Auto Model Selector
v1.0.1自动根据任务复杂度智能选择本地或云端AI模型，优化请求处理效率与效果。
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by@mymrxu
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OpenClaw
Suspicious
medium confidencePurpose & Capability
技能名与描述（根据复杂度在本地/云端模型间路由）与代码实现大体一致：有关键词/小模型判断、模型管理与成本权重。 不过元数据声明“无需外部二进制/环境变量”，而代码在检测本地模型时通过 subprocess 调用 curl（model_manager._detect_local_models），并在 smart_router 中默认指向一个私有IP地址 http://192.168.10.14:11434；这与'无额外依赖'的声明不一致。
Instruction Scope
导入 smart_router 会在构造器中触发 model_manager.update_config_from_detection()，进而执行对 192.168.10.14:11434 的 HTTP 请求（通过 curl 或 requests），这意味着在技能被加载/导入时会立即进行网络访问（包含发送用户提示到本地 judge 模型的行为）。SKILL.md/README 未在显著位置说明模块导入时会主动访问网络，且默认 host 是一个硬编码的私有 IP（不是 localhost），这是一个意外的副作用，应明确告知或改为更安全的默认值。技能会读写自身目录下的 models.json（正常），并会缓存/记录请求（正常）。
Install Mechanism
技能没有安装规范（instruction-only 风格），这降低了安装时的风险。但实际包内包含多个 Python 脚本，会在运行时执行。代码期望存在 curl 可执行文件（通过 subprocess 调用），并可选依赖 requests 库（有降级逻辑）。包元数据没有声明需要 curl 或 Python 请求库，这是不一致的；没有外部下载或不可信URL，未检测到可疑安装来源。
Credentials
技能不要求任何环境变量或凭据，代码也未读取敏感 env 变量。模型列表包含云模型标识（deepseek/deepseek-chat），但本仓库并没有配置任何云 API 密钥或直接调用外部云服务——它仅返回模型建议；如果后续系统确实用此建议去调用云端模型，会由平台的模型调用逻辑处理（需用户确认云端调用如何认证）。唯一值得注意的是默认的本地 Ollama host 为 192.168.10.14（私有网络）——这不是解释为凭据，但会触及本地网络。
Persistence & Privilege
没有设置 always:true，也不会修改其他技能的配置。技能会在自身目录读写 models.json，这是预期内的持久化行为。模块导入时会触发检测网络请求（见上文），但并不试图修改系统级配置或其它技能文件。
What to consider before installing
简明建议：
- 注意导入时的网络副作用：smart_router 在模块初始化时会尝试检测可用模型并访问默认地址 http://192.168.10.14:11434（通过 curl 或 requests）。如果你不希望技能在加载时访问网络，先在代码中把默认 ollama_host 改为 'http://127.0.0.1:11434' 或将自动检测逻辑移出初始化流程。
- 声明缺失：代码调用 curl，但技能元数据未列出任何必需二进制，若要在生产环境运行请确保系统上安装 curl 或修改代码改用 requests。README 提到需要 requests，这应在元数据里反映出来。
- 私有 IP 风险：192.168.10.14 是局域网地址。它可能指向开发者机器或网络设备。确认该地址对你网络环境的含义，避免向未知内部主机泄露敏感提示文本。
- 审计与测试：在受限/隔离网络或容器中测试技能行为，观察其是否按预期仅与受控本地服务通信，检查 models.json 的写入位置和权限。
- 云调用链：技能只返回模型建议；实际调用云端模型将由平台执行并可能需要凭据。确认平台如何存取云模型以及是否会将用户提示发送到第三方服务。
总体建议：在修正或确认默认主机与声明的依赖后（或在沙箱中运行）再将此技能添加到生产代理。Like a lobster shell, security has layers — review code before you run it.
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