task-classifier
Classifie une requete utilisateur en tier de complexite (T1 simple, T2 standard, T3 complexe) pour alimenter le model-router. Expose un score numerique 0-100 et une explication. Se declenche quand l'u
SKILL.mdplugins/token-optimizer/skills/task-classifier/SKILL.md
GitHubTask Classifier
Analyse la complexite cognitive d'une requete et retourne un tier avec justification.
Entrees
Le prompt de l'utilisateur, eventuellement enrichi du contexte precedent.
Dimensions evaluees
Longueur input (0-30 pts)
- < 500 tokens : 0
- 500-1500 : 5
- 1500-5000 : 10
- 5000-15000 : 20
15000 : 30
Longueur output attendue (0-20 pts)
- Reponse courte (< 300 mots) : 0
- Reponse moyenne (300-1500 mots) : 10
- Reponse longue (> 1500 mots ou code > 200 lignes) : 20
Profondeur de raisonnement (0-25 pts)
- Factuel / extraction : 0
- Analyse simple : 10
- Raisonnement multi-etapes : 20
- Architecture / trade-offs / preuve : 25
Domaine sensible (0-15 pts)
- Aucun : 0
- Technique standard : 5
- Legal / medical / securite / financier / production : 15
Contexte multi-sources (0-10 pts)
- Mono-source : 0
- 2-3 sources : 5
3 sources ou multi-fichier : 10
Score final → Tier
- 0-25 pts : T1 Haiku
- 26-60 pts : T2 Sonnet
- 61-100 pts : T3 Opus
Usage programmatique
Pour une classification deterministe, appeler :
python3 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/classify.py --prompt "<prompt>" --json
Sortie :
{
"score": 42,
"tier": "T2",
"model": "claude-sonnet-4-6",
"dimensions": {
"input_length": 10,
"output_length": 10,
"reasoning_depth": 20,
"sensitive_domain": 0,
"multi_source": 2
},
"explanation": "Tache de redaction moyenne avec analyse..."
}
Sortie a restituer a l'utilisateur
Format court :
Score : 42/100 -> T2 Sonnet 4.6
Raison : redaction moyenne avec analyse documentaire (input 3k, output ~1k, analyse multi-etapes).