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Request Optimizer v2.0 作為 Claude Code 生態系統的策略協調層。透過攔截使用者請求，它擔任中央決策引擎，確定任務完成的最佳路徑。專為需要結構化、自動化且具備模型意識的任務委派的開發人員與專案經理所設計。此技能透過五點分析框架評估傳入指令，檢查請求的明確性、探索需求與子任務拆解的可能性。

• 使用包含範圍、深度、模糊度、工具需求與預估執行時間的加權因子，執行 0.0 到 1.0 的自動化複雜度評分。

• 透過將任務匹配至適合的專業代理（28 個）、操作技能（33 個）與 MCP 伺服器整合（例如 obsidian-docs），執行智慧路由。

• 根據計算出的複雜度評分，在 Haiku、Sonnet 或 Opus 模型間動態選擇，以平衡成本與效能。

• 針對高風險操作（如寫入密集的 MCP 任務、使用 Opus 或 LimitlessAgent、多步驟工作流程）強制實施嚴格的審核流程。

• 透過為 LimitlessAgent 環境設計的預留整合介面，為未來企業級擴展做好準備。

• 輸入：使用者請求文字或專案範疇。輸出：結構化的建議報告，包含複雜度評分、模型選擇、資源配置與逐步執行計畫。

• 實作建議：針對非瑣碎的開發任務或多工具工作流程呼叫此工具，以避免在簡單任務上過度使用昂貴的模型。

• 限制：針對破壞性操作、深度探索或升級至高階 AI 模型時，務必取得使用者明確核准。

• 與外部資源註冊表整合，確保路由邏輯與 Claude Code 代理及指令列工具不斷演進的生態系統保持同步。