SuperAPI AI 工具集

modelchk

智能体与模型

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更新于 10-16 07:20

技能介绍

用途:modelchk 在任务执行前评估本次运行所需的“认知开销”,给出两个坐标——能力档位与推理强度。它是只读、建议型的,不负责选择、路由、切换、固定或启动任何具体模型,也不设置任何实际等级;解析到具体模型的实际等级由执行方完成。

主要能力:能力档位分为 fast、standard、frontier 三档。fast 用于本地、机械、可逆且验证廉价完整的工作;standard 用于常规仓库推理、多步起草、普通编码与文档工作;frontier 用于架构、高模糊性、安全/隐私/数据丢失风险、发布关键评审、跨域范围或一次错误假设代价很大的工作。推理强度分为 glance、measured、thorough、exhaustive,分别对应模型阶梯的最低、默认、高于默认、最高位置。两轴正交,强度只购买思考深度,不购买能力。

使用方式:先框定被评估的工作单元,然后一次性评估风险与复杂度(边界跨越、可逆性与影响范围、安全/隐私/发布/数据丢失风险、新颖性与模糊性、外部研究与对抗性评审需求、错误代价),据此读出最便宜的足够档位与满足工作的强度,最后输出两个坐标、共同理由、上调与下调触发条件,以及验证面。

适用场景:任务、产物、评审、重跑或计划的运行前评估。

限制:不执行被评估任务,不改配置,不调用其他模型,不更改提供商设置;不覆盖用户明确指定的档位或强度,仅报告不匹配;不使用具体模型产品、供应商或版本名称;编排类旋钮(上下文预算、并行宽度、工具权限范围)不在其范围内;验证是独立的,更高档位或强度不能替代测试、评审、命令输出或人工 QA。输出字段包括 recommended_tier、recommended_effort、rationale、move_up_if、move_down_if、proof_surface。