model-hierarchy

model-hierarchy 技能總覽

model-hierarchy 的用途

model-hierarchy 技能幫助代理把工作路由到能處理它的最低成本模型。它是為了在不犧牲日常任務品質的前提下，更好控制成本而設計的。如果你的工作流程常把高價 token 花在讀檔、狀態檢查、格式化，或簡單查詢上，這個技能會提供一套實用的 model-hierarchy 指引，而不是只靠直覺判斷。

誰應該安裝

如果你的代理工作流程會啟動子代理、頻繁切換模型，或要為許多小任務付費，就應該安裝 model-hierarchy。它特別適合 Workflow Automation、Claude Code 風格的設定，以及任何「選錯模型」會默默墊高支出的環境。如果你已經在程式裡做好嚴格路由，或很少更換模型，那它的幫助就沒那麼大。

它和其他方法有什麼不同

這個技能不只是單純叫你「改用便宜模型」。它內建了一條簡單的決策規則：例行任務走低階，普通任務維持中階，只有真正困難的問題才值得用高階推理。這讓 model-hierarchy 比一般提示詞更有行動性，因為它替代理建立了可重複的分類習慣，也為子代理工作提供了明確的預設值。

如何使用 model-hierarchy 技能

安裝 model-hierarchy

這個 repository 的設計方式，是把它當成技能複製到你的代理技能目錄或提示脈絡中。對 OpenClaw 而言，repo README 會示範把 SKILL.md 複製到 skills 路徑，然後重新啟動 gateway。對 Claude Code / Codex 這類系統，實際的安裝方式通常是把路由規則貼到 CLAUDE.md 或你的專案指示裡。如果你是在評估 model-hierarchy install，要先確認你的代理是從檔案、全域指示，還是 repo 本地設定讀取 skills。

先提供正確的輸入

model-hierarchy usage 最好用的方式，是先告訴代理三件事：任務類型、預期輸出、以及這個任務是不是更大工作流程的一部分。弱的輸入像是：「幫我看看這個 repo。」比較好的輸入則是：「把這件事分類為例行或普通，然後選擇能安全讀取 config.json、摘要結果，並在分類錯誤時回報風險的最低成本模型。」這樣技能才有足夠脈絡做正確路由。

先讀這些檔案

先從 SKILL.md 看路由規則，再檢查 README.md 了解安裝模式，並閱讀 examples/claude-code.md 或 examples/openclaw.md 看平台專屬用法。如果你想理解邊界行為，tests/scenarios.json 很有幫助，因為它會揭示這個技能如何分類例行任務與普通任務。這是理解 model-hierarchy skill 最快的路徑，不必把整個 repo 每一行都讀完。

在工作流程中使用它

一個實用的 model-hierarchy 工作流程是：先分類任務，判斷它屬於例行、普通或複雜，再在執行前選擇可接受的最低成本模型。對子代理而言，預設應該選便宜模型，除非工作需要深度推理或視覺能力。當任務包含圖片輸入、圖表閱讀，或其他非文字工作時，要明確說出來，因為這類工作不該交給純文字模型。這個界線比 token 成本更重要。

model-hierarchy 技能 FAQ

model-hierarchy 只適用於 OpenClaw 嗎？

不是。OpenClaw 是其中一種受支援的整合模式，但這個技能也適用於 Claude Code、Codex，以及其他能在指示中定義路由行為的代理堆疊。只要你的系統能遵循模型選擇策略，model-hierarchy 通常就能套用。

它和一般提示詞有什麼差別？

一般提示詞是針對單次行為提出要求。model-hierarchy 技能則提供可重複使用的路由規則，讓代理能在每次任務前先做模型選擇。這讓它更適合重複操作、背景代理，以及把模型選擇本身納入工作內容的成本敏感流程。

這個技能適合新手嗎？

可以，只要你能分辨例行、普通與複雜任務。這個技能比完整的政策引擎簡單，但你還是必須誠實評估任務難度。如果你把困難的除錯或視覺工作錯分成例行任務，模型失敗後又得重跑，省下的成本通常會全部吐回去。

什麼情況下不該使用？

不要把 model-hierarchy 當成對所有任務都一律降級的策略。如果工作需要深度除錯、架構決策、安全審查，或多模態輸入，最低成本模型通常不是正確選擇。如果你的組織已經在程式碼層用強約束機制強制模型選擇，它也不是很好的搭配。

如何改進 model-hierarchy 技能

給任務更明確的標籤

提升 model-hierarchy 效果最快的方法，就是一開始就清楚說明任務類別。好的輸入會直接點出動作與預期複雜度，例如：「例行檔案查找」、「普通程式草稿」或「有前次失敗的複雜除錯」。這能減少猜測，也幫助代理在第一輪就選對層級。

描述會影響路由的限制條件

只要你提到上下文大小、多模態輸入，或失敗容忍度，模型選擇就會改變。例如：「這是一個來自 200 行 log 的純文字摘要任務」或「這需要截圖分析，所以不要用純文字模型。」這些資訊很重要，因為它們會暴露出技能不該硬優化掉的錯配情境。

第一輪之後要迭代

如果第一次輸出感覺過度設計，可以要求代理重新分類任務，並說明它為什麼選那個層級。如果覺得太弱，就要求升級，並指出缺少的訊號：跨檔案推理、歧義，或先前失敗。model-hierarchy guide 最好把它當成路由檢查，而不是一次定生死的結論。

留意常見失敗模式

最常見的失敗模式，是把「看起來簡單」的任務當成例行任務，但其實裡面藏著依賴關係、邊界情況，或視覺需求。另一種是把技能直接塞進工作流程，卻沒有告訴代理要去哪裡找政策，或何時可以覆寫它。若要改進 model-hierarchy for Workflow Automation，就要把路由規則放在靠近任務來源的位置，並且把升級路徑講清楚。