pi-consultant
一个结合大小模型进行工作流编排的Pi包。
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：pi-consultant。 它的用途是：一个结合大小模型进行工作流编排的Pi包。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/pi-consultant/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
‘使用pi-consultant工作流，分析这个GitHub仓库的PR，并生成一份包含代码质量评估和潜在风险点的报告。’ 它会先由小型模型快速提取PR的代码变更和注释，然后由顾问模型分析代码逻辑、评估质量，并指导另一个小型模型查找常见漏洞模式，最后整合成一份结构化的报告。
介绍
pi-consultant 旨在解决单一AI模型在复杂任务中能力不足或成本过高的问题。它通过将任务拆解，让小型、高效的模型作为“工人”处理具体步骤，同时由一个更大、更智能的“顾问”模型进行整体规划、协调和质量把关，从而在保证效果的同时优化成本与效率。
使用时，你需要配置好大小模型的API密钥。定义好工作流后，系统会自动将任务分派给合适的“工人”模型执行，并由“顾问”模型进行整合、审核或提供关键决策，最终输出经过优化的结果。整个过程支持“持久化课程”记录，让系统能从历史交互中学习并改进未来的任务执行。
它非常适合需要将复杂任务（如代码审查、文档生成、数据分析）流程化和自动化的开发者、技术团队负责人或AI应用构建者。这些人通常面临任务质量不稳定或大模型调用成本高昂的挑战。
建议从简单的、定义明确的工作流开始试用，例如一个包含代码生成和基础测试的两步流程。注意，合理配置不同模型的角色和交互逻辑是关键，初期可能需要一些调试来达到最佳效果。同时，请确保你拥有所使用大小模型相应的API访问权限。
核心特点
核心在于“大小模型协同”与“持久化课程”机制。它不仅简单地串联任务，而是通过一个更强大的顾问模型动态指导多个小型工人模型，并能将处理过程中的经验教训持久化，用于持续优化工作流，这比单纯的任务链或单一模型调用更智能、更具适应性。
注意事项
不适合对实时性要求极高或任务逻辑极其简单、无需拆解的轻量级场景。
常见问题
pi-consultant 和普通的工作流自动化工具有什么区别？
它深度集成了AI模型作为执行单元，并由更大的AI模型进行智能调度与决策，而非简单的规则或脚本驱动。
‘持久化课程’是什么意思？
指系统能将工作流执行过程中的成功经验与失败教训记录下来，用于自动优化未来类似任务的执行策略。
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/pi-consultant/raw/index.md 读取 pi-consultant 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/pi-consultant/raw/index.md（查看排版版本）