01
このSkillでできること
- ✓タスクをRoutine、Moderate、Complexに分類
- ✓モデル階層に応じた担当を提案
- ✓サブエージェントのモデル選択を支援
- ✓費用配分やルーティング方針を整理
02
使い方
01
STEP 1
対象タスクの複雑度と制約を整理する
02
STEP 2
画像処理の有無など能力要件を確認する
03
STEP 3
適切なモデル階層へ分類する
04
STEP 4
必要に応じてサブエージェントの割り当てを決める
03
Skillのインストール
初心者におすすめ
AIにこのSkillを追加してもらう
GitHub URLごとCodexやClaude Codeへ渡し、現在の環境に合う方法を判断してもらいます。
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/zscole/model-hierarchy-skill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。
cp SKILL.md ~/.openclaw/skills/model-hierarchy/SKILL.md
openclaw gateway restart04
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。
この作業を複雑度別に分類し、コストと必要能力を踏まえたモデルルーティング案を作成してください。出力例を見る
タスク分類、推奨モデル階層、画像対応要否、サブエージェント割り当て、費用上の考慮点。05
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通信検出あり
Shellコマンド実行検出あり
ファイル読み取り明確な記述なし
ファイル書き込み検出あり
ネットワークアクセス検出あり
認証情報明確な記述なし
検出根拠を見る
- shell: t | ~$45 | | Hierarchy (80/15/5) | ~$19 | ## Testing ```bash # Run classification tests python -m pytest tests/ -v # Test specific scenarios python t
- file_write: omitted]bash # Copy SKILL.md to your skills directory cp SKILL.md ~/.openclaw/skills/model-hierarchy/SKILL.md # Restart gateway to pick up the ski
- network: pawn sub-agent on cheap model sessions_spawn: task: "Fetch and parse these 50 URLs" model: deepseek [large code block omitted]bash # Copy SKILL.md
06