model-selection

这是一个帮助开发者优化AI模型使用的Claude Skill。它能读取配额状态，根据任务类型智能推荐最适合的Claude、Codex或Gemini模型，实现配额感知的路由决策。主要适用于管理多个任务队列时，或在Claude配额紧张的情况下，确保资源的高效分配。

这个Skill帮助开发者通过脚本优先模式、批量操作和输入准备来优化AI使用效率。它提供了不同优化方法的效果评级，指导开发者从描述性请求转向可执行的指令。适用于需要处理高使用量警报、提升工作效率或执行批量任务的开发场景。

该Skill为AI助手任务分配提供基准路由映射表，根据任务复杂度推荐最优模型组合。它定义了从简单代码生成到复杂架构设计等不同场景下的主备模型选择策略，帮助开发者在无需考虑配额限制的情况下优化AI资源使用。表格清晰展示了各类开发任务（如单元测试、代码审查、多文件重构等）对应的推荐模型路线。

该Skill是agent-usage-optimizer的子模块，专门用于可视化展示各AI服务提供商（如Claude系列、Codex、Gemini）的剩余配额百分比和状态。它会根据预设阈值自动标记状态（绿色/黄色），帮助开发者在多模型环境中快速识别可用资源。此工具适用于需要优化AI模型使用成本、平衡工作负载或避免配额超限的开发场景。