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openclaw skills install smart-coding-assistant智能多模型编程助手,根据任务类型自动选择最优代码大模型。支持代码生成、审查、调试、重构、测试等场景。使用场景:编写代码、代码审查、Bug 调试、性能优化、技术栈迁移、单元测试生成等编程任务。
openclaw skills install smart-coding-assistant根据编程任务类型自动选择最优模型:
| 任务类型 | 推荐模型 | 理由 |
|---|---|---|
| 代码生成 | qwen-coder-plus / deepseek-coder | 代码生成能力强,上下文理解好 |
| 代码审查 | qwen-max / claude-sonnet | 逻辑严谨,善于发现问题 |
| Bug 调试 | qwen-plus / glm-4 | 推理能力强,定位准确 |
| 性能优化 | qwen-coder-plus | 熟悉算法优化和最佳实践 |
| 重构 | claude-sonnet / qwen-max | 代码结构理解深刻 |
| 单元测试 | qwen-coder / deepseek-coder | 测试用例生成质量高 |
| 技术问答 | qwen-plus / glm-4 | 知识覆盖面广 |
| 文档生成 | qwen-turbo / qwen-plus | 速度快,表达清晰 |
复杂任务拆分流程:
1. 任务分析 → qwen-plus(理解需求)
2. 架构设计 → qwen-max(系统设计)
3. 核心代码 → qwen-coder-plus(实现)
4. 代码审查 → claude-sonnet(质量检查)
5. 测试生成 → deepseek-coder(单元测试)
6. 文档编写 → qwen-turbo(快速生成)
详见 references/model-profiles.md
# 单模型模式 - 直接指定
smart-coding-assistant --model qwen-coder-plus "生成一个快速排序"
# 自动路由模式 - 让技能选择最优模型
smart-coding-assistant "帮我优化这个算法的性能"
# 多模型协作模式 - 复杂任务
smart-coding-assistant --collab "重构这个模块并添加测试"
代码生成类:
代码审查类:
调试类:
优化类:
测试类:
# 使用 model_router.py 分析任务类型
python scripts/model_router.py --task "你的编程任务"
根据任务类型查询 references/model-profiles.md 选择最优模型。
调用选定的模型执行任务。
对于重要代码,使用第二模型进行审查。
输出结果并记录模型表现,更新能力画像。
# 模型 API 配置
export QWEN_API_KEY="your-key"
export DEEPSEEK_API_KEY="your-key"
export GLM_API_KEY="your-key"
# 路由策略
export CODING_MODEL_STRATEGY="auto" # auto | manual
export ENABLE_COLLAB="true" # 启用多模型协作
编辑 ~/.smart_coding_config.json:
{
"default_model": "qwen-coder-plus",
"review_model": "claude-sonnet",
"enable_caching": true,
"max_collab_models": 3,
"cost_limit_per_task": 5.0
}
Q: 模型选择不准确?
Q: 多模型协作失败?
Q: 代码质量不佳?
最后更新:2026-03-18