intelligence-route について
学習済みパターンと予測を使い、タスクに適したエージェントとモデル階層を選ぶルーティングスキルです。複雑な作業の分担を支援し、判断理由を示すほか、結果の記録でルーターを学習させます。
主な機能
- 01エージェントの推薦
- 02モデル階層の推薦
- 03類似する過去のパターン検索
- 04確信度付きの結果予測
- 05ルーティング理由の説明
- 06結果の記録によるルーター学習
活用シーン
- 01複雑な作業の開始前にエージェントを選択
- 02タスクの複雑さに応じたモデル階層の選択
- 03ルーティング判断の確認と改善
MCP 対応
Rufloのhooksでエージェントとモデルのルーティング、パターン検索、予測、理由の説明、結果の記録を行います。ルーティング関連のコマンドは@claude-flow/cliからも利用できます。
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
npx skills add https:/インストール後、Claude Code で/intelligence-routeを入力して読み込まれたか確認します。
詳細
インテリジェンスルーティング
学習済みのパターンと3階層ルーターを使って、タスクに最適なエージェントとモデル階層を選択します。選択理由を監査できるよう、hooks_explain の説明を出力します。
使用するタイミング
重要度の高いタスクを開始する前に使用します。手動でのエージェント選択を、データに基づく判断に置き換えます。
手順
- エージェントの推奨を取得する — タスクの説明を指定して
mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__hooks_routeを呼び出します。{ recommended, confidence, reasoning }が返されます。 - モデル階層の推奨を取得する — Haiku／Sonnet／Opus の選択に
mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__hooks_model-routeを呼び出します。 - 類似する過去のパターンを検索する — 過去の成功事例を見つけるために
mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__hooks_intelligence_pattern-searchを呼び出します。 - 結果を予測する — 信頼度スコア付きの予測を取得するために、タスクの説明を指定して
mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__neural_predictを呼び出します。 - 推奨されたモデル階層で、推奨されたエージェントを起動します。
- （
--whyが渡された場合） — ルーティングの理由をユーザーに提示するため、mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__hooks_explainを呼び出します。 - タスクの完了後 — ルーターを学習させるため、
success: true|falseを指定してmcp__plugin_ruflo-core_ruflo__hooks_model-outcomeを呼び出します。
3階層モデルルーティング
| 階層 | ハンドラー | レイテンシ | コスト | 用途 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 決定論的な codemod（TS compiler） | ~1ms | $0 | LLM を使わない構造変換：var-to-const、remove-console、add-logging |
| 2 | Haiku | ~500ms | ~$0.0002 | 複雑さが低い（<30%）タスク、バグ修正、簡単なパッチ |
| 3 | Sonnet/Opus | 2–5s | $0.003–$0.015 | 複雑な推論、アーキテクチャ、セキュリティ、複数ファイルのリファクタリング |
決定論的なインテント（var-to-const、remove-console、add-logging）に対して hooks_route が [CODEMOD_AVAILABLE] を返した場合は、インテントとファイルを指定して mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__hooks_codemod を呼び出します。TypeScript compiler を介して変換を適用するため、コストは $0 で、LLM も不要です。注：add-types、add-error-handling、async-await は判断が必要なため、ADR-143 に基づいてモデル（階層2／3）にルーティングされます。これらは $0 の codemod ではありません。Agent Booster は、LLM が生成した編集内容を高速に適用するマージエンジンであり、階層1の経路ではありません。
結果の記録
ルーティングのループを完了することは必須です。
# 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"}'
ルーターはこれらの呼び出しから学習します。呼び出しを省略すると、学習できません。
CLI の代替手段
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"