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SKILL.md
npx skills add modelstudioai/skills --skill bailian-model-recommend
阿里云百炼模型选型与推荐。当用户需要"选择、推荐、对比"模型，或描述一个 AI 场景/功能需求（隐含需要帮其决策用哪个模型）时激活。核心意图是帮用户做决策， 不是单纯查资料。触发词：推荐模型、选哪个、哪个适合、对比、做一个XX、实现XX 功能、用什么模型好、XX场景方案。当用户同时涉及模型查询和模型选择时，优先 使用本 skill（本 skill 内部会读取模型数据完成推荐）。
npx skills add modelstudioai/skills --skill bailian-model-recommend
从阿里云百炼平台模型库中，根据用户场景推荐最合适的模型并提供调用示例代码。
显式选型：
隐式选型（用户描述想做的事，隐含需要选模型）：
技术选型：
不适用：
与 bailian-docs-llm-wiki 的边界： 当用户同时涉及模型查询和模型选择时，优先使用本 skill（本 skill 内部会读取模型数据完成推荐）。仅当用户已确定模型、只需查参数/价格/调用方式时，由 bailian-docs-llm-wiki 处理。
执行推荐前确认依赖的 bailian-docs-llm-wiki skill 已安装且数据可用。
检测逻辑：
bailian-docs-llm-wiki skill 是否已安装（通过查找已安装 skill 目录中是否存在 bailian-docs-llm-wiki/models/models.jsonl）npx skills add modelstudioai/skills --skill bailian-docs-llm-wiki -y安装失败则告知用户并中止。禁止在没有数据的情况下凭记忆推荐模型。
从用户描述中快速提取结构化需求信息。JSON 结构定义见 references/requirement-schema.md，推断规则见 references/capability-codes.md。
要快： 简单字段映射，不做复杂推理。如果需求不清晰，直接追问具体场景，不输出中间分析。
从 models/models.jsonl 和 models/groups/<slug>.json 中综合筛选匹配的模型（10~50 个），结构化字段和语义信息同时参与筛选：
model-2025-04-28），只保留主版本数据源字段说明见 references/data-source.md。
从候选列表中选出 3 个推荐：
| 位置 | 策略 |
|---|---|
| 推荐 #1（最佳推荐） | 最符合用户预算和质量偏好的最佳模型 |
| 推荐 #2（次优选择） | 另一个档次的模型，说明与 #1 的 tradeoff |
| 推荐 #3（备选参考） | 不同视角的选择，说明场景差异 |
排序逻辑：
约束：
pipeline 场景： 相邻步骤的模型模态必须兼容，不兼容时添加提示。
对每个推荐模型，读取对应的 group JSON 文件（models/groups/<slug>.json）获取 samples 字段中的调用示例代码。示例代码获取方式和输出格式见 references/samples-format.md。
用自然语言直接输出推荐（如"根据你的需求，我推荐以下模型..."），每个模型包含：
输出约束：
bailian-docs-llm-wiki 的实际数据，不凭记忆推荐