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shaowen-ye/smart-model

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Smart Model — 智能模型选择

English

Claude Code 的模型智能调度工具。根据任务复杂度自动推荐最合适的模型(Opus / Sonnet / Haiku),避免"杀鸡用牛刀"或"小马拉大车"。


解决什么问题

Claude Code 提供三档模型:

模型 特长 单价(相对) 适用场景
Opus 4.6 深度推理、跨领域综合、长文写作 5x ~20% 的高复杂度任务
Sonnet 4.6 日常开发、中等综合、批量操作 1x ~70% 的常规任务
Haiku 4.5 快速查询、格式修正、简单确认 0.2x ~10% 的轻量任务

问题在于:用户很难在每次任务前准确判断该用哪个模型。用 Opus 做简单任务浪费成本,用 Sonnet 做复杂综合则质量下降。


两种工作模式

模式一:自动(被动模式)

写入 ~/.claude/CLAUDE.md 后全局生效,每次对话自动判断:

  • 模型匹配 → 静默执行,用户完全无感
  • 当前模型偏弱 → 一句话提醒,等用户决定
  • 当前模型偏强 → 一句话提示,继续执行

用户体验:绝大多数时候和没装一样,只在关键时刻"拍一下肩膀"。

模式二:手动(主动模式)

用户主动调用,获取完整分析:

/smart-model 综合40篇笔记写一篇跨类群生态影响专题页

输出6维度评分表 + 推荐理由 + 行动建议。


6维度评估框架

维度 评估内容 举例
推理深度 是否需要原创分析、矛盾解决、论证构建 低:按模板填表 / 高:设计新的分类体系
来源广度 需要整合多少个文件或信息源 低:改1个文件 / 高:综合20+篇论文
输出创造性 机械操作 vs 原创写作 低:批量重命名 / 高:写综述论文
错误代价 做错了是否容易发现和修复 低:格式修正 / 高:架构设计错误级联
上下文需求 需要同时在脑中保持多少信息 低:单文件修改 / 高:跨10个文件的一致性
模糊度 需求是否明确 低:明确的bug修复 / 高:需要先定义问题本身

决策规则:2个以上维度为"高" → Opus;多数"低-中" → Sonnet;全部"低" → Haiku。


决策速查表

推荐 Opus 的典型任务

  • 跨领域综合写作(>15篇来源,需要提炼原创观点)
  • 新系统/新模块的架构设计(长期影响的决策)
  • 学术长文(论文初稿、基金申请书正文、综述)
  • 反复失败的疑难调试(需要更深层的根因分析)
  • 需要同时理解多个复杂文件间关系的任务

推荐 Sonnet 的典型任务

  • 功能实现、代码生成、重构
  • 批量文件操作(重命名、格式转换、数据迁移)
  • 中等规模的综合写作(≤12篇来源的概念页)
  • 数据库操作、API集成
  • 测试编写、文档更新
  • Agent 调度和编排

推荐 Haiku 的典型任务

  • 文件查找、数量统计、简单grep
  • 语法修正、格式化
  • "这个命令有没有成功?"类确认
  • 快速原型迭代(速度优先)

特殊场景处理

混合复杂度任务

如果一个任务包含不同复杂度的阶段:

"先从数据库提取200条记录,然后设计新的分类体系"

建议分步:Phase 1(数据提取)→ Sonnet,Phase 2(架构设计)→ Opus。

并行 Agent 调度

主线程用 Sonnet 做调度即可,子 Agent 可以按需指定模型:

Agent(model="opus", prompt="综合分析这20篇论文...")
Agent(model="sonnet", prompt="批量重命名这些文件...")

不确定时的默认策略

如果无法判断复杂度 → 默认 Sonnet 开始,过程中发现质量不够再提醒切换。


安装

前置条件

  • Claude Code CLI 已安装
  • ~/.claude/skills/ 目录存在

文件结构

~/.claude/skills/smart-model/
├── SKILL.md              ← 主技能文件(Claude 读取执行)
├── 中文说明.md            ← 本文件(用户阅读)
├── templates/
│   └── analysis-output.md ← 输出格式模板
└── references/
    ├── model-capabilities.md  ← 各模型能力详细参考
    └── decision-examples.md   ← 决策案例库

启用自动模式

~/.claude/CLAUDE.md 中添加 "Automatic Model Fitness Check" 段落(见 references/auto-mode-snippet.md)。


常见问题

Q: 自动模式会不会每次都多输出一堆分析? A: 不会。模型匹配时完全静默。只在不匹配时多输出一行提醒。

Q: 会不会阻止我执行任务? A: 不会。只有"当前模型偏弱"时会建议切换并等待确认。其他情况都直接执行。

Q: 能否覆盖推荐? A: 随时可以。推荐只是建议,用户始终有最终决定权。

Q: Opus 真的比 Sonnet 贵5倍? A: 按 input/output token 计价,Opus 约为 Sonnet 的 5 倍。日常80%的任务用 Sonnet 足够,每月可节省可观成本。

About

Claude Code 智能模型选择 | Intelligent Model Selection — 6维度任务复杂度分析,自动推荐 Opus/Sonnet/Haiku | 6-dimension complexity analysis, auto+manual modes

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