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de claw-router18
Routeur basé sur des traits qui score les messages selon leur complexité et leur type de tâche pour sélectionner automatiquement le modèle d'IA le plus approprié pour chaque requête.
Claw Router score les messages entrants selon des paliers de complexité et des dimensions de type de tâche, puis fait correspondre ces traits aux profils de modèles configurés pour router chaque requête vers le modèle d'IA le mieux adapté. Il prend en charge un scoring basé sur des règles, augmenté par un arbitrage LLM pour les cas limites ou les ruptures d'égalité.
Utilisez cette compétence lorsqu'un environnement héberge plusieurs LLM et que vous avez besoin d'un routage dynamique pour optimiser le coût, la latence ou la capacité — par exemple, envoyer des requêtes de chat simples vers un modèle à bas coût tout en routant les tâches complexes de codage ou de conception vers un modèle plus puissant. Également utile pour les déploiements hybrides où les modèles se spécialisent dans la traduction, les mathématiques, l'écriture ou l'analyse.
Compatibilité inférée : agents OpenClaw, plugins d'orchestration, ou tout système capable d'appeler un outil de routage ; s'intègre bien avec Claude Code, les agents de type Copilot, ou les services LLM personnalisés pour l'arbitrage.
Claw Router est une compétence de routage de modèles basée sur des traits qui évalue les messages entrants par niveau de complexité et type de tâche, puis les fait correspondre aux profils de traits de modèles déclarés par l'utilisateur pour sélectionner le modèle d'IA optimal. Le fichier SKILL.md est clair et bien structuré, avec de bons exemples de configuration et un vocabulaire de traits fixe. Cependant, la section d'assistance LLM inclut un espace réservé apiKey codé en dur dans l'exemple de configuration, et la compétence fait référence à un point de terminaison d'API externe (api.siliconflow.cn) pour le score LLM optionnel, ce qui pose un risque de communication non autorisée (phone-home). Aucun script n'était présent pour les tests.
Déductions de sécurité : -18 pour la télémétrie/phone-home vers un hôte externe (le score LLM envoie des messages à l'API configurée par l'utilisateur), -12 pour l'espace réservé apiKey dans l'exemple de configuration qui encourage le collage de clés réelles dans la config, -12 pour le risque lié au point de terminaison d'API externe non validé. La compétence est un concept de routeur piloté par configuration — utile pour les configurations multi-modèles, mais le moteur de routage réel n'est pas inclus dans la compétence elle-même, c'est donc davantage une spécification qu'une compétence complète.
Yielding Bear — Unified LLM Routing
A unified LLM routing API that automatically routes requests to the cheapest capable model across providers to reduce inference cost by ~60-80%.
Starlark Dev
Create, debug, and test Kurtosis Starlark packages — write package structure, run dry-runs, and inspect plan execution for reliable orchestration.
Maestro Orchestrate
Orchestrates complex engineering workflows with enforced design and approval gates, child-agent delegation, and session state management.
Run Execute
Orchestrates execution of work items across modes (autopilot, confirm, validate) with scripted init/complete tooling, plan/test/report artifacts and strict gati
Overnight — Autonomous Long-Running Coding
Orchestrates long-running coding goals: decomposes objectives into atomic tasks, dispatches isolated worktree workers, verifies acceptance criteria, and merges
tmux Remote Control
Control tmux sessions for interactive TTYs: send keystrokes, capture panes, orchestrate parallel coding agents, and monitor output safely.
Build Unplanned Feature
Orchestrates ad-hoc feature development: requirement gathering, planning, implementation and validation across task-planning, implementation, and validation loo
AI Pair Collaboration
Orchestrates a small heterogeneous team of AI agents (author/developer + Codex reviewer + Gemini reviewer) to produce and review content or code in a coordinate