zad111ak-ai Tool Proficiency Tracker — Осознанность инструментов
Зачем
Я склонен к tool-рутине — нахожу один рабочий инструмент и долблю его, забывая про альтернативы. Базовый MoE должен перенаправлять, но я не вижу своей статистики.
Примеры:
- 10 раз terminal(cat) вместо 1 execute_code с read_file
- 5 раз browser_navigate вместо 1 curl
- 3 раза последовательный tool call вместо 1 execute_code с циклом
- Всегда DeepSeek V4 хотя 90% задач делает GPT-5 Nano
Триггер
Замечать в реальном времени когда:
- >3 однотипных tool call подряд — пауза: "а можно иначе?"
- 1 инструмент доминирует в сессии — проверить альтернативу
- Тяжёлый инструмент для простой задачи — browser для текста, terminal для создания файла
- Ни разу не использовал execute_code при 10+ tool calls — 🚩 BIG RED FLAG
Матрица выбора (быстрая)
Terminal vs execute_code
| Делаю | Терминал | execute_code |
|---|---|---|
| 1 быстрая команда (ls, pwd, git status) | ✅ Идеально | ❌ Overkill |
| 3-5 команд с обработкой | ❌ 5 tool calls | ✅ 1 вызов |
| Цикл (N повторов) | ❌ N вызовов | ✅ 1 вызов |
| Фильтрация вывода | ❌ grep в голове | ✅ Python фильтр |
| Установка софта | ✅ Лучше | ❌ Сложнее |
| retry/fallback логика | ❌ | ✅ retry() встроен |
execute_code vs delegate_task
| Делаю | execute_code | delegate_task |
|---|---|---|
| 1-10 операций, обработка между ними | ✅ | ❌ Overhead |
| 5+ независимых подзадач | ❌ | ✅ Параллельно |
| Данные не нужны в parent | ❌ А всё равно влезут | ✅ Изоляция |
| Нужно сэкономить контекст | ✅ | ✅ Ещё лучше |
| Результат >2000 символов | ⚠️ Раздует контекст | ✅ Только summary |
Простая vs сложная модель
| Задача | Какая модель |
|---|---|
| Ответить на вопрос "как дела?" | DeepSeek V4 (Polza) — основная |
| Простой delegate_task (1-3 шага) | DeepSeek V4 — не переключать |
| Средняя сложность (4-10 шагов) | GPT-5 Nano (AITunnel) — 0.96₽ |
| Сложная логика, код, анализ | GPT-5 Nano — дешевле в 28 раз |
| Генерация картинки | gpt-image-2 (AITunnel) |
Tool Diversity Check (каждые 10 tool calls)
Остановись на секунду и посчитай:
Terminal: ████████ 8 вызовов
execute_code: ██ 2 вызова
delegate_task: 0 вызовов
read_file: ███ 3 вызова
browser: 0 вызовов
Критично если:
- Terminal >80% → ты в shell-режиме. Используй execute_code для обработки
- execute_code = 0 при >10 tool calls → 🚩 ты не группируешь операции
- Делегирование = 0 при >15 tool calls → ты тащишь всё в контекст
- browser >0 при JSON-запросах → используй curl
Anti-Patterns
- ❌ terminal для всего — даже если работает, это дорого (много вызовов)
- ❌ read_file ×5 подряд → execute_code с циклом
- ❌ Никогда не использовать delegate_task → контекст раздувается
- ❌ browser_navigate для API → curl или scrapling
- ❌ Всегда DeepSeek V4 → 90% задач на GPT-5 Nano за 0.96₽