Multi
基于Ollama整合多模型观点，为复杂问题提供全面解答的AI顾问。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：Multi。 它的用途是：基于Ollama整合多模型观点，为复杂问题提供全面解答的AI顾问。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/multi/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“帮我分析一下，对于中小型企业，采用云原生架构的主要风险和收益分别是什么？请从多个角度给我一个综合评估。” 它会调用你本地的多个Ollama模型，分别获取它们对这个问题的看法，然后对比并整合这些观点，最终给你一份包含不同模型侧重点、共识与分歧的详细分析报告。
介绍
Model Advisor MCP 是一个旨在解决单一AI模型观点可能片面或存在偏见问题的工具。它通过连接并调用本地部署的多个Ollama模型，对同一个问题生成多样化的回答，然后进行综合分析，最终为用户提供一个更全面、更平衡的结论。
使用时，用户只需提出一个需要深度分析或决策的问题，该Skill便会自动将问题分发给配置好的多个Ollama模型。它会收集所有模型的回答，对比其观点、论据和结论，最终生成一份综合性的分析报告，帮助用户从多角度理解问题。
该工具非常适合需要严谨决策、方案评估或学术研究的专业人士，如数据分析师、学术研究者、产品经理等。当面对没有标准答案的开放式问题，或需要权衡多方意见时，它能有效避免单一模型的局限性。
建议在使用前确保本地已正确安装并运行了多个不同专长或参数的Ollama模型，以获得更丰富的观点对比。同时，由于需要调用多个模型，响应时间可能比单一模型查询更长，适合对回答质量要求高于速度的场景。
核心特点
核心区别在于它不是调用单一模型，而是主动整合多个本地模型的输出进行对比和综合，提供类似“专家委员会”的集体智慧，尤其擅长揭示不同模型间的观点差异与共识。
注意事项
不适合需要快速、简单答案的即时问答场景，且严重依赖本地Ollama模型的可用性与性能。
常见问题
需要提前安装哪些模型？
需要先在本地Ollama中拉取并运行至少两个不同的模型（如 Llama、Mistral、Qwen 等），该Skill负责调用和整合它们。
能提高回答的准确性吗？
通过对比和综合多个模型的回答，可以减少单一模型的错误或偏见，从而提供更稳健、更全面的分析视角。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/multi/raw/index.md 读取 Multi 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/multi/raw/index.md（查看排版版本）