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.md

GitHub

Task 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

  1. Longueur input (0-30 pts)

    • < 500 tokens : 0
    • 500-1500 : 5
    • 1500-5000 : 10
    • 5000-15000 : 20
    • 15000 : 30

  2. 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
  3. Profondeur de raisonnement (0-25 pts)

    • Factuel / extraction : 0
    • Analyse simple : 10
    • Raisonnement multi-etapes : 20
    • Architecture / trade-offs / preuve : 25
  4. Domaine sensible (0-15 pts)

    • Aucun : 0
    • Technique standard : 5
    • Legal / medical / securite / financier / production : 15
  5. 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).