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smart-coding-assistant智能编程助手

智能多模型编程助手,根据任务类型自动选择最优代码大模型。支持代码生成、审查、调试、重构、测试等场景。使用场景:编写代码、代码审查、Bug 调试、性能优化、技术栈迁移、单元测试生成等编程任务。

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.0.0
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概述
安装方式
版本历史

smart-coding-assistant

智能编程助手

核心能力

🧠 智能模型路由

根据编程任务类型自动选择最优模型:

任务类型推荐模型理由
代码生成qwen-coder-plus / deepseek-coder代码生成能力强,上下文理解好
代码审查
qwen-max / claude-sonnet | 逻辑严谨,善于发现问题 |
| Bug 调试 | qwen-plus / glm-4 | 推理能力强,定位准确 |
| 性能优化 | qwen-coder-plus | 熟悉算法优化和最佳实践 |
| 重构 | claude-sonnet / qwen-max | 代码结构理解深刻 |
| 单元测试 | qwen-coder / deepseek-coder | 测试用例生成质量高 |
| 技术问答 | qwen-plus / glm-4 | 知识覆盖面广 |
| 文档生成 | qwen-turbo / qwen-plus | 速度快,表达清晰 |

🔄 多模型协作模式

复杂任务拆分流程:

  1. 1. 任务分析 → qwen-plus(理解需求)
  2. 架构设计 → qwen-max(系统设计)
  3. 核心代码 → qwen-coder-plus(实现)
  4. 代码审查 → claude-sonnet(质量检查)
  5. 测试生成 → deepseek-coder(单元测试)
  6. 文档编写 → qwen-turbo(快速生成)

📊 模型能力画像

详见 references/model-profiles.md

快速开始

基础用法

bash

单模型模式 - 直接指定


smart-coding-assistant --model qwen-coder-plus 生成一个快速排序

自动路由模式 - 让技能选择最优模型

smart-coding-assistant 帮我优化这个算法的性能

多模型协作模式 - 复杂任务

smart-coding-assistant --collab 重构这个模块并添加测试

编程任务分类

代码生成类:

  • - 写一个 XX 功能的函数/类
  • 实现 XX 算法
  • 创建 XX 组件

代码审查类:

  • - 审查这段代码的问题
  • 这段代码有什么安全隐患
  • 代码质量如何,怎么改进

调试类:

  • - 这个 Bug 怎么修复
  • 为什么这段代码报错
  • 定位性能瓶颈

优化类:

  • - 优化这段代码的性能
  • 重构这个模块
  • 提高代码可维护性

测试类:

  • - 为这个函数写单元测试
  • 生成测试用例
  • 测试覆盖率分析

工作流程

1. 任务接收与分析

python

使用 model_router.py 分析任务类型


python scripts/model_router.py --task 你的编程任务

2. 模型选择

根据任务类型查询 references/model-profiles.md 选择最优模型。

3. 代码生成/处理

调用选定的模型执行任务。

4. 质量检查(可选)

对于重要代码,使用第二模型进行审查。

5. 输出与反馈

输出结果并记录模型表现,更新能力画像。

模型选择策略

优先级规则

  1. 1. 代码密集型任务 → 优先选择代码专用模型(qwen-coder, deepseek-coder)
  2. 逻辑推理任务 → 优先选择推理强的模型(qwen-max, glm-4)
  3. 速度敏感任务 → 优先选择快速模型(qwen-turbo)
  4. 质量敏感任务 → 优先选择高质量模型(claude-sonnet, qwen-max)
  5. 复杂多步骤任务 → 启用多模型协作模式

成本优化

  • - 简单任务使用经济型模型(qwen-turbo, qwen-plus)
  • 复杂任务使用高性能模型(qwen-max, claude-sonnet)
  • 批量任务考虑使用缓存避免重复调用

最佳实践

✅ 推荐做法

  • - 明确任务类型,让技能选择合适模型
  • 复杂任务启用协作模式
  • 重要代码进行双模型审查
  • 记录模型表现,持续优化路由策略

❌ 避免做法

  • - 所有任务都用同一个模型
  • 忽略任务特点盲目使用最强模型
  • 不进行代码审查直接上线
  • 不记录反馈无法优化

配置说明

环境变量

bash

模型 API 配置


export QWENAPIKEY=your-key
export DEEPSEEKAPIKEY=your-key
export GLMAPIKEY=your-key

路由策略

export CODINGMODELSTRATEGY=auto # auto | manual export ENABLE_COLLAB=true # 启用多模型协作

配置文件

编辑 ~/.smartcodingconfig.json:

json
{
default_model: qwen-coder-plus,
review_model: claude-sonnet,
enable_caching: true,
maxcollabmodels: 3,
costlimitper_task: 5.0
}

故障排除

常见问题

Q: 模型选择不准确?

Q: 多模型协作失败?

  • - 确认所有模型 API 可用
  • 检查网络连接
  • 查看任务是否适合拆分

Q: 代码质量不佳?

  • - 启用代码审查流程
  • 尝试更换代码生成模型
  • 提供更详细的需求描述

参考资料

更新日志

  • - v1.0.0 - 初始版本,支持基础模型路由和单模型编程
  • v1.1.0 - 添加多模型协作模式
  • v1.2.0 - 引入模型能力画像和自动优化

最后更新:2026-03-18

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 smart-coding-assistant-1776260105 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 smart-coding-assistant-1776260105 技能

通过命令行安装

skillhub install smart-coding-assistant-1776260105

下载

⬇ 下载 smart-coding-assistant v1.0.0(免费)

文件大小: 31.77 KB | 发布时间: 2026-4-17 16:11

v1.0.0 最新 2026-4-17 16:11
smart-coding-assistant 1.0.0

- 首发版本,提供智能模型路由能力,根据编程任务类型自动选择最优代码大模型
- 支持代码生成、审查、调试、重构、测试等多种编程场景
- 提供基础单模型和自动路由两种模式
- 覆盖代码编写、Bug 修复、性能优化、技术问答等任务
- 配置和最佳实践介绍,支持常见故障排查

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