smart-sourcing
在调用工具前智能选择最优数据源，平衡准确性与成本。
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：在调用工具前智能选择最优数据源，平衡准确性与成本。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/smart-sourcing-x-8/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
‘帮我调研一下2024年低空经济的最新政策动向。’，它会先评估是调用通用搜索引擎、特定智库报告API还是学术数据库更划算且准确，然后选择最优组合执行调研，并反馈结果与消耗估算。或者，当用户提出一个有待验证的事实时，它会判断是否需要以及调用哪个验证工具最经济。
介绍
本Skill旨在解决AI Agent在执行研究或验证任务时，因盲目调用所有可用工具或数据源而导致的高Token消耗和效率低下问题。它通过内置的决策逻辑，在用户发起查询前，自动评估不同数据源的准确性、时效性和调用成本，从而推荐或直接选择最合适的工具组合，实现精准信息获取与资源消耗的最优平衡。
使用时，用户只需在需要进行事实核查、市场调研或任何需要外部数据支持的任务前，激活此Skill。它会分析用户的查询意图和上下文，并模拟不同数据源的调用结果与成本，最终提供一个或多个推荐方案供用户确认或直接执行。
该Skill特别适合需要频繁进行外部数据查询、成本敏感且对信息准确性有要求的各类AI应用开发者和使用者。例如，智能体开发者、数据分析师、内容创作者以及需要处理大量研究任务的高校学生和学术研究者。
建议在项目初期或进行大规模数据收集前配置此Skill，以建立成本控制习惯。注意，其决策基于预定义的规则和成本模型，对于极端特殊或高度依赖实时性的场景，建议结合人工判断。
核心特点
与单纯调用搜索引擎或固定数据源的Skill不同，它核心在于“选择”而非“调用”，通过成本-收益分析模型动态决策，在工具调用链的最前端进行优化，从源头控制Token消耗。
注意事项
不适合对数据源有强制指定要求或决策逻辑完全透明、无需成本优化的简单查询场景。
常见问题
smart-sourcing 能帮我节省多少Token？
节省量取决于查询复杂度与数据源数量，通常在多次、复杂的研究任务中能显著降低无效调用成本。
它支持哪些数据源？
支持常见的网页搜索、知识库查询及各类API工具，具体取决于您配置和连接的工具集。
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-8/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-8/raw/index.md（查看排版版本）