model-recommend

model-recommend — タスク特性に応じた model 推奨

cost-optimizer plugin の skill。 user が「このタスクには Opus / Sonnet / Haiku どれが最適?」と判断したい時に起動する。 task-classifier.sh のキーワード規則に基づく heuristic 推奨 (LLM 推論不使用、コスト 0)。

実行手順

1. 対象 prompt を classifier に渡す — user が直前の prompt や対象タスクの説明を提供:

   bash "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/task-classifier.sh" \
     --prompt "$USER_TASK_DESCRIPTION" --format json
   

   stdin 経由でも可:

   echo "$USER_TASK_DESCRIPTION" | bash "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/task-classifier.sh"
   

2. 出力 JSON を解釈 — recommended_model field を user に伝える。 confidence も併記 (low なら明示的に「自信なし」)。

3. 推奨理由 1 行説明 — task_type 別に短く (cost-saving 候補としての提示、 上位 model を強制排除しない):

   • trivial-edit → "機械的な編集が中心、 cost-saving candidate として Haiku を提案。 微妙な意味判断が含まれるなら Sonnet に上げる"
   • research → "情報収集中心、 Sonnet が cost-quality バランス候補"
   • implementation → "実装作業、 Sonnet が標準候補。 副作用大きい変更は Opus を検討"
   • architecture → "大規模設計、 Opus の推論力が活きる場面"
   • debug → "Sonnet を起点に、 stack trace が複雑なら Opus へ昇格を検討"
   • review → "レビューは Opus の精度が活きる場面、 軽微チェックは Sonnet も可"

4. user override 検出時は注記 — user_override_detected: true なら「prompt に既に model 指定あり、推奨は参考まで」と返す。

推奨マップ (heuristic)

task_type	model	月コスト目安 (vs Opus 100%)
trivial-edit	claude-haiku-4-5	~7%
research	claude-sonnet-4-6	~30%
implementation	claude-sonnet-4-6	~30%
architecture	claude-opus-4-7	100%
debug	claude-sonnet-4-6	~30%
review	claude-opus-4-7	100%
general	claude-sonnet-4-6 (fallback)	~30%

数字は目安。 実際の cost は input/output token 比、 cache hit 率に依存。 精密値は cost-monitor plugin の dashboard で確認。

注意

• skill は read-only。 model 切替は user 自身が /model で実行。
• 推奨はあくまで heuristic。 user の判断が常に優先。
• 推奨と異なる選択でも問題なし、 むしろ user の context 理解が高い場合は user 判断を信頼すべき。

関連 skill / plugin

• agent-recommend (同 plugin): 同じ task-classifier 結果から subagent も推奨
• cost-monitor の cost-status: 現在の累計 cost を確認、 model 変更の影響評価に