Jinja Skill 接入 Jev 决策模型，省 70% 上下文还提速 4-5 倍
oleg_ivye · reddit · 2026-10-14
作者在 Claude Code 中测试用 Jinja 模板化 Skill 调用 Jev/Decision 模型，用于对大量对象快速做简单非确定性判断。
关键做法：
- 直接让 Opus 把 Jev 当工具调用的方案失败：Opus 会花时间写请求、把文件读进自己的上下文，抵消了速度优势
- 改为把 Jev 请求定义写进 Jinja 模板 Skill，要求：请求在会话需要前预先写好；文件内容直通决策模型，不经过 Opus 的上下文
实测结果： 对多文件、需简单判断（非规则类任务）的场景，相比单 Opus 会话节省 70% 上下文/成本，速度快 4-5 倍。Opus 写的临时 Python 脚本只能做确定性任务，做不了这种非确定性判断。
局限： 对单个小对象的一次性请求，Jinja Skill 的启动开销可能超过直接交给 Haiku。作者用 LLAJinja 实现在运行时执行 Jinja 模板 Skill。
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