智能模型路由器

问题：同一套 Agent 不该永远绑在一个模型上

交互式对话、定时任务、子代理递归调用都会持续消耗 token。若所有请求都走旗舰模型，查时间、CSV 转 JSON、拼模板这类「有标准答案」的任务会明显多花钱；反过来，用 flash 去啃多文件竞态或架构权衡，又容易漏掉关键推理。路由的目标不是「永远用最聪明」，而是 在可接受质量下选对档位。

技能如何工作

技能提供两层决策路径：

1. Fast Route Table：先看任务里的信号（如 what time、格式转换、写代码、复杂调试、数学证明），多数任务可直接映射到 flash / fast / mid / strong / reasoning，无需每次都跑分类器。
2. 档位 → 模型映射：各 tier 绑定你配置的默认模型与备选（如 flash→gemini-flash，mid→sonnet，reasoning→o3），并附带粗略成本量级，便于在提供商之间切换。

此外还约定 渐进披露：AGENTS.md 里只保留约 7 行路由规则；完整路由表、分类器提示与 provider 特长放在本技能；references/ 下的编排与 CoT 文档仅在复杂任务时加载。路由范围包括 cron 创建的子代理、子代理再 spawn 的子代理，且分类器自身固定用 flash。

复杂多步任务可参考技能内的 task orchestration（监督者—工作者、流水线、并行 fan-out）；CoT 策略按档位匹配：flash/fast 不必 CoT，mid 结构化 CoT，strong 完整 CoT，reasoning 模型则避免重复 prompt CoT。

边界与注意点

• Good Enough 原则：用户可见、需要语气与上下文的产出（邮件草稿、内容写作）通常应落在 mid 及以上，不宜为省钱一律压到最便宜档。
• 反模式：用 Opus 答「几点了」、用 Flash 做安全审计、每个任务都分类、把整张路由表塞进每次 bootstrap、子代理不路由、用同一模型自审输出。
• 可与 model-prompt-adapter（修模型癖好）、subagent-overseer（监控子代理）、agent-superpowers（工程流水线）组合使用；具体 benchmark 与编排细节见技能内 reference 文件。