external-model-selection
✓코드 분석, 버그 조사, 아키텍처 결정을 위한 최적의 외부 AI 모델을 선택하세요. claudish를 통해 여러 LLM에 문의하거나, 모델 관점을 비교하거나, 복잡한 Go/LSP/트랜스파일러 문제를 조사할 때 사용하세요. 경험적으로 검증된 모델 순위(MiniMax M2의 경우 91/100, Grok Code Fast의 경우 83/100)와 실제 테스트를 기반으로 입증된 컨설팅 전략을 제공합니다.
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)
코드 분석, 버그 조사, 아키텍처 결정을 위한 최적의 외부 AI 모델을 선택하세요. claudish를 통해 여러 LLM에 문의하거나, 모델 관점을 비교하거나, 복잡한 Go/LSP/트랜스파일러 문제를 조사할 때 사용하세요. 경험적으로 검증된 모델 순위(MiniMax M2의 경우 91/100, Grok Code Fast의 경우 83/100)와 실제 테스트를 기반으로 입증된 컨설팅 전략을 제공합니다. 출처: microck/ordinary-claude-skills.
인용 가능한 정보
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
- 설치 명령어
npx skills add https://github.com/microck/ordinary-claude-skills --skill external-model-selection- 카테고리
- {}데이터 분석
- 인증됨
- ✓
- 최초 등록
- 2026-02-01
- 업데이트
- 2026-02-18
빠른 답변
external-model-selection이란?
코드 분석, 버그 조사, 아키텍처 결정을 위한 최적의 외부 AI 모델을 선택하세요. claudish를 통해 여러 LLM에 문의하거나, 모델 관점을 비교하거나, 복잡한 Go/LSP/트랜스파일러 문제를 조사할 때 사용하세요. 경험적으로 검증된 모델 순위(MiniMax M2의 경우 91/100, Grok Code Fast의 경우 83/100)와 실제 테스트를 기반으로 입증된 컨설팅 전략을 제공합니다. 출처: microck/ordinary-claude-skills.
external-model-selection 설치 방법은?
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/microck/ordinary-claude-skills --skill external-model-selection 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code나 Cursor에서 사용할 수 있습니다
소스 저장소는 어디인가요?
https://github.com/microck/ordinary-claude-skills
상세
- 카테고리
- {}데이터 분석
- 출처
- skills.sh
- 최초 등록
- 2026-02-01