AI i agenci · Planowanie
model-selection
/model-selection
Dobiera model LLM, który ma obsłużyć każdego uruchamianego agenta podrzędnego, w zależności od charakteru zadania.
Ocena i bezpieczeństwo
96/ 100Klasa: dobry
Format25 / 25
Frontmatter z nazwą i opisem, poprawna nazwa, opis do 1024 znaków, nazwa zgodna z folderem.
Odkrywalność21 / 25
Opis mówi, kiedy użyć skilla, ma sensowną długość i jest w 3. osobie.
Treść35 / 35
Co najmniej 150 słów i do 500 linii, nagłówki, listy kroków, przykłady albo kod.
Higiena15 / 15
Bez zaślepek typu TODO, bez ścieżek Windows, z licencją.
Ryzykobrak sygnałów w skanie
- Pliki w paczce
- 1
- Skrypty
- 0
- Komentarze HTML
- 0
- Adresy URL w SKILL.md
- 0
Przestarzałość
Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 25.10.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.
Licencja
MIT, otwarta: można używać i zmieniać, z zachowaniem informacji o autorze.
Co robi i kiedy
Dobiera model LLM, który ma obsłużyć każdego uruchamianego agenta podrzędnego, w zależności od charakteru zadania.
Oryginalny opis (EN)
Determines which LLM model to use for each agent spawn
Jak działa
- SCOPE
- Context
- 5-Layer Model Resolution Hierarchy
- AGENT WORKFLOW
- Config Schema
- Fallback Chains
Sekcje z nagłówków SKILL.md, w oryginale · 119 linii, 719 słów
Podgląd SKILL.md
---
name: "model-selection"
description: "Determines which LLM model to use for each agent spawn"
domain: "orchestration"
confidence: "medium"
source: "extracted"
---
# Model Selection
> Determines which LLM model to use for each agent spawn.
## SCOPE
✅ THIS SKILL PRODUCES:
- A resolved `model` parameter for every `task` tool call
- Persistent model preferences in `.squad/config.json`
- Spawn acknowledgments that include the resolved model
❌ THIS SKILL DOES NOT PRODUCE:
- Code, tests, or documentation
- Model performance benchmarks
- Cost reports or billing artifacts
## Context
Squad supports 18+ models across three tiers (premium, standard, fast). The coordinator must select the right model for each agent spawn. Users can set persistent preferences that survive across sessions.
## 5-Layer Model Resolution Hierarchy
Resolution is **first-match-wins** — the highest layer with a value wins.
| Layer | Name | Source | Persistence |
|-------|------|--------|-------------|
| **0a** | Per-Agent Config | `.squad/config.json` → `agentModelOverrides.{name}` | Persistent (survives sessions) |
| **0b** | Global Config | `.squad/config.json` → `defaultModel` | Persistent (survives sessions) |
| **1** | Session Directive | User said "use X" in current session | Session-only |
| **2** | Charter Preference | Agent's `charter.md` → `## Model` section | Persistent (in charter) |
| **3** | Task-Aware Auto | Code → sonnet, docs → haiku, visual → opus | Computed per-spawn |
| **4** | Default | `claude-haiku-4.5` | Hardcoded fallback |
**Key principle:** Layer 0 (persistent config) beats everything. If the user said "always use opus" and it was saved to config.json, every agent gets opus regardless of role or task type. This is intentional — the user explicitly chose quality over cost.
## AGENT WORKFLOW
### On Session Start
1. READ `.squad/config.json`
2. CHECK for `defaultModel` field — if present, this is the Layer 0 override for all spawns
3. CHECK for `agentModelOverrides` field — if present, these are per-agent Layer 0a overrides
4. STORE both values in session context for the duration
### On Every Agent Spawn
1. CHECK Layer 0a: Is there an `agentModelOverrides.{agentName}` in config.json? → Use it.
2. CHECK Layer 0b: Is there a `defaultModel` in config.json? → Use it.
3. CHECK Layer 1: Did the user give a session directive? → Use it.
4. CHECK Layer 2: Does the agent's charter have a `## Model` section? → Use it.
5. CHECK Layer 3: Determine task type:
- Code (implementation, tests, refactoring, bug fixes) → `claude-sonnet-4.6`
- Prompts, agent designs → `claude-sonnet-4.6`
- Visual/design with image analysis → `claude-opus-4.8`
- Non-code (docs, planning, triage, changelogs) → `claude-haiku-4.5`
6. FALLBACK Layer 4: `claude-haiku-4.5`
7. INCLUDE model in spawn acknowledgment: `🔧 {Name} ({resolved_model}) — {task}`
### When User Sets a Preference
**Trigger phrases:** "always use X", "use X for everything", "switch to X", "default to X"
1. VALIDATE the model ID against the catalog (18+ models)
2. WRITE `defaultModel` to `.squad/config.json` (merge, don't overwrite)
3. ACKNOWLEDGE: `✅ Model preference saved: {model} — all future sessions will use this until changed.`
**Per-agent trigger:** "use X for {agent}"
1. VALIDATE model ID
2. WRITE to `agentModelOverrides.{agent}` in `.squad/config.json`
3. ACKNOWLEDGE: `✅ {Agent} will always use {model} — saved to config.`
### When User Clears a Preference
**Trigger phrases:** "switch back to automatic", "clear model preference", "use default models"
1. REMOVE `defaultModel` from `.squad/config.json`
2. ACKNOWLEDGE: `✅ Model preference cleared — returning to automatic selection.`
### STOP
After resolving the model and including it in the spawn template, this skill is done. Do NOT:
- Generate model comparison reports
- Run benchmarks or speed tests
- Create new config files (only modify existing `.squad/config.json`)
- Change the model after spawn (fallback chains handle runtime failures)
## Config Schema
`.squad/config.json` model-related fields:
```json
{
"version": 1,
"defaultModel": "claude-opus-4.6",
"agentModelOverrides": {
"fenster": "claude-sonnet-4.6",
"mcmanus": "claude-haiku-4.5"
}
}
```
- `defaultModel` — applies to ALL agents unless overridden by `agentModelOverrides`
- `agentModelOverrides` — per-agent overrides that take priority over `defaultModel`
- Both fields are optional. When absent, Layers 1-4 apply normally.
## Fallback Chains
If a model is unavailable (rate limit, plan restriction), retry within the same tier:
```
Premium: claude-opus-4.8 → claude-opus-4.7 → claude-opus-4.6 → claude-sonnet-4.6 → (omit model param)
Standard: claude-sonnet-5 → claude-sonnet-4.6 → gpt-5.6-sol → gpt-5.6-terra → gpt-5.6-luna → gpt-5.4 → gpt-5.3-codex → claude-sonnet-4.5 → gemini-2.5-pro → (omit model param)
Fast: claude-haiku-4.5 → gpt-5.4-mini → gpt-5-mini → (omit model param)
```
**Never fall UP in tier.** A fast task won't land on a premium model via fallback.
Wersje
| Repozytorium | Wynik | Licencja |
|---|---|---|
| Ta strona · github/gh-aw | 96 | MIT |
| Aperivue/medsci-skills | 100 | MIT |
| nimadorostkar/Claude-Skills-collection | 100 | MIT |
| awslabs/agent-plugins | 100 | Apache-2.0 |
| olehsvyrydov/AI-development-team | 90 | MIT |
Migawka bazy z 28.10.2026 · wersja paczki 912e26e5f01a (skrót SHA-256 całej paczki)
Zgłoś problem z tym skillem: szkodliwa treść, błędny opis albo prośba autora o usunięcie.
Podobne skille
- 100agent-model
Dobiera model LLM jako mózg agenta browser-use do zadania, na przykład tani, szybki lub mocny model dla retry_with_browser_use_agent albo sesji w chmurze. - 91model-routing
Odświeża katalog modeli i ceny oraz dobiera model dla każdego zadania LLM w koordynowanym przepływie pracy. - 91model-routing
Dobiera model i poziom wysiłku dla każdego zadania LLM przez task_router.py i odświeża katalog modeli oraz ceny. - 100llm-router
Dobiera model i dostawcę LLM do każdego zadania według złożoności, budżetu i wymagań, kierując proste zadania do tanich modeli, a złożone do mocniejszych. - 100llm-router
Dobiera model i dostawcę LLM do każdego zadania według złożoności, budżetu i wymagań, kierując proste zadania do tanich modeli, a złożone do mocniejszych. - 100iblai-api-agent-llm
Ustawia dostawcę i model LLM agenta ibl.ai przez API, wyświetlając dostępne karty modeli i zapisując wybór w ustawieniach agenta.