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研究检索external-servicegithub未标认证来源可访问许可证需确认审计通过

adding-models添加模型

Agent Skill

adding-models 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

1,360

周安装

55

GitHub Stars

2,384

下载量

427
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:adding-models(添加模型)
来源仓库:https://github.com/letta-ai/letta-code
仓库路径:skills/adding-models
安装命令:
npx skills add https://github.com/letta-ai/letta-code --skill adding-models
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/letta-ai/letta-code --skill adding-models

简介

用于向 Letta Code 添加新的 LLM 模型,支持 Anthropic、OpenAI、Google 等多种提供商。

  • 通过查询 Letta API 获取有效 model handle,填写 src/models.json 完成注册。
  • 自动检测工具集并生成配置文件,CI 流程会验证模型 ID 唯一性和必填字段完整性。
  • 新增模型后需在 .github/workflows/ci.yml 中更新测试矩阵,确保所有 provider 前缀均被覆盖。
  • adding-models 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

Adding Models

This skill guides you through adding a new LLM model to Letta Code.

Quick Reference

Key files:

  • src/models.json - Model definitions (required)
  • .github/workflows/ci.yml - CI test matrix (optional)
  • src/tools/manager.ts - Toolset detection logic (rarely needed)

Workflow

Step 1: Find Valid Model Handles

Query the Letta API to see available models:

curl -s https://api.letta.com/v1/models/ | jq '.[] | .handle'

Or filter by provider:

curl -s https://api.letta.com/v1/models/ | jq '.[] | select(.handle | startswith("google_ai/")) | .handle'

Common provider prefixes:

  • anthropic/ - Claude models
  • openai/ - GPT models
  • google_ai/ - Gemini models
  • google_vertex/ - Vertex AI
  • openrouter/ - Various providers

Step 2: Add to models.json

Add an entry to src/models.json:

{
  "id": "model-shortname",
  "handle": "provider/model-name",
  "label": "Human Readable Name",
  "description": "Brief description of the model",
  "isFeatured": true,  // Optional: shows in featured list
  "updateArgs": {
    "context_window": 180000,
    "temperature": 1.0  // Optional: provider-specific settings
  }
}

Field reference:

  • id: Short identifier used with --model flag (e.g., gemini-3-flash)
  • handle: Full provider/model path from the API (e.g., google_ai/gemini-3-flash-preview)
  • label: Display name in model selector
  • description: Brief description shown in selector
  • isFeatured: If true, appears in featured models section
  • updateArgs: Model-specific configuration (context window, temperature, reasoning settings, etc.)

Provider prefixes:

  • anthropic/ - Anthropic (Claude models)
  • openai/ - OpenAI (GPT models)
  • google_ai/ - Google AI (Gemini models)
  • google_vertex/ - Google Vertex AI
  • openrouter/ - OpenRouter (various providers)

Step 3: Test the Model

Test with headless mode:

bun run src/index.ts --new --model <model-id> -p "hi, what model are you?"

Example:

bun run src/index.ts --new --model gemini-3-flash -p "hi, what model are you?"

Step 4: Add to CI Test Matrix (Optional)

To include the model in automated testing, add it to .github/workflows/ci.yml:

# Find the headless job matrix around line 122
model: [gpt-5-minimal, gpt-4.1, sonnet-4.5, gemini-pro, your-new-model, glm-4.6, haiku]

Toolset Detection

Models are automatically assigned toolsets based on provider:

  • openai/*codex toolset
  • google_ai/* or google_vertex/*gemini toolset
  • Others → default toolset

This is handled by isGeminiModel() and isOpenAIModel() in src/tools/manager.ts. You typically don't need to modify this unless adding a new provider.

Common Issues

"Handle not found" error: The model handle is incorrect. Run the validation script to see valid handles.

Model works but wrong toolset: Check src/tools/manager.ts to ensure the provider prefix is recognized.

适合场景

01

调用多模型

02

代码和文本生成

03

Agent 推理流程

04

OpenRouter 模型接入

能力概览

能力 1

统一调用多种 LLM

能力 2

支持 Claude、Gemini、Kimi 等模型

能力 3

适合聊天、代码和推理任务

能力 4

可作为 Agent 模型调用入口

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

35.04%
按下载量换算150

Claude

31.59%
按下载量换算135

Cursor

18.18%
按下载量换算78

Gemini CLI

9.32%
按下载量换算40

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

external-service

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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