      "commercial": "glm-image"
    },
    "audio": {
      "voice": "glm-4-voice"
    }
  },
  "auto_switch": {
    "enabled": true,
    "description": "根據工作複雜度自動選擇合適模型",
    "rules": {
      "quick_task": "glm-4-flash",
      "standard_task": "glm-4.7",
      "complex_task": "glm-5"
    }
  },
  "fallback": {
    "unknown_task": "glm-5",
    "unknown_model": "glm-4-flash"
  }
}


path: DISCUSSION_BACKUP_2026-04-05.md
content: # Auto Model Router Skill - 讨论记录备份

> 创建时间：2026-04-05
> 讨论时长：约1-2小时

---

## 一、项目背景

用户希望为 OpenClaw 设计一个名为 **Auto Model Router** 的技能，功能是：
- 根据任务类型自动选择最佳模型
- 用户只需提供 N 个模型（1-8个），系统自动分配到8个工作范畴
- 支持 Plan A（国际模型）和 Plan B（国内模型）
- 处理未知任务和未知模型的降级机制
- 使用多智能体架构处理突发/中断任务

---

## 二、8个工作范畴定义

| # | 范畴 | 说明 | 关键词示例 |
|---|------|------|-----------|
| 1 | high_logic | 高逻辑推理 | 逻辑分析、数学证明、复杂推理 |
| 2 | code_generation | 代码生成 | 写代码、debug、函数实现 |
| 3 | creative_writing | 创意写作 | 写故事、写文案、内容创作 |
| 4 | info_reading | 信息阅读 | 总结文档、提取信息、问答 |
| 5 | simple_repeat | 简单重复 | 格式转换、复制粘贴、简单翻译 |
| 6 | image_understanding | 图片理解 | 分析图片、OCR、图表解读 |
| 7 | image_generation | 图片生成 | 生成图片、设计图、海报 |
| 8 | video_audio | 视频/音频 | 视频理解、音频处理 |

---

## 三、Plan A - 国际模型配置

```json
{
  "high_logic": {"primary": "anthropic/claude-opus-4", "fallback": "deepseek/deepseek-r1"},
  "code_generation": {"primary": "openai/gpt-4.5", "fallback": "anthropic/claude-sonnet-4"},
  "creative_writing": {"primary": "openai/gpt-4o", "fallback": "minimax/minimax-2.7"},
  "info_reading": {"primary": "anthropic/claude-haiku", "fallback": "google/gemini-flash"},
  "simple_repeat": {"primary": "google/gemini-flash-lite", "fallback": "openai/gpt-4o-mini"},
  "image_understanding": {"primary": "anthropic/claude-sonnet-4", "fallback": "google/gemini-2.0"},
  "image_generation": {"primary": "openai/dall-e-3", "fallback": "stability/stable-diffusion"},
  "video_audio": {"primary": "openai/gpt-4o", "fallback": "google/gemini-2.0"}
}
```

---

## 四、Plan B - 国内模型配置

```json
{
  "high_logic": {"primary": "deepseek/deepseek-r1", "fallback": "zhipu/glm-5"},
  "code_generation": {"primary": "zhipu/glm-5", "fallback": "moonshot/kimi-k2"},
  "creative_writing": {"primary": "minimax/minimax-m2.5", "fallback": "baidu/wenxin-5.0"},
  "info_reading": {"primary": "minimax/minimax-01", "fallback": "zhipu/glm-4-long"},
  "simple_repeat": {"primary": "zhipu/glm-4-flash", "fallback": "deepseek/deepseek-v3"},
  "image_understanding": {"primary": "minimax/minimax-vl-01", "fallback": "zhipu/glm-4.6v"},
  "image_generation": {"primary": "tencent/hunyuan-image", "fallback": "bytedance/doubao-seed"},
  "video_audio": {"primary": "vidu/vidu-q3", "fallback": "kuaishou/kling-2.6"}
}
```

---

## 五、智能分配算法

用户输入 N 个模型（1-8个），系统按优先级自动分配：

1. **N = 1**：所有范畴使用同一模型
2. **N = 2-3**：
   - 高优先级范畴（high_logic, code_generation）优先分配
   - 其他范畴使用 fallback 或复制最近似的模型
3. **N >= 4**：按范畴优先级顺序分配，确保每个关键范畴有专属模型

---

## 六、未知处理机制

### 未知任务类型
- 关键词匹配失败时，使用 intent detection 分析
- 仍无法判断时，默认归类为 `info_reading`
- 记录为"未知任务"，返回给用户确认

### 未知模型
- 用户提供的模型不在配置列表中
- 系统尝试语义匹配最相似的范畴
- 无法匹配时，标记为"待配置"，提示用户提供

---

## 七、GitHub 上传信息

- **仓库地址**：https://github.com/HMCHENGGH/auto-model-router
- **上传时间**：2026-04-05
- **上传内容**：
  - SKILL.md - 技能规格文档
  - README.md - 用户指南
  - config/plan-a.json - 国际模型配置
  - config/plan-b.json - 国内模型配置
  - config/default.json - 默认配置
  - task-rules.json - 任务分类规则

---

## 八、后续步骤

1. **等待期**：在 GitHub 上放置一周（2026-04-12）
2. **检查**：确认无 PR 或 merges
3. **发布**：如有改动，合并后发布到 ClawHub
4. **如无变动**：一周后直接发布到 ClawHub

---

## 九、关键决定

1. 用户提供 N 个模型，系统自动分配到 8 个范畴
2. 不需要用户手动配置每个范畴
3. Plan A 和 Plan B 分开，用户按需选择
4. 多智能体架构处理突发任务
5. 未知情况有明确的降级 fallback

---

## 十、文件清单

```
auto-model-router/
├── SKILL.md              # 技能规格文档
├── README.md             # 用户使用指南
├── config/
│   ├── plan-a.json       # Plan A 国际模型
│   ├── plan-b.json       # Plan B 国内模型
│   └── default.json      # 默认配置
└── task-rules.json       # 任务分类规则
```

---

*备份记录结束*


path: LICENSE.txt
content: MIT License

Copyright (c) 2026 HMCHENEGGH

Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
in the Software without restriction, including without limitation the rights
to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
furnished to do so, subject to the following conditions:

The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
copies or substantial portions of the Software.

THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
SOFTWARE.


path: README.md
content: # Auto Model Router

> 智能模型路由：根據工作類型自動選擇最適合的模型

## 功能

- ✅ 自動識別8大工作範疇
- ✅ 智能分配模型（用家只需提供1-N個模型）
- ✅ 突發任務自動分派子Agent
- ✅ 支援國際/國內模型套餐
- ✅ 未知任務/模型自動Fallabck

## 安裝

```bash
npx clawhub install auto-model-router
```

## 首次配置

```bash
/model-router setup
```

系統會引導你：
1. 選擇套餐（Plan A 國際 / Plan B 國內）
2. 輸入你現有的模型
3. 系統自動分配到8個範疇

## 快速開始

### 示例：用家只有3個模型

```
/model-router setup
> 選擇套餐：Plan A
> 輸入模型：Claude Opus, GPT-4.5, GPT-4o

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 Opus (擴展)
...
```

## 工作範疇

| # | 範疇 | 描述 |
|---|------|------|
| 1 | 高邏輯推理 | 分析、策劃、策略、評估 |
| 2 | 代碼生成 | 編程、debug、重構 |
| 3 | 創意寫作 | 故事、文案、劇本 |
| 4 | 資訊閱讀 | 總結、翻譯、問答 |
| 5 | 簡單重複 | 格式化、批量、轉換 |
| 6 | 圖片理解 | 截圖分析、OCR |
| 7 | 圖片生成 | 海報、設計、插畫 |
| 8 | 影片/音頻 | 剪輯、字幕 |

## 命令

| 命令 | 描述 |
|------|------|
| `/model-router setup` | 配置嚮導 |
| `/model-router plan A` | 切換到套餐A |
| `/model-router plan B` | 切換到套餐B |
| `/model-router list` | 查看當前配置 |
| `/model-router reset` | 重置配置 |

## 文件結構

```
auto-model-router/
├── SKILL.md              # 主要規格文檔
├── README.md             # 本文件
├── config/
│   ├── default.json     # 預設配置
│   ├── plan-a.json      # 國際模型套餐
│   └── plan-b.json      # 國內模型套餐
└── task-rules.json       # 分類規則
```

## License

MIT


path: task-rules.json
content: {
  "version": "1.1",
  "description": "任務分類規則 - 2026-04-07 更新，加入GLM模型關鍵詞和Vibe Coding支援",

  "categories": {
    "high_logic": {
      "name": "高邏輯推理",
      "keywords": ["分析", "評估", "比較", "推理", "策略", "規劃", "論證", "評測", "策劃", "研究", "推算", "建模"],
      "input_patterns": ["怎麼", "如何", "分析", "評估", "策劃", "計劃", "策略", "建議", "研究"],
      "output_types": ["報告", "分析", "策略", "計劃", "方案", "評估"],
      "weight": 1.0,
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