用途：该技能用于在多个国产模型之间做选型与任务路由，当用户需要按任务特征挑选最合适的模型时使用。完整中文手册、场景、优势与提示词模板位于 references/china-model-selection-guide.md。
主要能力：先做快速分诊，回答两个问题后给出主选模型。一是识别核心输入类型：视觉优先输入（UI 稿、截图、草图）倾向 Doubao-Seed-2.0-Code；超长文本或大量文件（数十份文档、完整代码库）倾向 Kimi-K2.5；结构化工程提示（明确编码需求、Shell 命令）倾向 GLM-5 或 MiniMax-M2.5。二是识别任务复杂度：复杂推理或自主规划（系统设计、代码库重构）倾向 GLM-5；跨语言工程（Python/C++、Java/Go）倾向 MiniMax-M2.5；任务明确但执行量大（UI 转代码、模板生成）倾向 Doubao-Seed-2.0-Code。
决胜规则：多个模型都合适时，先满足硬约束（视觉、长上下文、跨语言、智能体规划），再比较成本与延迟，在质量相近时选性价比更高者，最后按阶段拆分，允许同一项目内多模型路由。
组合任务路由默认流水线：规划阶段用 GLM-5 做架构、拆解、接口与 schema 决策；构建阶段前端与视觉复刻用 Doubao-Seed-2.0-Code，后端脚本、跨语言任务与终端自动化用 MiniMax-M2.5；集成调试把困难的跨模块问题交回 GLM-5；文档交接把代码库与大批文档交给 Kimi-K2.5。
输出格式：推荐时始终包含决策（主选模型与备选模型）、理由（对应输入类型、复杂度与约束）、风险（可能薄弱点与回滚策略）、执行（可直接使用的提示词草稿）。
限制：资料未提供各模型的具体价格、上下文长度、性能基准与可用平台信息，实际选型需结合这些未提供的事实自行核实。