route

モデル・労力ルーティング

タスクや工程に応じてモデルと労力レベルを選び、切り替え時のコンテキストコストと妥協点を示します。

AIスキル大辞典による日本語要約
品質評価93/100評価確度:暫定
人気度(GitHub Star) 0発掘スコア 100
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このSkillでできること

  • ✓タスクや工程に適したモデルと労力レベルを提案する
  • ✓低コスト設定で失われる点とエスカレーション条件を示す
  • ✓/clearや/compactを含む切り替え境界を案内する
  • ✓サブエージェントへ委譲する作業を提案する
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使い方

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STEP 1

作業開始時や計画・実装・テスト・レビューなどの工程変更時に使う

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STEP 2

/tokenwise:route <これから行う作業> の形式で呼び出す

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STEP 3

モデルや労力、トークン、クォータ、コスト、コンテキストサイズについて相談する

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STEP 4

提案された境界で/modelや/effortを実行し、完了条件を確認する

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Skillのインストール

このGitHubリポジトリにあるSkillを確認し、現在の環境に適した方法でインストールしてください。
インストール後、正常に利用できることを確認し、基本的な使い方も簡潔に説明してください。

Repository:
https://github.com/ces0491/tokenwise
手動でインストールする

README / SKILL.mdから機械抽出できたコマンドのみ表示しています。推測したコマンドではありません。

git clone https://github.com/ces0491/tokenwise && cd tokenwise
node bench/summarize.mjs --check     # do the published tables follow from the published runs?
node bench/skill-cost.mjs --compare 1.5.0@1.3.2,1.5.0-opus-high@1.5.0,1.5.0-sonnet-medium@1.5.0   # the skill's own cost, from the saved sessions
node bench/breakeven.mjs --check     # does the breakeven chart follow from the saved runs?
node bench/context-profile.mjs       # the token figures above, against your own transcripts
node bench/run.mjs --results bench/rerun   # re-run all 116 runs on your account, into a fresh directory
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このSkillを使うプロンプト例

Skill名を明示すると、意図したSkillを使わせやすくなります。自動発動型では必須とは限りません。

/tokenwise:route 書面化された仕様に基づいて実装し、テストを通したい
出力例を見る
Phase: 実装
Model and effort: /model sonnet、/effort medium
Boundary: 仕様から実装へ移る前に、必要ならコンテキストを整理する
Delegate: テスト実行やログ読解をサブエージェントに委譲
Done when: テストが編集なしで成功する
You give up: より複雑な判断への余裕
Escalate when: 現在のモデルがコンテキストを持っていても失敗した場合
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安全性チェック

自動解析による参考情報です。Skillの安全性を保証するものではありません。

外部API通信明確な記述なし
Shellコマンド実行明確な記述なし
ファイル読み取り明確な記述なし
ファイル書き込み明確な記述なし
ネットワークアクセス明確な記述なし
認証情報明確な記述なし
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