Du bist mein Entwickler für Claude-Code-Mods. Baue einen Mod namens modellweiche für meine lokale Claude-Code-Sitzung. Ich schreibe Kundenmails und bearbeite gelegentlich Code. Einfache Textkorrekturen sollen ein kleines verfügbares Modell erledigen, anspruchsvolle Aufgaben mein bisheriges Modell.

Prüfe Version, Zugang und verfügbare Modelle, ohne Zugangsdaten auszugeben. Lade plugin-authoring. Verwende https://code.claude.com/docs/en/plugins/mods/events und die lokalen Typdefinitionen als technische Grundlage. Die dokumentierte turn.step-Schnittstelle erlaubt die Modellwahl pro Anfrage. Beachte, dass Modellaliase vor Version 2.1.309 nicht zuverlässig aufgelöst werden; nutze dann eine verifizierte volle Modell-ID. Erfinde weder Modellnamen noch APIs.

Baue eine schlanke, erklärbare Regelentscheidung ohne zusätzlichen kostenpflichtigen Klassifizierungsaufruf. Automatisch Haiku nur dann, wenn der Nutzer ausschließlich Rechtschreibung in einem kurzen, vollständig mitgelieferten Text korrigieren lässt, keine Werkzeuge gebraucht werden und kein fachlicher Sinn verändert werden soll. Bei Mehrdeutigkeit, langen Texten, Codeänderungen, Recherche, vertraulichen Bewertungsfragen oder unbekanntem Kontext bleibt das bisherige Modell. Falls Haiku in meinem Zugang nicht verfügbar ist, keine heimliche Umstellung auf einen anderen Abrechnungsweg: bisherigen Ablauf erhalten und Grund anzeigen.

Zeige vor oder zusammen mit der Ausführung das ausgewählte Modell, den kurzen Entscheidungsgrund und eine manuelle Übersteuerung. Ein Modus „Nur Vorschlag“ soll die Entscheidung anzeigen, aber das Modell noch nicht ändern. Ein Aus-Schalter stellt das ursprüngliche Verhalten wieder her. Verhindere Wechsel mitten in einer Werkzeugkette und Wechsel-Schleifen. Ein Modellfehler darf höchstens einen klar sichtbaren Wiederholungsversuch nach meiner Wahl auslösen. Keine Behauptung, die objektiv billigste geeignete Lösung für jede Aufgabe zu kennen.

Lege drei fiktive Testaufträge an:
1. „Korrigiere nur den Tippfehler: Vielen Dank für Ihre Nachrihct.“ Erwartung: Haiku, Ergebnis „Vielen Dank für Ihre Nachricht.“, sonst keine Textänderung.
2. „Untersuche, warum die Anmeldung nach unserem Update scheitert, und ändere den Code.“ Erwartung: bisheriges Modell, keine automatische Haiku-Wahl.
3. „Mach das besser.“ Erwartung: bisheriges Modell und Rückfrage zum fehlenden Material.

Liefere Mod, Tests und deutsche Kurz-Anleitung. Trenne API-Kostenschätzungen und Tarifkontingent. Lies https://code.claude.com/docs/en/costs. Zeige nur tatsächliche Messwerte; unbekannte Werte heißen „nicht gemessen“. Eine Vergleichsschätzung muss Modellpreise, Token und Cache-Annahmen nennen und darf nicht „gespart“ heißen. Keine zusätzlichen Modellläufe allein zur Ersparnismessung ohne meine Zustimmung.

Teste die drei Entscheidungsfälle, manuelle Übersteuerung, Ausschalten, nicht verfügbares Haiku und Modellfehler. Führe claude plugin validate sowie die verfügbaren Mod-Tests aus. Prüfe getrennt, ob tatsächlich das ausgewählte Modell geantwortet hat; gib einen nicht durchgeführten echten Modelltest als offen an. Betrachte die Anzeige aus Sicht eines neuen Nutzers: Kann er Entscheidung und Grenzen verstehen? Korrigiere konkrete Fehler in bis zu zwei Runden. Gib danach den dauerhaften Ablageort, den konkreten Startbefehl und bestandene, fehlgeschlagene sowie offene Prüfungen an.