external-model-selection
✓Choisissez des modèles d'IA externes optimaux pour l'analyse du code, l'enquête sur les bogues et les décisions architecturales. À utiliser lors de la consultation de plusieurs LLM via claudish, en comparant les perspectives de modèles ou en étudiant des problèmes complexes de Go/LSP/transpiler. Fournit des classements de modèles validés empiriquement (91/100 pour MiniMax M2, 83/100 pour Grok Code Fast) et des stratégies de consultation éprouvées basées sur des tests réels.
Installation
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)
Choisissez des modèles d'IA externes optimaux pour l'analyse du code, l'enquête sur les bogues et les décisions architecturales. À utiliser lors de la consultation de plusieurs LLM via claudish, en comparant les perspectives de modèles ou en étudiant des problèmes complexes de Go/LSP/transpiler. Fournit des classements de modèles validés empiriquement (91/100 pour MiniMax M2, 83/100 pour Grok Code Fast) et des stratégies de consultation éprouvées basées sur des tests réels. Source : microck/ordinary-claude-skills.
Faits (prêts à citer)
Champs et commandes stables pour les citations IA/recherche.
- Commande d'installation
npx skills add https://github.com/microck/ordinary-claude-skills --skill external-model-selection- Catégorie
- {}Analyse de Données
- Vérifié
- ✓
- Première apparition
- 2026-02-01
- Mis à jour
- 2026-02-18
Réponses rapides
Qu'est-ce que external-model-selection ?
Choisissez des modèles d'IA externes optimaux pour l'analyse du code, l'enquête sur les bogues et les décisions architecturales. À utiliser lors de la consultation de plusieurs LLM via claudish, en comparant les perspectives de modèles ou en étudiant des problèmes complexes de Go/LSP/transpiler. Fournit des classements de modèles validés empiriquement (91/100 pour MiniMax M2, 83/100 pour Grok Code Fast) et des stratégies de consultation éprouvées basées sur des tests réels. Source : microck/ordinary-claude-skills.
Comment installer external-model-selection ?
Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/microck/ordinary-claude-skills --skill external-model-selection Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code ou Cursor
Où se trouve le dépôt source ?
https://github.com/microck/ordinary-claude-skills
Détails
- Catégorie
- {}Analyse de Données
- Source
- skills.sh
- Première apparition
- 2026-02-01