Synthèse automatique
Ce skill définit un système d'escalade basé sur la confiance entre modèles (Haiku, Sonnet, Opus) pour les agents, avec des règles strictes de progression par paliers et des signaux de déclenchement.
Points forts
- Hiérarchie claire des niveaux d'agent avec des rôles spécifiques
- Signaux d'escalade précis et actionnables
- Règle de non-saut de palier pour éviter les gaspillages
- Protocole de diagnostic avant escalade
Limites
- Nécessite une configuration manuelle des agents
- Ne couvre pas les cas d'erreur d'infrastructure
- Peut ajouter de la latence pour des tâches complexes
Lorsque vous gérez un pipeline d'agents de différents niveaux de capacité et que vous voulez optimiser le coût et la fiabilité.
Pour des tâches simples ou uniques qui ne justifient pas une infrastructure multi-agents.
Analyse de sécurité
SûrThe skill defines internal escalation rules for agent tasks. It does not instruct any destructive, exfiltrating, or obfuscated actions. No network or system commands are used. It is purely a meta-instruction for agent orchestration.
Aucun point d'attention détecté
Comment cette analyse est faiteExemples
I am using a Haiku agent and it failed to fix the test failures in this task. Please escalate to Sonnet with the original prompt and the reason: 'Code introduces new test failures that Haiku could not resolve in one retry.'Set up model escalation for my project: use Haiku for documentation, Sonnet for coding, and Opus for architecture. Never skip tiers and log escalations to claude-mem.name: escalation description: "Confidence-based model tier escalation for agent tasks. Defines when to escalate from Haiku to Sonnet to Opus, escalation signals, and the never-skip-tiers rule. Use when an agent fails or underperforms."
Model Escalation
Escalation Tiers
Haiku (junior-coder, docs, explainer, optimizer)
↓ on failure
Sonnet (coder, tech-lead, reviewer, qa, architect, explorer)
↓ on failure
Opus (senior-coder, planner, red-teamer)
Never Skip Tiers
- ALWAYS try the next tier first before jumping to Opus
- Haiku → Sonnet → Opus (never Haiku → Opus directly)
- Each tier gets ONE attempt before escalation
- Exception: if the task is known to require Opus (architecture, cross-cutting), start there
Escalation Signals
Escalate to the next tier when:
- Test failures: Agent's code fails tests and agent can't fix in one retry
- Clippy warnings: Agent introduces warnings it can't resolve
- Wrong output schema: Agent produces output that doesn't match expected format
- Tech-lead BLOCKED twice: Tech-lead rejects the same agent's work twice on the same task
- Task timeout: Agent exceeds expected completion time by 2x
- Repeated hook blocks: Agent triggers enforcement hooks 3+ times on the same operation
Do NOT Escalate When
- Task is simply large (break it down instead)
- Agent needs more context (add skills/instructions instead)
- Infrastructure error (retry, don't escalate)
- First-time failure on a reasonable task (retry once at same tier)
Escalation Protocol
- Diagnose the failure (see
capability-diagnosticskill) - Determine if it's a model capability issue (Step 3 of diagnostic)
- If yes: re-assign task to next tier agent with original prompt + "Previous attempt failed because: [reason]"
- If no: fix the actual issue (context, tools, spec) and retry at same tier
Tracking
- Log escalations to claude-mem: "Escalated [task type] from [tier] to [tier] because [reason]"
- After 3+ escalations of the same task type → update agent-routing defaults
- The optimizer agent reviews escalation patterns periodically
Du fichier au premier essai
Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.
Consulter la source et ses fichiers annexesCe téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.
1. Télécharger le fichier
Télécharger SKILL.mdDepuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/confidence-based-model-tier-escalation-mm5t8a64/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.
Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.
mkdir -p '.skill-downloads/confidence-based-model-tier-escalation-mm5t8a64' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/confidence-based-model-tier-escalation-mm5t8a64/download' --output '.skill-downloads/confidence-based-model-tier-escalation-mm5t8a64/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/confidence-based-model-tier-escalation-mm5t8a64/SKILL.md.part' '.skill-downloads/confidence-based-model-tier-escalation-mm5t8a64/SKILL.md'2. Vérifier les prérequis
Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.
Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.
Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.
3. Charger la skill
Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.
Claude Code
test -f '.skill-downloads/confidence-based-model-tier-escalation-mm5t8a64/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/confidence-based-model-tier-escalation-mm5t8a64/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/escalation' && cp -R '.skill-downloads/confidence-based-model-tier-escalation-mm5t8a64' '.claude/skills/escalation'OpenSkills
OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.
Installation officielle d’OpenSkillsopenskills install './.skill-downloads/confidence-based-model-tier-escalation-mm5t8a64'openskills read 'confidence-based-model-tier-escalation-mm5t8a64'La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.
Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.
openskills syncMode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.
4. Faire un premier essai
Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :
Lis .skill-downloads/confidence-based-model-tier-escalation-mm5t8a64/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.
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