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Agent Skill · 研究检索

tooyoung%3aeasy-openrouter(太年轻%3aeasy openrouter)

tooyoung%3aeasy-openrouter 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 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。

tooyoung%3aeasy-openrouter 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为调用外部服务;许可证信息还不明确,暂无第三方扫描结果,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 54,235。

总安装 514周安装 21GitHub Stars 15下载 165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
unknown

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:tooyoung%3aeasy-openrouter(太年轻%3aeasy openrouter)
来源仓库:https://github.com/shiqkuangsan/oh-my-daily-skills
仓库路径:skills/tooyoung%3Aeasy-openrouter
安装命令:
npx skills add https://github.com/shiqkuangsan/oh-my-daily-skills --skill tooyoung:easy-openrouter
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 npx skills 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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/shiqkuangsan/oh-my-daily-skills --skill tooyoung:easy-openrouter

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。

用于查找、检索和筛选 Easy OpenRouter 相关信息。适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中根据任务场景定位候选结果。通过 npx 命令从 GitHub 仓库安装并使用。安装前需确认权限范围和维护状态,注意可能触发联网或文件操作。

tooyoung%3aeasy-openrouter 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/tooyoung%3Aeasy-openrouter

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 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;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 npx skills add https://github.com/shiqkuangsan/oh-my-daily-skills --skill tooyou…;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

    它需要调用外部服务,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

tooyoung%3aeasy-openrouter 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/shiqkuangsan/oh-my-daily-skills --skill tooyoung:easy-op…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

tooyoung%3aeasy-openrouter 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。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。

tooyoung%3aeasy-openrouter 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

tooyoung%3aeasy-openrouter 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

tooyoung%3aeasy-openrouter 用的人多吗?

公开数据是累计安装 514 次,近一周安装 21 次,下载 165 次,GitHub 15 星。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。

tooyoung%3aeasy-openrouter 安全吗?

没有查到第三方扫描结果,安全性无法从公开资料判断,安装前请自行审查源码、依赖和命令行为。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 没有第三方扫描结果,安全性只能靠自己读源码判断。
  • 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 Codex,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。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 要求有安全扫描结论才肯安装的团队。
  • 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
tooyoung%3aeasy-openrouter

太年轻%3aeasy openrouter · 本页

51415调用外部服务未明确未收录

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

Easy OpenRouter

Quickly test LLM models and find the best one for your task.

Prerequisites

export OPENROUTER_API_KEY="sk-or-v1-xxxx"

Quick Model Testing

Use scripts/call_openrouter.sh:

# Basic test
bash scripts/call_openrouter.sh \
  --model "anthropic/claude-sonnet-4" \
  --prompt "Explain quantum computing in one sentence" \
  --json

# With parameters
bash scripts/call_openrouter.sh \
  --model "openai/gpt-4o" \
  --prompt "Write a haiku about code" \
  --max-tokens 100 \
  --temperature 0.7 \
  --json

Output includes: response time (ms), cost ($), token usage, full response

Parameters:

  • --model: Model ID (required)
  • --prompt: Prompt text (required)
  • --system: System prompt (optional)
  • --max-tokens: Max tokens
  • --temperature: Temperature 0.0-2.0
  • --json: JSON output

Model Naming Format

provider/model-name[:modifier]

Common models:

  • anthropic/claude-sonnet-4
  • openai/gpt-4o
  • openai/gpt-4o-mini
  • google/gemini-2.0-flash-001
  • deepseek/deepseek-chat

Modifiers:

  • :nitro - Use fastest provider
  • :online - Enable web search
  • Combinable: anthropic/claude-sonnet-4:nitro:online

Find Optimal Models

Find Best Model by Category (Rankings)

https://openrouter.ai/rankings?category=<category>#categories
CategoryURL
Programminghttps://openrouter.ai/rankings?category=programming#categories
Translationhttps://openrouter.ai/rankings?category=translation#categories
Sciencehttps://openrouter.ai/rankings?category=science#categories
Financehttps://openrouter.ai/rankings?category=finance#categories
Legalhttps://openrouter.ai/rankings?category=legal#categories
Academiahttps://openrouter.ai/rankings?category=academia#categories
Marketinghttps://openrouter.ai/rankings?category=marketing#categories
SEOhttps://openrouter.ai/rankings?category=marketing/seo#categories

Find Provider by Performance/Price

https://openrouter.ai/<model-slug>/providers?sort=<sort>

Sort options:

  • throughput - By throughput (tokens/sec)
  • latency - By latency
  • price - By price

Example: Find fastest provider for claude-sonnet-4

https://openrouter.ai/anthropic/claude-sonnet-4/providers?sort=throughput

Get Full Model List

curl -s https://openrouter.ai/api/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  | jq '.data | sort_by(.pricing.prompt) | .[:10] | .[].id'
# Output: top 10 cheapest models

Typical Workflows

1. Quick Model Comparison

# Test Claude
bash scripts/call_openrouter.sh --model "anthropic/claude-sonnet-4" --prompt "Explain microservices architecture" --json > claude.json

# Test GPT-4o
bash scripts/call_openrouter.sh --model "openai/gpt-4o" --prompt "Explain microservices architecture" --json > gpt4o.json

# Compare results
jq -s '[.[0], .[1]] | map({model, response_time_ms, cost})' claude.json gpt4o.json

2. Find Best Model for Programming Tasks

  1. Open https://openrouter.ai/rankings?category=programming#categories
  2. Note the top-ranked models
  3. Test actual performance with the script

3. Choose Model for Chainlit Demo

Considerations:

  • For demos: Prioritize speed → use :nitro modifier
  • Cost-sensitive: Use gpt-4o-mini or deepseek-chat
  • Quality-first: Use claude-sonnet-4 or gpt-4o

Advanced

For API details, query OpenRouter documentation via Context7.

适合场景

01

调用多模型

02

代码和文本生成

03

Agent 推理流程

04

OpenRouter 模型接入

能力概览

能力 1

统一调用多种 LLM

能力 2

支持 Claude、Gemini、Kimi 等模型

能力 3

适合聊天、代码和推理任务

能力 4

可作为 Agent 模型调用入口

平台分布

Codex

35.48%
按下载量换算59

Claude

30.31%
按下载量换算50

Cursor

17.48%
按下载量换算29

Gemini CLI

8.6%
按下载量换算14

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

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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