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Agent Skill · 开发

model-brain(大脑模型)

model-brain 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

model-brain 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为执行命令;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 6,381。

总安装 4,775周安装 197GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,560核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
0.1.2

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:model-brain(大脑模型)
来源仓库:https://github.com/aaigotchi/model-brain
安装命令:
openclaw skills install model-brain
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install model-brain

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

动态路由消息至最适合的 Bankr/OpenClaw 模型。适合高并发场景下平衡成本与响应质量。model-brain 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。支持零 LLM 路径处理简单任务提升效率。配置变更后应验证路由逻辑是否符合预期。建议监控各模型负载情况及时调整权重。

适用宿主包括 OpenClaw,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install model-brain;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要执行命令,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

model-brain 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install model-brain。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

model-brain 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

model-brain 需要什么权限?

权限级别是执行命令。安装流程涉及命令执行,可能通过 openclaw skills install model-brain 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

model-brain 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

model-brain 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,775 次,近一周安装 197 次,下载 1,560 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

model-brain 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 需要执行命令,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
model-brain

大脑模型 · 本页

4,775—执行命令MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
model-brain
description
Route each incoming message to the right Bankr/OpenClaw model or to a zero-LLM path based on task type, risk, and cost. Use when you need per-message model selection, cost-aware routing, deterministic skill bypasses, or a model recommendation for aaigotchi workflows.

Model Brain

Use this skill when the goal is to choose the right model for a single message or action.

Core policy

  • Prefer zero-llm when a deterministic skill or script can do the job.
  • Use the cheapest adequate model for low-risk work.
  • Use bankr/claude-sonnet-4.5 for routine wallet and treasury operations that are important but still normal.
  • Escalate to bankr/claude-opus-4.6 only for explicitly high-stakes, security-sensitive, or ambiguous wallet flows.
  • Use bankr/gpt-5.2-codex for coding-heavy implementation work.
  • Keep routing deterministic and rule-based before adding any LLM-on-LLM behavior.
  • Treat the output as a routing recommendation, not as transaction authority.

Default routes

  • zero-llm

- deterministic skills like pet-me-master - shellable tasks with no reasoning need

  • bankr/minimax-m2.5

- casual chat, lightweight rewriting, simple summaries, low-risk classification

  • bankr/claude-sonnet-4.5

- general reasoning, planning, product thinking, routine wallet ops

  • bankr/gpt-5.2-codex

- coding-heavy patching, repo surgery, implementation details

  • bankr/gemini-3-pro

- long-context synthesis and broad document digestion

  • bankr/gemini-3-flash

- lightweight vision and quick multimodal triage

  • bankr/claude-opus-4.6

- explicitly high-stakes wallet actions, security reviews, tricky architecture, final escalation

Routing workflow

  1. Check whether the request can be handled by a deterministic skill or script.
  2. Classify the task: chat, code, wallet, vision, long-context, or deterministic.
  3. Mark whether the request is high-stakes.
  4. Route to the cheapest safe model.
  5. Return the primary route, fallback route, and a short reason.

Quick start

python3 {baseDir}/scripts/route_message.py --text "pet all my 53 gotchis" --json
python3 {baseDir}/scripts/route_message.py --text "rewrite this x thread shorter" --json
python3 {baseDir}/scripts/route_message.py --text "swap ETH to USDC and send to treasury" --json
bash {baseDir}/scripts/select_model.sh --text "build this feature in the repo" --mode summary

Wrapper entrypoint

Use scripts/select_model.sh when you want a simple aaigotchi-friendly wrapper before model selection. It can emit just the route, full JSON, or shell-style env lines.

References

  • Read references/routing-table.md for the routing rules and escalation thresholds.
  • Read references/bankr-models.md for the current Bankr model inventory and aaigotchi default.

平台分布

OpenClaw

77.99%
按下载量换算1,217

安全审计

VirusTotal

未展示

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 openclaw skills install model-brain 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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