external-model-selection
✓Elija modelos de IA externos óptimos para análisis de código, investigación de errores y decisiones arquitectónicas. Úselo al consultar varios LLM a través de Claudish, comparar perspectivas de modelos o investigar problemas complejos de Go/LSP/transpiler. Proporciona clasificaciones de modelos validadas empíricamente (91/100 para MiniMax M2, 83/100 para Grok Code Fast) y estrategias de consulta comprobadas basadas en pruebas del mundo real.
Instalación
SKILL.md
Purpose: Select the best external AI models for your specific task based on empirical performance data from production bug investigations.
When Claude invokes this Skill: When you need to consult external models, choose between different LLMs, or want diverse perspectives on architectural decisions, code bugs, or design choices.
Strategy 1: Fast Parallel Diagnosis (DEFAULT - 90% of use cases)
Elija modelos de IA externos óptimos para análisis de código, investigación de errores y decisiones arquitectónicas. Úselo al consultar varios LLM a través de Claudish, comparar perspectivas de modelos o investigar problemas complejos de Go/LSP/transpiler. Proporciona clasificaciones de modelos validadas empíricamente (91/100 para MiniMax M2, 83/100 para Grok Code Fast) y estrategias de consulta comprobadas basadas en pruebas del mundo real. Fuente: microck/ordinary-claude-skills.
Datos (listos para citar)
Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.
- Comando de instalación
npx skills add https://github.com/microck/ordinary-claude-skills --skill external-model-selection- Categoría
- {}Análisis de Datos
- Verificado
- ✓
- Primera vez visto
- 2026-02-01
- Actualizado
- 2026-02-18
Respuestas rápidas
¿Qué es external-model-selection?
Elija modelos de IA externos óptimos para análisis de código, investigación de errores y decisiones arquitectónicas. Úselo al consultar varios LLM a través de Claudish, comparar perspectivas de modelos o investigar problemas complejos de Go/LSP/transpiler. Proporciona clasificaciones de modelos validadas empíricamente (91/100 para MiniMax M2, 83/100 para Grok Code Fast) y estrategias de consulta comprobadas basadas en pruebas del mundo real. Fuente: microck/ordinary-claude-skills.
¿Cómo instalo external-model-selection?
Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/microck/ordinary-claude-skills --skill external-model-selection Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code o Cursor
¿Dónde está el repositorio de origen?
https://github.com/microck/ordinary-claude-skills
Detalles
- Categoría
- {}Análisis de Datos
- Fuente
- skills.sh
- Primera vez visto
- 2026-02-01