# slm-agent

Сканирует проект, находит вызовы AI API и показывает, где заменить вызовы больших моделей на ScaleDown SLM. Пригодится, если счёт за токены растёт.

- плагин · `type=plugin` · Claude Code · ★ 38
- Автор: scaledown-team
- Лицензия: не указана · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/scaledown-team/SLM_Agent
- Обновлён: 2026-10-15
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/plugins/slm-agent

## Что делает

Плагин проходит по кодовой базе и ищет обращения к OpenAI, Anthropic, LangChain, LlamaIndex, Cohere и другим AI API. Дальше он собирает план миграции: какие вызовы можно перевести на `sd_classify`, `sd_extract`, `sd_summarize` или `sd_compress`. Для сложных мест со скором 3+/5 план разбирает вызов на подзадачи и помечает, что остаётся на большой модели.

Анализ идёт локально, исходники никуда не отправляются. Сеть нужна только в рантайме, когда уже ваше приложение обращается к эндпоинтам ScaleDown с ключом `SCALEDOWN_API_KEY`. Результат складывается в `scaledown-report.md` в корне проекта: сводная таблица, разбивка по сложности, секции по каждому вызову и справка по HTTP API.

После миграции есть отдельный скилл `/slm-agent:optimize` — он подгоняет промпт под ваши примеры данных и сравнивает результат с ответом модели, которую вы заменили. Метрика подбирается под задачу: Macro-F1 для классификации, precision/recall по полям для извлечения, ROUGE для суммаризации. Без ключа ScaleDown приложение после миграции работать не будет.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

**Через маркетплейс плагинов**
В чате агента (не в терминале):
```text
/plugin marketplace add anthropics/claude-plugins-community
```
В чате агента (не в терминале):
```text
/plugin install slm-agent@claude-community
```

## Когда брать
- найти все вызовы LLM в проекте и не пропустить редкие провайдеры
- понять, какие вызовы можно отдать маленькой модели без потери качества
- снизить расходы на классификацию и извлечение сущностей
- сжать длинный контекст перед отправкой в модель
- проверить промпт на своих данных и сравнить с прежним ответом

## Примеры запросов агенту
- Просканируй проект через `/slm-agent:evaluate` и покажи, где можно перейти на ScaleDown SLM
- Примени миграцию для найденных вызовов классификации
- Запусти `/slm-agent:optimize` и подгони промпт под мои примеры из `samples.jsonl`

## Похожие
- [discernment-nudge](https://affpapa.org/nevibecode/plugins/discernment-nudge.md) — плагин · ★ 184013
- [academy-guide](https://affpapa.org/nevibecode/plugins/academy-guide.md) — плагин · ★ 184013
- [claude-api](https://affpapa.org/nevibecode/plugins/claude-api.md) — плагин · ★ 184013
- [example-skills](https://affpapa.org/nevibecode/plugins/example-skills.md) — плагин · ★ 184013
- [mem0](https://affpapa.org/nevibecode/plugins/mem0.md) — плагин · ★ 67869
- [promptfoo-evals](https://affpapa.org/nevibecode/plugins/promptfoo-evals.md) — плагин · ★ 26477

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md