external-model-selection
✓选择最佳的外部 AI 模型进行代码分析、错误调查和架构决策。在通过 caudish 咨询多个 LLM、比较模型观点或调查复杂的 Go/LSP/转译器问题时使用。提供经过经验验证的模型排名（MiniMax M2 为 91/100，Grok Code Fast 为 83/100）以及基于实际测试的经过验证的咨询策略。
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)
选择最佳的外部 AI 模型进行代码分析、错误调查和架构决策。在通过 caudish 咨询多个 LLM、比较模型观点或调查复杂的 Go/LSP/转译器问题时使用。提供经过经验验证的模型排名（MiniMax M2 为 91/100，Grok Code Fast 为 83/100）以及基于实际测试的经过验证的咨询策略。 来源：microck/ordinary-claude-skills。
可引用信息
为搜索与 AI 引用准备的稳定字段与命令。
- 安装命令
npx skills add https://github.com/microck/ordinary-claude-skills --skill external-model-selection- 分类
- {}数据分析
- 认证
- ✓
- 收录时间
- 2026-02-01
- 更新时间
- 2026-02-18
快速解答
什么是 external-model-selection？
选择最佳的外部 AI 模型进行代码分析、错误调查和架构决策。在通过 caudish 咨询多个 LLM、比较模型观点或调查复杂的 Go/LSP/转译器问题时使用。提供经过经验验证的模型排名（MiniMax M2 为 91/100，Grok Code Fast 为 83/100）以及基于实际测试的经过验证的咨询策略。 来源：microck/ordinary-claude-skills。
如何安装 external-model-selection？
打开你的终端或命令行工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 复制并运行以下命令：npx skills add https://github.com/microck/ordinary-claude-skills --skill external-model-selection 安装完成后，技能将自动配置到你的 AI 编程环境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
这个 Skill 的源码在哪？
https://github.com/microck/ordinary-claude-skills
详情
- 分类
- {}数据分析
- 来源
- skills.sh
- 收录时间
- 2026-02-01