jpskill.com
🛠️ 開発・MCP コミュニティ 🔴 エンジニア向け 👤 エンジニア・AI開発者

🛠️ Intelligence Route

intelligence-route

タスクを3層モデルと学習パターンで振り分け、その理由を説明しながら最適な経路で処理するSkill。

⚡ ⏱ テスト計画作成 2時間 → 20分

📺 まず動画で見る(YouTube)

▶ 【衝撃】最強のAIエージェント「Claude Code」の最新機能・使い方・プログラミングをAIで効率化する超実践術を解説! ↗

※ jpskill.com 編集部が参考用に選んだ動画です。動画の内容と Skill の挙動は厳密には一致しないことがあります。

📜 元の英語説明(参考)

Route tasks via the 3-tier model selector and learned patterns; emits a routing rationale via hooks_explain

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

タスクを3層モデルと学習パターンで振り分け、その理由を説明しながら最適な経路で処理するSkill。

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。

🍎 Mac / 🐧 Linux 
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o intelligence-route.zip https://jpskill.com/download/2249.zip && unzip -o intelligence-route.zip && rm intelligence-route.zip
🪟 Windows (PowerShell) 
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/2249.zip -OutFile "$d\intelligence-route.zip"; Expand-Archive "$d\intelligence-route.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\intelligence-route.zip"

完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。

💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
  1. 1. 下の青いボタンを押して intelligence-route.zip をダウンロード
  2. 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → intelligence-route フォルダができる
  3. 3. そのフォルダを C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または ~/.claude/skills/(Mac)へ移動
  4. 4. Claude Code を再起動
⬇ .zip でダウンロード(推奨) ⬇ .skill 形式(上級者用) 元のソース ↗

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-17
取得日時
2026-05-17
同梱ファイル
1

💬 こう話しかけるだけ — サンプルプロンプト

  • › Intelligence Route を使って、最小構成のサンプルコードを示して
  • › Intelligence Route の主な使い方と注意点を教えて
  • › Intelligence Route を既存プロジェクトに組み込む方法を教えて

これをClaude Code に貼るだけで、このSkillが自動発動します。

📖 Claude が読む原文 SKILL.md(中身を展開)

この本文は AI(Claude)が読むための原文(英語または中国語)です。日本語訳は順次追加中。

Intelligence Routing

Pick the optimal agent + model tier for a task using learned patterns + the 3-tier router. Emits a hooks_explain rationale so the choice is auditable.

When to use

Before starting any non-trivial task. Replaces manual agent selection with data-driven decisions.

Steps

  1. Get an agent recommendation — mcp__claude-flow__hooks_route with the task description. Returns { recommended, confidence, reasoning }.
  2. Get a model tier recommendation — mcp__claude-flow__hooks_model-route for Haiku/Sonnet/Opus selection.
  3. Search for similar past patterns — mcp__claude-flow__hooks_intelligence_pattern-search to find prior successes.
  4. Predict outcome — mcp__claude-flow__neural_predict with the task description for a confidence-scored prediction.
  5. Spawn the recommended agent at the recommended model tier.
  6. (If --why was passed) — call mcp__claude-flow__hooks_explain to surface the routing rationale to the user.
  7. After task completes — call mcp__claude-flow__hooks_model-outcome with success: true|false to train the router.

3-Tier Model Routing

Tier Handler Latency Cost When
1 Agent Booster (WASM) <1ms $0 Simple transforms (var→const, add types, remove console) — skip LLM entirely
2 Haiku ~500ms ~$0.0002 Low complexity (<30%), bug fixes, quick patches
3 Sonnet/Opus 2–5s $0.003–$0.015 Complex reasoning, architecture, security, multi-file refactors

When hooks_route returns [AGENT_BOOSTER_AVAILABLE] for an intent type (var-to-const, add-types, add-error-handling, async-await, add-logging, remove-console), skip the LLM and use the Edit tool directly.

Recording outcomes

Closing the routing loop is mandatory:

# Success
mcp tool call hooks_model-outcome --json -- '{"taskId": "T123", "success": true, "model": "haiku"}'

# Failure with reason
mcp tool call hooks_model-outcome --json -- '{"taskId": "T123", "success": false, "model": "haiku", "reason": "complexity-misjudged"}'

The router learns from these calls. Skipping them = no learning.

CLI alternative

npx @claude-flow/cli@latest hooks route --task "description"
npx @claude-flow/cli@latest hooks pre-task --description "description"
npx @claude-flow/cli@latest hooks explain --topic "routing decision"