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oh-my-hermes模型类别体系详解：从ultrabrain到deep-work的完整指南

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oh-my-hermes（OMH）是 Hermes Agent 的一体化插件，内置模型类别体系（model categories）：它把 ultrabrain、deep、quick、deep-work 等 12 个语义类别各自绑定一条"模型 + 推理强度"的可编辑链，自动为每类任务挑选最合适的模型，并在校验、成本与质量之间取得平衡。本文带你从零理解这套体系，并快速上手定制。

为什么需要"模型类别"

不同任务对模型的要求差异巨大：改个文件名和重构整个架构，用同一个"最强模型"既慢又贵。oh-my-hermes 的做法很直接：

• 类别描述"需要什么样的思考"——而不是"用哪个模型"；
• 每个类别挂一条模型链——首选模型不可用时，自动顺延到链上下一位；
• 每条链都可编辑——改的是配置文件，不是源码。

官方给出的实测数据很直观：同一任务用同一模型做类别路由后，费用从 $4.29 降到 $0.66，耗时从 23 分钟降到 5 分钟。

12 个模型类别全景表

类别词表定义在 src/coding/model_routing.py（MODEL_CATEGORIES），出厂默认链见 docs/INSTALLATION.md 中由 src/catalogs/model_chain_table.py 生成的表格。括号内为推理强度（effort）：

两点值得注意：

• ultrabrain vs deep-work：前者是"单次最烧脑的推理"，推理强度拉到xhigh；后者是"长时间、需要前沿深度的持续工作"，强度high，更适合长任务场景。
• 兜底顺序（last_resort）：某条链全部不可用时，共享的最后一道顺序是 Claude Opus 5 → GPT-5.6 Sol (medium)，保证任务总有模型可跑。

30 秒上手：omh model 箭头键选择器

不需要手写 JSON，一个命令打开交互式选择器：

omh model # 或等价写法 omh model-chains

操作逻辑一目了然（见上图）：

• ↑/↓选择类别（ultrabrain … deep-work 逐行排列）
• ←/→切换该类别的头部模型
• -/+调整推理强度（low → … → xhigh）
• d恢复出厂默认，Enter 保存，q直接退出

查看与脚本化操作同样方便：

omh model-chains show # 打印当前各类别状态 omh model-chains interview # 逐个类别引导式配置 omh model-chains set quick "glm-5.3-flash:low, kimi-k3:low" # 直接改整条链

所有操作最终都写入同一份文件：~/.omh/routing/model-chains.json（schema 为mixture_chain_overrides/v1）。omh setup会先为你初始化它，并根据你本机实际持有的服务商自动重排链顺序——你有的模型排前面，没有的保留但靠后。

在 Hermes TUI 里直接切换类别

如果你常驻 Hermes 终端界面，无需切出去：输入/omh-model即可弹出同一套选择器，作为模态窗口叠在会话之上。

注意区分两个命令：Hermes 自带的/model选择"会话模型"，而/omh-model编辑的是"每个类别的模型链"——两者改的不是同一件事。

类别如何变成实际执行

路由流程只有四步（完整机制见 MODEL_OPTI.md）：

1. 类别拿到模型：混合链（出厂默认 + 你的覆盖）按类别选出模型与强度，omh_delegate_route把它写成 Hermes 的显式委派配置键；
2. 模型 ID 归类到家族：model_family()识别出 gpt、claude、gemini、kimi、glm、deepseek、qwen、grok 等 13 个家族，无法识别的归入unknown，走通用纪律，绝不报错；
3. 装配提示词：每个任务单元都携带通用协议（目标复述、预声明完成标准、有界验证）；当强度为 high/xhigh 时，再追加一段该模型家族专属的校准段落；
4. 链式回退：服务商拒绝某模型时，链自动前进到下一位；若委派会继承一个无法服务该模型的服务商，派发会被直接拒绝，而不是悄悄降级。

这种"按家族写反直觉指导"是 OMH 的独特设计：比如告诉 Claude"你的清单已经完整"、提醒 Gemini"没有工具输出的断言不算证据"、让 Qwen3-Coder 绝不输出思考标签。家族识别逻辑位于 src/coding/model_routing.py，提示词装配在 src/coding/unit_prompt_protocol.py。

进阶：为外部执行器单独设类别链

如果你把编码工作委派给 Codex、Claude Code 等外部 CLI（Maestro 车道），还可以用category-maestro为每个执行器单独配置同一套类别词表：

omh coding category-maestro show omh coding category-maestro set codex ultrabrain gpt-5.6-sol:xhigh

详见 docs/WORKFLOWS.md 与 docs/FANOUT.md。

常见问题

改了类别链会立即生效吗？会。写入model-chains.json后，委派路由、回退遍历、HUD 类别标签三处同时生效；文件无效时整体忽略并回退出厂默认，同时被明确报告。

推荐链是"基准测试结果"吗？不是。官方明确它是可编辑的编辑策略（editorial defaults），不是榜单排名，也不构成对服务商可用性的承诺——把它当作合理的起点，按自己的机器和预算调整即可。

没有订阅某个模型的类别会怎样？解析器会跳过不可用条目，选择链上第一个确认可用的兼容候选；全链耗尽才走 last_resort 共享顺序，绝不静默替换你的显式选择。

总结

oh-my-hermes 的模型类别体系可以用一句话概括：12 个语义类别 × 每条可编辑的模型链 × 链式回退 + 家族校准。用omh model打开选择器，几分钟内你就能让 ultrabrain 思考时用最烧脑的模型、quick 干活时用最省的钱——这正是它在成本与质量间做到实测 6 倍省钱的秘诀。

进一步阅读：skills/omh-model-setup/SKILL.md（模型设置工作流）、docs/INSTALLATION.md（完整类别表与配置）、README.zh.md（项目中文总览）。

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