smart-sourcing
智能选择最优信息来源，平衡准确性与Token成本
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：smart-sourcing。 它的用途是：智能选择最优信息来源，平衡准确性与Token成本 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/smart-sourcing-x-6/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
'我需要写一份关于低空经济政策最新动向的报告，请帮我选择最可靠的信息来源，同时控制Token消耗在5000以内。' smart-sourcing 会分析任务要素，从知识库、政府网站、行业报告、新闻聚合等来源中打分排序，推荐优先查阅A来源（权威性高、Token成本低）和B来源（信息最新、成本适中），并给出预估消耗。
介绍
在AI工具调用或研究任务中，信息来源的选择直接影响结果准确性和资源消耗。smart-sourcing 能够根据任务需求，自动评估多个候选来源（如知识库、学术论文、网页、API等）的准确性、相关性和Token成本，推荐最优组合，避免盲目调用高成本或低质量来源，从而提升效率和降低成本。
使用方式简单：在发起研究任务或需要验证某个声明之前，调用 smart-sourcing 并描述你的信息需求。它会返回一个经过排序的推荐来源列表，附带每个来源的预期准确性和预估Token消耗，你可以直接选择使用或进一步细化。它也可作为智能体工作流中的前置步骤，自动触发。
适合需要频繁进行信息检索和验证的智能体开发者、学术研究者、数据分析师，以及任何希望优化AI工具调用成本的同时保证信息质量的用户。尤其适合在构建研究型Agent、数据分析管道或自动化报告生成系统时集成。
建议在每次进行大规模信息检索或调用昂贵API前使用，可显著降低Token浪费。注意：此Skill不直接抓取信息，而是提供来源选择建议，实际内容获取仍需后续工具配合。
核心特点
与通用搜索或信息检索工具不同，smart-sourcing 在推荐来源时显式考虑了Token成本与准确性的平衡，并支持多维度打分（如权威性、时效性、相关性），让AI在调用前就能做出最优决策，而非事后优化。
注意事项
不适合需要实时动态数据流或连续交互的场景，因为它基于静态评估，无法处理实时变化的数据源状态。
常见问题
smart-sourcing 能直接获取信息内容吗？
不能，它只提供来源推荐和优先级排序，实际内容获取需要通过其他工具或API完成。
如何集成到我的智能体工作流中？
可以在研究任务前调用 smart-sourcing，获得推荐来源列表后，再依次调用对应的工具（如搜索、数据库查询等）获取具体内容。
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/smart-sourcing-x-6/raw/index.md 读取 smart-sourcing 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/smart-sourcing-x-6/raw/index.md（查看排版版本）