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shared/skills/models/SKILL.md
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name, description, argument-hint
name description argument-hint
models 查詢目前可用哪些模型並依 spec-model 的固定標籤體系標註（能力等級／成本／延遲／上下文／用途／可用性），維護 `~/.claude/jsc/models.json` 快取，並依任務類型推薦模型或檢查當前模型是否符合指定模型。提供 `--refresh`（重跑探測與 smoke test 並重寫快取）、`--task <analysis|implement|review|summary|persona>`（依對映表推薦模型＋一行理由＋次選）、`--check <model>`（比對指定模型與當前模型，不符則依強制切換規則輸出錯誤並回非零狀態）、`--json`（結構化輸出）四個參數，預設模式讀快取（過期或不存在則自動探測）輸出模型 × 標籤表格。當使用者問現在有哪些模型可用、要幫某個任務選模型、要檢查目前模型對不對、要重新驗證模型可用性、或提到 `models` skill、模型標籤、模型快取、`~/.claude/jsc/models.json` 時觸發。不適用於：切換模型本身（使用者自行執行 `/model`）、產生指定模型的 wiki TODO（用 `/jsc-shared:todo-wiki`，它會呼叫本 skill 取推薦）、與模型選型無關的一般查詢。 [--refresh] [--task <analysis|implement|review|summary|persona>] [--check <model>] [--json]

models — 取得可用模型並加上標籤

依 /jsc-shared:spec-model 的標籤體系與來源優先序，查詢目前帳號／CLI 可用的模型、標註標籤、維護快取，並提供任務推薦與模型檢查兩種決策輔助。本 skill 是 spec-model 的唯一可執行入口——其他 skill（如 /jsc-shared:todo-wiki、worklog --tune）需要模型清單或推薦時，一律呼叫本 skill，不得自行重寫探測或推薦邏輯。

模式 用途 是否重跑探測
預設（無參數） 輸出模型 × 標籤表格 快取有效才不跑；過期或不存在才自動探測
--refresh 強制重跑探測＋smoke test，重寫快取 一律重跑
--task <type> 依任務對映表推薦模型 沿用當前有效快取（無效才先探測）
--check <model> 檢查指定模型與當前模型是否一致 沿用當前有效快取（無效才先探測）

--json 可疊加在任一模式上，改變輸出格式，不改變邏輯。

共用規範（必要前置）

先載入 /jsc-shared:spec-preflight 並依其流程處理；載入不到即代表 shared plugin 未安裝， 依該 spec 詢問使用者是否安裝 https://gitea.jsc.idv.tw/plugins/shared.git，不安裝則中斷本 skill。 本 skill 需要的規範：spec-model、spec-output、spec-execution、spec-time-log、spec-skill-invocation

spec-model 是本 skill 的行為本體（標籤體系、任務對映表、來源優先序、快取設計、強制切換規則五節），下文只描述本 skill 如何呼叫這五節，不重抄內容；標籤字彙、對映表、來源優先序、快取欄位、錯誤訊息格式如與本檔敘述有出入，一律以 spec-model 當次實際載入到的內容為準。

參數

參數 說明 預設
--refresh 忽略快取新鮮度，強制依 spec-model 第三節重跑探測與 smoke test，重寫快取 不帶則只在快取過期／不存在時才探測
--task <analysis|implement|review|summary|persona> 依 spec-model 第二節對映表推薦模型 不帶則不做推薦，走預設表格輸出
--check <model> 指定模型 id 或別名，比對當前模型 不帶則不做檢查
--json 輸出結構化 JSON 取代 Markdown 表格／文字 不帶則輸出 Markdown

參數互斥與優先序：--refresh 是修飾詞，可與任何模式並存（一律先重跑探測，再往下做該模式的動作）。--check 與 --task 同時出現時，兩者語意不同不建議並用；若使用者仍同時帶入，以 --check 為主要動作、--task 的推薦結果附帶輸出，並在回報開頭註明「同時指定 --check 與 --task，本次以 --check 的判定結果為準」。都未帶時走預設模式（表格輸出）。

快取

路徑與欄位固定依 spec-model 第四節：~/.claude/jsc/models.json，每筆 { id, aliases[], tags[], context, pricing, verified_at, verdict, reason }，verified_at 超過 30 天視為過期。

  • 讀取：優先用助理的檔案讀取工具（Claude Code 為 Read）直接讀取並解析 JSON；shell 環境改用 python3 -c "import json,sys; ..." 解析，避免依賴 jq（是否安裝因環境而異）。
  • 寫入：優先用助理的檔案寫入工具（Write／Edit）整份覆寫，確保 UTF-8 無 BOM（依 spec-output）；shell 環境改用 python3 組字典後 json.dump(..., ensure_ascii=False, indent=2) 寫檔，不用字串拼接手刻 JSON（容易漏跳脫字元）。
  • 目錄不存在：~/.claude/jsc/ 不存在時，寫入前先建立（mkdir -p ~/.claude/jsc）。
  • reason 欄位一併記錄來源：因快取欄位固定、不得新增欄位，「這筆是怎麼判定出來的」寫進 reason，格式建議：<來源層次摘要（CLI 自陳 --help／使用痕跡 stats-cache.json／claude-api skill 文件）> + <smoke test 結果摘要或「未能於此 CLI 驗證」>。輸出表格的「來源」欄直接取這裡的內容，不另外judge。
  • 內容邊界：只准存模型中繼資料七個欄位，絕不寫入任何工作內容、對話內容、專案路徑、議題內容或個資——寫入前逐筆檢查是否越界。

預設模式（無參數）

  1. 檢查快取檔是否存在；不存在 → 視同過期，走步驟 3。

  2. 存在則讀出每筆 verified_at，與目前時間（TZ='Asia/Taipei' date +'%Y/%m/%d %H:%M:%S'）比對，任一筆超過 30 天 → 整份快取視為過期，走步驟 3；全部未過期 → 直接跳到步驟 4 用現有內容輸出。

  3. 自動探測（等同 --refresh 的探測部分，見下節「探測與 smoke test 流程」），完成後覆寫快取，再進入步驟 4。

  4. 輸出模型 × 標籤表格（Markdown，依 /jsc-shared:spec-output）：

    模型 id 別名 標籤 上下文 定價 verified_at 判定 來源／理由
    claude-sonnet-5 sonnet #均衡實作 #實作 #中成本 #標準上下文 #本機可用 200k （查證當下定價） 2026/08/11 10:00:00 本機可用 CLI 自陳 + smoke test 通過

    （表格內容為格式示意，實際筆數與標籤依當次快取內容輸出，不得照抄範例值。）

  5. --json 時改輸出：

    {
  "cache_path": "~/.claude/jsc/models.json",
  "generated_at": "2026/08/11 10:00:00",
  "models": [
    { "id": "...", "aliases": ["..."], "tags": ["..."], "context": 200000,
      "pricing": "...", "verified_at": "2026/08/11 10:00:00", "verdict": "本機可用", "reason": "..." }
  ]
}

--refresh：探測與 smoke test 流程

不論快取是否有效都執行本節，完成後整份覆寫快取。依 spec-model 第三節，前一項可取得就不往下，但仍要把後續層次能補充的候選都納入再統一做 smoke test：

  1. claude-api skill：以 Skill 工具載入，取得當下模型 id／定價／上下文長度清單，不憑記憶、不援引本檔或過去對話中的舊數字。這是候選清單與 pricing／context 欄位的權威來源。

  2. CLI 自陳：Claude Code 執行 claude --help，解析 --model 說明列出的別名（如 sonnet／opus／fable 等，實際內容以當次輸出為準）；非 Claude Code 助理依自身列出指令（codex、opencode、agy、copilot 各自對應指令），取不到就不強行湊數。

  3. 使用痕跡（僅 Claude Code）：讀 ~/.claude/stats-cache.json 的 dailyModelTokens／modelUsage 等欄位，把出現過的模型 id 併入候選清單（只補充候選，不代表現在仍可用）。

  4. Smoke test（所有候選逐一跑，Claude Code 專屬做法；其他助理見下節「非 Claude Code 助理」）：

    CLAUDE_CODE_CHILD_SESSION=1 timeout 45 claude -p 'OK' --model <id>

    stderr／stdout 出現 is not a model this version of Claude Code recognizes 或 There's an issue with the selected model → 該筆 verdict = 不可用；正常回應 → verdict = 本機可用；因不在此 CLI 驗證範圍（例如純文件記載、非本帳號方案）而無法判定 → verdict = 未驗證。 ⚠️ 每個候選都要帶 CLAUDE_CODE_CHILD_SESSION=1，避免觸發巢狀 session 與 SessionStart hook。

  5. 貼標籤：依 spec-model 第一節標籤字彙表，對每個候選同時判斷能力等級、成本（依步驟 1 查到的定價分三段，不憑記憶）、延遲、上下文（context ≥ 1,000,000 記 #長上下文，否則 #標準上下文）、用途（可多個）、可用性（步驟 4 的判定結果）。

  6. 寫回快取：verified_at 取本次完成時間，reason 依上節「reason 欄位一併記錄來源」的格式寫入，整份以 models.json 覆寫（不是逐筆 append，避免殘留已下架模型的舊紀錄；若某模型本次探測不到但快取內既有記錄，先詢問是否移除或保留標記為 #不可用，不擅自沉默刪除）。

  7. 完成後照預設模式步驟 4／5 輸出表格。

--task <analysis|implement|review|summary|persona>

  1. 確保快取有效（無效先走上節探測流程）。

  2. 依 spec-model 第二節對映表，把參數值對應到任務類型與必要／加分標籤：

    參數值 對映任務類型 必要標籤 加分標籤
    analysis 需求分析／拆 TODO／架構決策 #深度推理 #分析 #本機可用 #長上下文
    implement 依清單實作／規格落地 #均衡實作 #實作 #本機可用 #中成本
    review code review／findings 判讀 #深度推理 #審查 #本機可用 —
    summary 逐輪摘要（worklog）／分類 #輕量快速 #摘要 #延遲敏感可用 #低成本 —
    persona 人格對話 #對話人格 #本機可用 #延遲敏感可用

    參數值不在上表 → 回報「不支援的任務類型 <值>，可用值：analysis／implement／review／summary／persona」並停止，不猜測近似值。

  3. 篩出快取中同時具備全部必要標籤的模型；都不具備 → 回報「目前快取內沒有符合『<必要標籤>』的模型，建議先執行 --refresh 重新探測」並停止。

  4. 候選排序：加分標籤命中數較多者優先；仍並列則 verified_at 較新者優先。

  5. 輸出推薦 id ＋ 一行理由 ＋ 次選：

    推薦：<id>（<alias>）—— <一行理由，說明命中哪些必要標籤與加分標籤>
次選：<id2>（<alias2>）—— <一行理由>（若只有一個候選則省略此行並註明「無其他候選」）

  6. --json 時改輸出：

    {
  "task": "implement",
  "required_tags": ["#均衡實作", "#實作", "#本機可用"],
  "bonus_tags": ["#中成本"],
  "recommended": { "id": "...", "alias": "...", "reason": "..." },
  "alternatives": [ { "id": "...", "alias": "...", "reason": "..." } ]
}

--check <model>

用於判斷「當前執行者的模型」是否等於指定模型，供其他 skill（例如開啟帶 model: frontmatter 清單檔時）呼叫，行為依 spec-model 第五節：

  1. 確保快取有效（無效先走探測流程），在快取的 id／aliases[] 中解析 <model>（可傳 id 或別名）；快取查不到 → 仍照字面值往下比對，並在輸出中註明「快取未收錄此模型，僅做字面比對」。

  2. 取得「當前模型」：Claude Code 沒有環境變數可讀當前模型 id，以 agent 對自身系統提示所述的 exact model id 自我回報為準；自我回報不確定時，請使用者執行 /status 確認後再比對，不得用猜的。

  3. 比對指定模型（含別名）與當前模型：

    • 相符 → 輸出 [時間][模型檢查][INF]: 當前模型 <current-id> 符合指定的 <model>（<alias>）。（時間格式依 /jsc-shared:spec-time-log），視為成功結束。

    • 不符 → 依 spec-model 第五節格式輸出並停止，不得自行降級或升級頂替，不得先做一部分：

      [yyyy/MM/dd HH:mm:ss][模型檢查][ERR]: 本清單/本 skill 指定 <model>（<alias>），當前模型為 <current-model-id>。
請執行 /model <alias> 切換後重新載入，本次不進行任何修改。

      回非零狀態：本 skill 以 agent 對話形式執行時沒有 process exit code 可回傳，以上述 [ERR] 行本身作為失敗訊號——呼叫方（其他 skill 或以 headless 模式呼叫本 skill 的腳本）應以輸出是否含 [模型檢查][ERR] 判定失敗；若未來新增腳本化實作（例如 shared/scripts/lib 的參考實作），該腳本須以 exit 1 對應此狀態。

  4. --json 時改輸出：

    {
  "check_model": "sonnet",
  "resolved_id": "claude-sonnet-5",
  "current_model": "claude-opus-5",
  "match": false,
  "message": "[2026/08/11 10:00:00][模型檢查][ERR]: 本清單/本 skill 指定 sonnet（claude-sonnet-5），當前模型為 claude-opus-5。請執行 /model sonnet 切換後重新載入，本次不進行任何修改。",
  "exit_status": 1
}

    相符時 match: true、exit_status: 0，message 改為 INF 那行。

非 Claude Code 助理

claude-api skill（來源優先序第 1 層）與 ~/.claude/stats-cache.json 使用痕跡（第 3 層）都是 Claude Code 專屬，其他 CLI（Codex／OpenCode／Antigravity／GitHub Copilot）不可取得，只能做到：

  • CLI 自陳（第 2 層）：各自的模型列出指令（例如 codex 的設定／說明輸出、opencode models、agy 對應指令、copilot 對應指令），取得到就以此作為候選與別名來源。
  • smoke test（第 4 層）：以該 CLI 自己的無互動單輪呼叫方式驗證候選模型可用性（例如 codex exec、opencode run、agy -p、copilot -p 等一次性呼叫，回應正常記 #本機可用、明確報錯記 #不可用），需在該助理環境下能否比照 Claude Code smoke test 的無害單輪呼叫方式自行判斷；判斷不出對應方式就不勉強跑。

無法取得 pricing／context（需要 claude-api skill 才查得到的欄位）時，不得憑記憶填入，該筆欄位留空或標註「未知（無法在此 CLI 取得）」；無法完成第 2、4 層探測的模型，整批標 #未驗證，reason 寫「僅文件記載，未能於此 CLI 驗證」。

不得中斷：不論第 1、3 層缺失、或第 2、4 層部分候選探測失敗，都要照常完成本次模式並輸出結果，缺失的部分如實標註，不視為錯誤而中止整個 skill。

呼叫方式

依 /jsc-shared:spec-skill-invocation 的統一呼叫方式，本 skill 的實際參數格式與範例：

助理 呼叫
Claude Code / Antigravity /jsc-shared:models、/jsc-shared:models --refresh、/jsc-shared:models --task implement、/jsc-shared:models --check sonnet、/jsc-shared:models --task analysis --json
Codex $models --task review，或用 /skills 選單
OpenCode 依本 skill 的 description 自動觸發，或以自然語言描述「幫我查現在有哪些模型可用」等同預設模式
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