external-model-selection
✓コード分析、バグ調査、アーキテクチャ上の決定に最適な外部 AI モデルを選択します。 claudish 経由で複数の LLM に相談したり、モデルの観点を比較したり、複雑な Go/LSP/transpiler の問題を調査したりするときに使用します。経験的に検証されたモデルのランキング (MiniMax M2 では 91/100、Grok Code Fast では 83/100) と、実際のテストに基づいた実証済みのコンサルティング戦略を提供します。
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)
コード分析、バグ調査、アーキテクチャ上の決定に最適な外部 AI モデルを選択します。 claudish 経由で複数の LLM に相談したり、モデルの観点を比較したり、複雑な Go/LSP/transpiler の問題を調査したりするときに使用します。経験的に検証されたモデルのランキング (MiniMax M2 では 91/100、Grok Code Fast では 83/100) と、実際のテストに基づいた実証済みのコンサルティング戦略を提供します。 ソース: microck/ordinary-claude-skills。
引用可能な情報
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
- インストールコマンド
npx skills add https://github.com/microck/ordinary-claude-skills --skill external-model-selection- カテゴリ
- {}データ分析
- 認証済み
- ✓
- 初回登録
- 2026-02-01
- 更新日
- 2026-02-18
クイックアンサー
external-model-selection とは？
コード分析、バグ調査、アーキテクチャ上の決定に最適な外部 AI モデルを選択します。 claudish 経由で複数の LLM に相談したり、モデルの観点を比較したり、複雑な Go/LSP/transpiler の問題を調査したりするときに使用します。経験的に検証されたモデルのランキング (MiniMax M2 では 91/100、Grok Code Fast では 83/100) と、実際のテストに基づいた実証済みのコンサルティング戦略を提供します。 ソース: microck/ordinary-claude-skills。
external-model-selection のインストール方法は？
ターミナルまたはコマンドラインツール（Terminal、iTerm、Windows Terminal など）を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/microck/ordinary-claude-skills --skill external-model-selection インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code や Cursor で使用できるようになります
ソースリポジトリはどこですか？
https://github.com/microck/ordinary-claude-skills
詳細
- カテゴリ
- {}データ分析
- ソース
- skills.sh
- 初回登録
- 2026-02-01