mundi-orch-multi-llm-route
タスク種別に最適なLLMを自動選択するルーター機能です。入力されたタスク（コード生成、長文脈のリサーチ、創作、数学、ビジョン、エージェント処理）を分類し、公開されたベンチマークとコスト効率に基づいて最適なプロバイダー（コード処理はClaude、長文脈処理はGemini、創作タスクはGPTなど）に自動振り分けします。複数のLLM呼び出しを適切に組み合わせるオーケストレーター構築時、または多数の処理全体でコスト最適化が重要な場合に活用できます。
description の原文を見る
Task-type → best-LLM-per-task router. Classifies incoming task (code, long-context research, creative, math, vision, agentic) then dispatches to the right provider (Claude for code, Gemini for long-context, GPT for creative, etc.) per published benchmark + cost profile. Use when composing an orchestrator that needs to call the "right" LLM automatically — or when budget optimization matters across many calls.
SKILL.md 本文
Mundi Orch — マルチ LLM ルーター
概要
異なる LLM には異なる強みがあります。Claude はコード、推論、ツール利用に最適です。Gemini は長コンテキスト(100万トークン以上)、ビジョン、調査の幅広さで最も強力です。GPT はクリエイティブ、いくつかの数学的問題で競争力があり、純粋なコーディング向けに Codex を備えています。このルーターはタスクを分類し、ベンチマーク結果とコストプロファイルに基づいて最適なプロバイダーにディスパッチします。
これは、「これはコード問題だ → Claude」や「これは500ページのドキュメント → Gemini」と考えるときに手動で行う作業を自動化したものです。
使用すべき場面
- 多くの LLM 呼び出しを行い、呼び出しごとの最適化を望むオーケストレーター内
- 実行全体でコストが重要な場合(高額なタスク → 適切な場合は廉価なプロバイダー)
- 多様なタスクに取り組む可能性があるエージェントシステム向けの「ベストデフォルト」を構築する場合
- プロバイダーロックインを削減する場合
使用してはいけない場合:
- 単発の手動呼び出し — LLM を自分で選択してください
- タスクが明らかに均一(全てコード → Claude、全て長ドキュメント → Gemini) — ルー
...
詳細情報
- 作者
- Lua2147
- ライセンス
- unknown
- 最終更新
- 2026/4/25
Source: https://github.com/Lua2147/claude-toolkit-catalog / ライセンス: unknown
関連スキル
agent-browser
AI エージェント向けのブラウザ自動化 CLI です。ウェブサイトとの対話が必要な場合に使用します。ページ遷移、フォーム入力、ボタンクリック、スクリーンショット取得、データ抽出、ウェブアプリのテスト、ブラウザ操作の自動化など、あらゆるブラウザタスクに対応できます。「ウェブサイトを開く」「フォームに記入する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを取得する」「ページからデータを抽出する」「このウェブアプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザ操作を自動化する」といった要求や、プログラマティックなウェブ操作が必要なタスクで起動します。
anyskill
AnySkill — あなたのプライベート・スキルクラウド。GitHubを基盤としたリポジトリからエージェントスキルを管理、同期、動的にロードできます。自然言語でクラウドスキルを検索し、オンデマンドでプロンプトを自動ロード、カスタムスキルのアップロードと共有、スキルバンドルの一括インストールが可能です。OpenClaw、Antigravity、Claude Code、Cursorに対応しています。
engram
AIエージェント向けの永続的なメモリシステムです。バグ修正、意思決定、発見、設定変更の後はmem_saveを使用してください。ユーザーが「覚えている」「記憶している」と言及した場合、または以前のセッションと重複する作業を開始する際はmem_searchを使用します。セッション終了前にmem_session_summaryを使用して、コンテキストを保持してください。
skyvern
AI駆動のブラウザ自動化により、任意のウェブサイトを自動化できます。フォーム入力、データ抽出、ファイルダウンロード、ログイン、複数ステップのワークフロー実行など、ユーザーがウェブサイトと連携する必要があるときに使用します。Skyvernは、LLMとコンピュータビジョンを活用して、未知のサイトも自動操作可能です。Python SDK、TypeScript SDK、REST API、MCPサーバー、またはCLIを通じて統合できます。
pinchbench
PinchBenchベンチマークを実行して、OpenClawエージェントの実世界タスクにおけるパフォーマンスを評価できます。モデルの機能テスト、モデル間の比較、ベンチマーク結果のリーダーボード提出、またはOpenClawのセットアップがカレンダー、メール、リサーチ、コーディング、複数ステップのワークフローにどの程度対応しているかを確認する際に使用します。
openui
OpenUIとOpenUI Langを使用してジェネレーティブUIアプリを構築できます。これらはLLM生成インターフェースのためのトークン効率的なオープン標準です。OpenUI、@openuidev、ジェネレーティブUI、LLMからのストリーミングUI、AI向けコンポーネントライブラリ、またはjson-render/A2UIの置き換えについて述べる際に使用します。スキャフォルディング、defineComponent、システムプロンプト、Renderer、およびOpenUI Lang出力のデバッグに対応しています。