pi-qwen-mode-proxy
为 llama.cpp 服务的 Qwen 模型提供采样模式代理，可在思考、编程、指令模式间切换。
安装使用
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帮我安装这个 AI Skill：pi-qwen-mode-proxy。 它的用途是：为 llama.cpp 服务的 Qwen 模型提供采样模式代理，可在思考、编程、指令模式间切换。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/pi-qwen-mode-proxy/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
“启动代理并将模式设置为‘coding’，然后帮我写一个Python快速排序函数。” 代理会以优化过的编程采样参数将请求转发给 Qwen 模型，从而得到更简洁、符合编程规范的代码。在代码审查场景，你可以切换至“思考”模式，让模型在给出建议前先进行更详细的逻辑推理。
介绍
该 Skill 解决了在使用 llama.cpp 服务 Qwen 系列模型时，模型输出模式单一、无法根据不同任务需求灵活切换的问题。它作为一个代理层，允许用户通过简单的 API 调用或配置，动态地将模型切换到“思考”、“编程”或“指令”等不同的采样模式，从而优化模型在不同场景下的回答风格和逻辑。
使用方式通常是在调用模型 API 时，通过该代理服务传递特定的模式参数。例如，在构建基于 llama.cpp 的 AI 应用时，将请求先发送给此代理，由代理根据指定的模式（如“coding”）调整采样策略后再转发给 Qwen 模型，最后将结果返回给用户。
它非常适合那些已经使用 llama.cpp 部署 Qwen 模型，并希望在不修改模型本身或底层服务代码的情况下，就能获得更专业化、场景化输出的开发者和 AI 应用构建者。例如，开发智能代码助手、多轮对话系统或需要模型在不同“人格”间切换的实验性项目。
建议在使用前，先通过简单查询测试不同模式下的输出差异，以选择最适合当前任务的模式。注意，其效果依赖于底层 Qwen 模型本身的能力和 llama.cpp 的兼容性，且主要作用于采样策略，并非为模型添加全新功能。
核心特点
与同类通用模型调用代理不同，它专门针对 llama.cpp 服务的 Qwen 模型设计了预设的、经过调优的采样模式（思考/编程/指令），用户无需手动调整复杂的采样参数即可获得针对性的输出优化。
注意事项
仅适用于通过 llama.cpp 提供服务的 Qwen 系列模型，不适用于其他推理后端或其他模型家族。
常见问题
这个代理和直接调用 llama.cpp API 有什么区别？
它封装了针对不同任务优化的采样参数预设，让你通过切换模式（如“coding”）就能获得更专业的输出，而无需手动调整温度、top_p等复杂参数。
支持哪些 Qwen 模型？
理论上支持所有能被 llama.cpp 正确加载和服务的 Qwen 模型，具体兼容性需测试。
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-qwen-mode-proxy/raw/index.md 读取 pi-qwen-mode-proxy 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-qwen-mode-proxy/raw/index.md（查看排版版本）