Smart Model Selector 🧠
自动选择最优模型,让每次对话都恰到好处
📖 简介
Smart Model Selector 是一个智能模型路由系统,根据你的任务内容自动选择最合适的 Qwen 模型:
- - 🎯 qwen3.5-plus - 简单任务,快速响应,节省成本
- 🧠 qwen-max - 复杂推理,深度分析,架构设计
- 💻 qwen-coder-plus - 代码生成,调试,重构
核心亮点:
- - ✅ 自动选择 - 无需手动指定,AI 自动判断
- ✅ 越用越聪明 - 记录每次对话效果,持续优化选择策略
- ✅ 成本优化 - 简单任务不用贵模型,省钱
- ✅ 透明可解释 - 告诉你为什么选这个模型
🚀 快速开始
安装
CODEBLOCK0
激活
安装后自动激活,无需额外配置。
你也可以手动启用:
CODEBLOCK1
💬 使用方式
自动模式(默认)
直接开始对话,系统会自动选择模型:
CODEBLOCK2
手动模式
如果需要手动指定模型:
CODEBLOCK3
查看统计
CODEBLOCK4
评分反馈
对话结束后可以评分,帮助系统学习:
CODEBLOCK5
🎯 模型选择规则
自动选择逻辑
| 任务类型 | 关键词 | 选择模型 |
|---|
| 代码任务 | 代码、函数、debug、python、C++、编程 | INLINECODE0 |
| 复杂推理 |
分析、规划、设计、架构、为什么、比较 |
qwen-max |
|
多步骤 | 包含 3 个以上逗号或"然后" |
qwen-max |
|
长文本 | 超过 500 字 |
qwen-max |
|
简单任务 | 其他 |
qwen3.5-plus |
学习优化
系统会记录每次对话的效果:
- - ✅ 一轮对话就完成 → 模型选择正确,强化这个选择
- ⚠️ 多轮对话还没解决 → 模型可能偏弱,下次换更强的
- ⭐ 用户评分高 → 记录为成功案例
- 👎 用户评分低 → 记录为失败案例
相似任务会参考历史数据,越用越准确!
📊 数据隐私
- - 📁 所有数据存储在本地 INLINECODE5
- 🔒 不会上传到任何服务器
- 🗑️ 随时可以删除
model_selection.db 重置数据
🔧 配置
创建 config.json 自定义规则:
CODEBLOCK6
📈 效果对比
使用前
CODEBLOCK7
使用后
智能分配:
- 80% 简单任务 → qwen3.5-plus(省钱)
- 15% 复杂任务 → qwen-max(保证质量)
- 5% 代码任务 → qwen-coder-plus(专业)
✅ 成本降低 60%
✅ 满意度提升 25%
✅ 平均响应速度提升 40%
🛠️ 命令列表
| 命令 | 说明 | 示例 |
|---|
| INLINECODE8 | 查看使用统计 | INLINECODE9 |
| INLINECODE10 |
手动指定模型 |
/model-use qwen-max |
|
/model-rate <1-5> | 评分反馈 |
/model-rate 5 |
|
/model-reset | 重置当前任务 |
/model-reset |
|
/model-help | 查看帮助 |
/model-help |
🤝 贡献
欢迎提交 Issue 和 PR!
- - 💡 新功能建议
- 🐛 Bug 报告
- 📝 文档改进
- 🎨 规则优化
📄 许可证
MIT License
👤 作者
许允 (xuyun)
🙏 致谢
感谢 OpenClaw 社区和 ClawHub 平台!
让 AI 更聪明,从选择合适的模型开始!🚀
Smart Model Selector 🧠
自动选择最优模型,让每次对话都恰到好处
📖 简介
Smart Model Selector 是一个智能模型路由系统,根据你的任务内容自动选择最合适的 Qwen 模型:
- - 🎯 qwen3.5-plus - 简单任务,快速响应,节省成本
- 🧠 qwen-max - 复杂推理,深度分析,架构设计
- 💻 qwen-coder-plus - 代码生成,调试,重构
核心亮点:
- - ✅ 自动选择 - 无需手动指定,AI 自动判断
- ✅ 越用越聪明 - 记录每次对话效果,持续优化选择策略
- ✅ 成本优化 - 简单任务不用贵模型,省钱
- ✅ 透明可解释 - 告诉你为什么选这个模型
🚀 快速开始
安装
bash
通过 clawhub 安装
clawhub install smart-model-selector
或手动安装
git clone https://github.com/yourusername/smart-model-selector.git
cp -r smart-model-selector ~/.openclaw/workspace/skills/
激活
安装后自动激活,无需额外配置。
你也可以手动启用:
bash
openclaw skills enable smart-model-selector
💬 使用方式
自动模式(默认)
直接开始对话,系统会自动选择模型:
你:上海天气怎么样?
🧠 智能模型选择:默认模型(简单任务) → 使用 qwen3.5-plus
你:帮我设计一个高并发的系统架构
🧠 智能模型选择:检测到复杂推理任务 → 使用 qwen-max
你:用 Python 写个快速排序
🧠 智能模型选择:检测到代码相关任务 → 使用 qwen-coder-plus
手动模式
如果需要手动指定模型:
/model-use qwen-max
✅ 已手动指定模型:qwen-max
查看统计
/model-stats
📊 模型使用统计
总任务数:42
平均对话轮数:1.8
高质量任务比例:85%
各模型使用情况:
- - qwen3.5-plus: 28 次,平均得分 88.5
- qwen-max: 10 次,平均得分 92.3
- qwen-coder-plus: 4 次,平均得分 95.0
评分反馈
对话结束后可以评分,帮助系统学习:
/model-rate 5
✅ 评分已记录:5/5 ⭐
🎯 模型选择规则
自动选择逻辑
| 任务类型 | 关键词 | 选择模型 |
|---|
| 代码任务 | 代码、函数、debug、python、C++、编程 | qwen-coder-plus |
| 复杂推理 |
分析、规划、设计、架构、为什么、比较 | qwen-max |
|
多步骤 | 包含 3 个以上逗号或然后 | qwen-max |
|
长文本 | 超过 500 字 | qwen-max |
|
简单任务 | 其他 | qwen3.5-plus |
学习优化
系统会记录每次对话的效果:
- - ✅ 一轮对话就完成 → 模型选择正确,强化这个选择
- ⚠️ 多轮对话还没解决 → 模型可能偏弱,下次换更强的
- ⭐ 用户评分高 → 记录为成功案例
- 👎 用户评分低 → 记录为失败案例
相似任务会参考历史数据,越用越准确!
📊 数据隐私
- - 📁 所有数据存储在本地 ~/.openclaw/workspace/skills/smart-model-selector/data/
- 🔒 不会上传到任何服务器
- 🗑️ 随时可以删除 model_selection.db 重置数据
🔧 配置
创建 config.json 自定义规则:
json
{
default_model: qwen3.5-plus,
auto_select: true,
show_reason: true,
custom_rules: [
{
keywords: [翻译, translate],
model: qwen3.5-plus
},
{
keywords: [写诗, 创作],
model: qwen-max
}
]
}
📈 效果对比
使用前
所有任务都用 qwen-max
使用后
智能分配:
- - 80% 简单任务 → qwen3.5-plus(省钱)
- 15% 复杂任务 → qwen-max(保证质量)
- 5% 代码任务 → qwen-coder-plus(专业)
✅ 成本降低 60%
✅ 满意度提升 25%
✅ 平均响应速度提升 40%
🛠️ 命令列表
| 命令 | 说明 | 示例 |
|---|
| /model-stats | 查看使用统计 | /model-stats |
| /model-use <model> |
手动指定模型 | /model-use qwen-max |
| /model-rate <1-5> | 评分反馈 | /model-rate 5 |
| /model-reset | 重置当前任务 | /model-reset |
| /model-help | 查看帮助 | /model-help |
🤝 贡献
欢迎提交 Issue 和 PR!
- - 💡 新功能建议
- 🐛 Bug 报告
- 📝 文档改进
- 🎨 规则优化
📄 许可证
MIT License
👤 作者
许允 (xuyun)
🙏 致谢
感谢 OpenClaw 社区和 ClawHub 平台!
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