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Agent Skill · 研究检索

model-pilot(模型飞行员)

model-pilot 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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-pilot 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 23,696。

总安装 4,206周安装 177GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,473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
2.0.0

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-pilot(模型飞行员)
来源仓库:https://github.com/tommot2/model-pilot
安装命令:
openclaw skills install model-pilot
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-pilot

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

智能匹配任务复杂度与最合适的 LLM 型号。通过启发式检查避免不必要的昂贵调用。实时拉取最新价格与性能指标辅助决策。推荐结果基于历史数据可能存在偏差。model-pilot 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。建议人工复核关键任务的选择合理性。

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-pilot;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

    它需要接触敏感数据,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-pilot 怎么安装?

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

model-pilot 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-pilot 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

model-pilot 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-pilot 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,206 次,近一周安装 177 次,下载 1,473 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-pilot 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

  • 需要接触敏感数据,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。
  • 需要处理研究检索类任务、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

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
model-pilot

模型飞行员 · 本页

4,206—接触敏感数据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-pilot
description
Match task complexity to the right model. Quick heuristic check before expensive tasks — recommends cheaper models when quality won't suffer. Fetches live pricing via web_fetch. Use when: (1) starting an expensive task, (2) 'can a cheaper model do this?', (3) 'is this the right model?', (4) comparing model costs. Homepage: https://clawhub.ai/skills/model-pilot

Model Pilot v2.0

Install: clawhub install model-pilot

Stop overpaying for intelligence. Match every task to the cheapest model that delivers the quality you need.

Language

Detect from user's message language. Default: English.

When to Activate

  • User explicitly asks about model choice or cost
  • A task is starting that will be expensive (agent judgment — don't analyze trivial tasks)
  • User says "save tokens", "cheaper model", "right model?"

Do NOT activate for trivial tasks — formatting, greetings, simple lookups.

Quick Complexity Check

Before an expensive task, ask yourself:

1. What is the task? (classify)
2. What model is active?
3. Could a cheaper model handle this equally well?
4. If yes → recommend switch + estimated savings
5. If no → proceed, explain why

Tier Classification

TierTasksModel
🟢 RoutineFormatting, Q&A, reminders, greetings, file opsCheapest available
🟡 IntermediateEmail drafting, code review, data analysis, translationsMid-tier
🔴 ComplexArchitecture decisions, creative writing, debugging complex issuesBest available

Signal: Task needs <1000 output tokens + no creativity = Tier 1.

Live Pricing

Fetch current pricing when user asks about costs:

web_fetch https://z.ai/pricing
web_search "openai gpt-4o pricing per token"

Do NOT hardcode prices — they change frequently. Always fetch live.

Cost Estimation

Quick formula:

Estimated cost = (input_tokens / 1M × input_price) + (output_tokens / 1M × output_price)

Show to user:

Model: GLM-5-Turbo
  Input: ~5K tokens
  Output: ~2K tokens
  Estimated cost: ~$0.002
  Could use: GLM-4 (~$0.001) — saves ~50%

Quick Commands

User saysAction
"right model?"Quick complexity check
"model cost"Cost estimate for current task
"compare models"Live pricing comparison
"cheaper option"Find cheaper model for same task

Guidelines for Agent

  1. Don't waste tokens analyzing cheap tasks — check only for expensive ones
  2. Use live pricing — never hardcode
  3. Be honest about quality — if cheaper means worse, say so
  4. Keep it quick — 5 seconds of thinking max
  5. Match user language

What This Skill Does NOT Do

  • Does NOT switch models automatically — recommends only
  • Does NOT persist anything
  • Does NOT access credentials
  • Does NOT modify any files

More by TommoT2

  • cross-check — Auto-detect and verify assumptions in your responses
  • context-brief — Persistent context survival across sessions
  • setup-doctor — Diagnose and fix OpenClaw setup issues

Install the full suite:

clawhub install model-pilot cross-check context-brief setup-doctor

平台分布

OpenClaw

83.6%
按下载量换算1,231

安全审计

VirusTotal

未展示

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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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