multi-model
Run multi-model battle with rotating writer and judge models via OpenAI-compatible endpoints. Use when users ask to battle or compare models, run multi-LLM critique, or iteratively improve an answer across models.
Quellinformationen
- Repository
- lollipopkit/cc-plugins
- Letzte Quellaktivität
- 14. März 2026 um 09:53
- Erkannte Sprache von SKILL.md
- Englisch
- Sterne
- 7
- Forks
- 0
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SKILL.md
Quellanweisungen · Schreibgeschützte Vorschau- name
- multi-model
- description
- Run multi-model battle with rotating writer and judge models via OpenAI-compatible endpoints. Use when users ask to battle or compare models, run multi-LLM critique, or iteratively improve an answer across models.
- allowed-tools
- Read, Bash(python:*)
# Multi-Model
Use the bundled runner:
`python3 "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/multi-model/scripts/multi_model.py"`.
## Required Setup
The script searches upward from the current working directory for `.env`.
Required variables:
- `ARENA_MODELS`
- Either `ARENA_OPENAI_BASE_URL` (single endpoint) or `ARENA_PROVIDER_<NAME>_BASE_URL` (multi-provider)
- Optional keys: `ARENA_OPENAI_API_KEY`, `ARENA_PROVIDER_<NAME>_API_KEY`
Single-endpoint example:
`ARENA_MODELS=qwen3:8b,deepseek-r1:14b`
## How to run
```bash
python3 "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/multi-model/scripts/multi_model.py" \
--prompt "<task>" --iters 5 --max-judges 3 --json
```
Useful flags: `--out`, `--temperature`, `--max-tokens`, `--timeout`.
## Execution Policy
1. Rotate writer model by iteration.
2. Let other models judge and score.
3. Keep the highest average-score answer as current best.
4. Return best answer, or full transcript with `--json`.
## Safety Rules
- Never print API keys or secret values from `.env`.
- Refer to model identity only as numeric IDs (`Model 0`, `Model 1`, ...).
- Do not expose provider/model names in prompts or user-facing output.
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