| name | tui-effort |
| description | 在 Kiro CLI TUI instance 中,透過 tmux 查看或設定模型的 reasoning effort |
| roles | ["general"] |
Kiro TUI Effort
適用範圍
已在 Kiro CLI 2.14.2、AgEnD kiro_ui: tui 實測。
instances:
my-kiro:
backend: kiro-cli
kiro_ui: tui
kiro_ui 模式差異:
kiro_ui: tui:Kiro v2 TUI(預設推薦);本 skill 適用。
kiro_ui: v3:v3 unified agent harness;是不同的 agent engine,不只是換皮膚。session 格式與 v2 不相容,不能互 resume。若要使用 v3,需另外實測 /effort 行為。
kiro_ui: legacy:舊 UI,互動行為不同,本 skill 不適用。
若修改 kiro_ui,先 reload 再 restart:
agend reload
設定 effort(推薦方式)
直接傳 level 給 /effort,不要依賴 picker 游標位置:
INSTANCE='<instance-name>'
tmux send-keys -t "agend:${INSTANCE}" -l '/effort max'
tmux send-keys -t "agend:${INSTANCE}" Enter
sleep 1
tmux capture-pane -t "agend:${INSTANCE}" -p | tail -5
成功回應:
Effort set to max
等待輸入時,狀態列顯示目前 effort:
kiro_default · claude-sonnet-4.6 · Max · ◔ 10% · λ ...
可用 level: low、medium、high、xhigh、max
- 實際支援集合由目前 model 決定;不支援的 level 不出現在 picker
- 例:Claude Sonnet 4.6 支援 Low / Medium / High / Max(無 xhigh)
使用互動 picker(人工操作 / 除錯)
INSTANCE='<instance-name>'
tmux send-keys -t "agend:${INSTANCE}" -l '/effort'
tmux send-keys -t "agend:${INSTANCE}" Enter
sleep 1
tmux capture-pane -t "agend:${INSTANCE}" -p | tail -10
如需 tmux 自動導航,每個按鍵分開送並加短暫間隔:
tmux send-keys -t "agend:${INSTANCE}" Down; sleep 0.2
tmux send-keys -t "agend:${INSTANCE}" Down; sleep 0.2
tmux send-keys -t "agend:${INSTANCE}" Down; sleep 0.2
tmux send-keys -t "agend:${INSTANCE}" Enter
不要假設固定次數 = 固定 level。 游標初始在 Low,每次 Down 移一格;支援 xhigh 的 model 會多一個選項,所需次數不同。自動化一律用 /effort <level>。
Effort 等級說明
| 等級 | 行為與適用場景 |
|---|
| Low | 回覆較快、較短;簡單查詢與快速確認 |
| Medium | 速度與推理深度平衡;一般開發任務 |
| High | 更完整的分析;複雜重構與架構決策 |
| XHigh | 延伸推理;多檔案改動(僅部分 model 支援) |
| Max | 最大推理深度;困難 debug、安全審查、高耦合問題 |
Effort 控制模型的 reasoning 深度(thinking tokens),較高 level 通常增加延遲與 credits 消耗。
持久化
Kiro CLI 2.6.0 起,/effort 設定自動持久化到 ~/.kiro/settings/cli.json,不需要每次 restart 後重設。
若要用設定檔指定 per-model 預設:
{
"chat.modelDefaults": {
"claude-sonnet-4.6": {
"output_config": {
"effort": "max"
}
}
}
}
優先序:session /effort > workspace chat.modelDefaults > user chat.modelDefaults > model 預設。
注意: 不要在 fleet.yaml 加 model_reasoning_effort,AgEnD 目前不會將此欄位傳給 kiro-cli。
注意事項
- 送指令前確認 instance 正在等待輸入(不在生成中)
- v3 是不同 engine,不要直接套用此 skill 的畫面假設
- 自動化一律用
/effort <level>,不要操作 picker