# decision-engine

> Evalua instrucciones con enfoque local-first y decide entre ejecucion local, delegacion a agentes o uso de LLM remoto. Usalo para optimizar contexto, cuota y resultados.

- Author: Framework Developer
- Repository: n30j0su3/Model-Agnostic-AI-Personal-Assistant-Framework
- Version: 20260201175518
- Stars: 0
- Forks: 0
- Last Updated: 2026-02-07
- Source: https://github.com/n30j0su3/Model-Agnostic-AI-Personal-Assistant-Framework
- Web: https://mule.run/skillshub/@@n30j0su3/Model-Agnostic-AI-Personal-Assistant-Framework~decision-engine:20260201175518

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name: decision-engine
description: Evalua instrucciones con enfoque local-first y decide entre ejecucion local, delegacion a agentes o uso de LLM remoto. Usalo para optimizar contexto, cuota y resultados.
license: MIT
metadata:
  author: opencode
  version: "1.0"
compatibility: OpenCode, Claude Code, Gemini CLI, Codex
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# Decision Engine Skill

Skill central para decidir **como** ejecutar una instruccion: local, delegacion o LLM remoto.

## Objetivo
- Optimizar cuota, latencia y contexto.
- Delegar a agentes cuando sea mas eficiente.
- Usar LLM remoto solo cuando sea necesario.

## Entradas
- Instruccion del usuario (texto libre).
- Contexto actual (opcional).

## Flujo basico
1. Reglas locales (regex/politicas).
2. Delegacion explicita (mencion @agent).
3. Delegacion implicita (intencion/score).
4. Fallback a LLM remoto.

## Archivos clave
- `local-rules.json`: reglas locales.
- `agent-routing.json`: rutas de delegacion.
- `scripts/route.py`: router CLI (salida JSON).

## Comandos soportados

```bash
python skills/core/decision-engine/scripts/route.py "texto del usuario"
```

Opciones:
- `--explain`: incluye razonamiento resumido.
- `--list-rules`: lista reglas locales.
- `--list-agents`: lista agentes y keywords.

## Reglas de uso
- Si la instruccion no es clara, pedir aclaracion.
- Si la instruccion es sensible, requerir confirmacion del usuario antes de delegar o ejecutar.