智能模型切换 v1.3

根据消息复杂度、文件类型自动选择最优模型。

🎯 选择规则

评分	模型	适用
0-3	Flash	简单问答、快速查询
4-6	Main	常规对话、分析任务
-	Coding	代码文件（.js/.py/.java等）
-	Vision	图片/视频（.jpg/.png/.mp4等）
-	Complex	文档（.pdf/.docx等）
8-10	Complex	深度分析、架构设计
85%+	Long-Context	超长上下文（256k窗口）

优先级：文件类型 > 消息特征 > 复杂度评分 > 默认模型

🚀 使用方式

# 安装
cd skills/smart-model-switch && bash install.sh

# 增强分析
./scripts/smart-switch-enhanced.sh "分析视频" "/path/to/video.mp4"

# AI集成（每次回复前自动执行）
scripts/integrate-check.sh

📁 文件结构

smart-model-switch/
├── scripts/
│   ├── analyze-complexity.js    # 消息复杂度分析
│   ├── analyze-file-type.js     # 文件类型分析
│   ├── smart-switch-enhanced.sh # 增强切换
│   └── integrate-check.sh       # AI集成
└── config/model-rules.json      # 模型规则配置

⚠️ "Something went wrong" 防护机制

检测规则

当出现以下信号时，主动预防上下文溢出：

上下文 > 75% → 强制执行 compaction（/compact）
上下文 > 85% → 切换到大窗口模型（LongCat-Lite 320K）+ 强制 compaction
上下文 > 90% → 立即 /new 新会话 + 保存记忆
API 返回 429/500 → 切换备用模型
连续 2 次请求失败 → 自动切换模型 + 缩减上下文

自动恢复流程

错误检测 → 保存关键上下文到 memory/ → 切换模型 → 重试
失败 2 次 → compaction → 重试
失败 3 次 → /new 新会话

心跳集成

每次心跳检查上下文使用率，>75% 时自动触发 compaction。

⚠️ 注意

上下文连续2次超85% → 自动提醒切换
切换后10分钟冷却期
评分维度：长度(30%) + 关键词(40%) + 代码(20%) + 视觉(10%)

🤖 子代理模型选择（Subagent Model Selection）

子代理默认用 glm-5-turbo，但应根据任务类型自动选模型：

任务类型 → 模型映射

任务类型	模型	Thinking	说明
扫描/搜索/监控	`glm-5-turbo`	❌	便宜快速，高吞吐
Review/简单分析	`glm-5-turbo`	❌	够用就好
开发/编码/修复	`glm-5`	❌	质量优先，减少bug
架构设计/重构	`glm-5`	✅	深度思考，复杂推理

sessions_spawn 建议

spawn 子代理时，根据任务标签自动选模型：

标签含 scan/search/monitor → --model zai/glm-5-turbo
标签含 develop/coding/fix  → --model zai/glm-5
标签含 architecture/design → --model zai/glm-5 --thinking
无明确标签                → 默认 zai/glm-5-turbo（省钱）

检测关键词：配置见 config.json → subagent.labelDetection

省钱原则

✅ 简单任务用 turbo，省钱省时间
✅ 编码质量用 glm-5，避免返工浪费更多
✅ 默认 turbo，只在需要时升级
❌ 不要所有任务都用 glm-5

详细文件类型映射、模型配置、使用示例见 references/skill-details.md

📄 许可证与版权声明

MIT License

免费使用、修改和重新分发时，需注明出处。

出处：

GitHub: https://github.com/zhaog100/openclaw-skills
ClawHub: https://clawhub.com
创建者：小米粒 (PM + Dev)

商业使用授权：

个人/开源：免费
小微企业（<10 人）：¥999/年
中型企业（10-50 人）：¥4,999/年
大型企业（>50 人）：¥19,999/年
源码买断：¥99,999 一次性

详情请查看：LICENSE

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