본문으로 건너뛰기
cccskills
무료GitHub에 공개

adding-models

Guide for adding new LLM models to Letta Code. Use when the user wants to add support for a new model, needs to know valid model handles, or wants to update the model configuration. Covers models.json configuration, CI test matrix, and handle validation.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

연동 도구OpenAIGemini
설치 방법 보기

포함된 파일(2)

  • SKILL.md3.2 KB
  • metadata.json1.5 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

Adding Models

This skill guides you through adding a new LLM model to Letta Code.

Quick Reference

Key files:

  • src/models.json - Model definitions (required)
  • .github/workflows/ci.yml - CI test matrix (optional)
  • src/tools/manager.ts - Toolset detection logic (rarely needed)

Workflow

Step 1: Find Valid Model Handles

Query the Letta API to see available models:

curl -s https://api.letta.com/v1/models/ | jq '.[] | .handle'

Or filter by provider:

curl -s https://api.letta.com/v1/models/ | jq '.[] | select(.handle | startswith("google_ai/")) | .handle'

Common provider prefixes:

  • anthropic/ - Claude models
  • openai/ - GPT models
  • google_ai/ - Gemini models
  • google_vertex/ - Vertex AI
  • openrouter/ - Various providers

Step 2: Add to models.json

Add an entry to src/models.json:

{
  "id": "model-shortname",
  "handle": "provider/model-name",
  "label": "Human Readable Name",
  "description": "Brief description of the model",
  "isFeatured": true,  // Optional: shows in featured list
  "updateArgs": {
    "context_window": 180000,
    "temperature": 1.0  // Optional: provider-specific settings
  }
}

Field reference:

  • id: Short identifier used with --model flag (e.g., gemini-3-flash)
  • handle: Full provider/model path from the API (e.g., google_ai/gemini-3-flash-preview)
  • label: Display name in model selector
  • description: Brief description shown in selector
  • isFeatured: If true, appears in featured models section
  • updateArgs: Model-specific configuration (context window, temperature, reasoning settings, etc.)

Provider prefixes:

  • anthropic/ - Anthropic (Claude models)
  • openai/ - OpenAI (GPT models)
  • google_ai/ - Google AI (Gemini models)
  • google_vertex/ - Google Vertex AI
  • openrouter/ - OpenRouter (various providers)

Step 3: Test the Model

Test with headless mode:

bun run src/index.ts --new --model <model-id> -p "hi, what model are you?"

Example:

bun run src/index.ts --new --model gemini-3-flash -p "hi, what model are you?"

Step 4: Add to CI Test Matrix (Optional)

To include the model in automated testing, add it to .github/workflows/ci.yml:

# Find the headless job matrix around line 122
model: [gpt-5-minimal, gpt-4.1, sonnet-4.5, gemini-pro, your-new-model, glm-4.6, haiku]

Toolset Detection

Models are automatically assigned toolsets based on provider:

  • openai/* → codex toolset
  • google_ai/* or google_vertex/* → gemini toolset
  • Others → default toolset

This is handled by isGeminiModel() and isOpenAIModel() in src/tools/manager.ts. You typically don't need to modify this unless adding a new provider.

Common Issues

"Handle not found" error: The model handle is incorrect. Run the validation script to see valid handles.

Model works but wrong toolset: Check src/tools/manager.ts to ensure the provider prefix is recognized.

리뷰

아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.

댓글

로그인 없이 쓸 수 있습니다. 사용 후기, 질문, 작동하지 않은 환경 등을 편하게 남겨 주세요.

아직 댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨 보세요.

보내면 바로 공개됩니다. 이메일 주소나 전화번호 같은 개인 정보는 쓰지 마세요. URL은 2개까지입니다.

0 / 1,000자

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

같은 저장소의 스킬

[00] TnR ABSOLUTE RIGOR — Systemic Verification Doctrine. Forced cognitive exertion for high-stakes investigations. Mandates absolute deconstruction, mathematical proof chains, and ≥95% derived certainty. Zero-tolerance for heuristics or sentiment-based reasoning. Shortcuts are defined as intentional hallucinations.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

diegosouzapw/awesome-omni-skill642026년 3월 2일 업데이트

2agent

무료

Configures 2-Agent workflow between PM and implementation roles. Use when user mentions 2-Agent, 2エージェント, PM連携設定, Cursor設定, Cursor連携, 2-agent運用. Do NOT load for: 単独運用, ワークフロー実行, ハンドオフ処理.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

diegosouzapw/awesome-omni-skill642026년 3월 2일 업데이트

Appends relevant hashtags to journal entries based on content analysis. Intended for LLM execution.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

diegosouzapw/awesome-omni-skill642026년 3월 2일 업데이트

add-agent

무료

Add a new AI coding agent to Agent Sandbox. Creates all required files (Dockerfile, templates, CI, docs) and wires the agent into the CLI, proxy, and build system.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

diegosouzapw/awesome-omni-skill642026년 3월 2일 업데이트

Add a new property to the AI agents database. Use when the user wants to add, create, or introduce a new column, property, field, or feature to track across all agents in the comparison matrix. Handles all four required steps - database updates, groups.json, table display, and GitHub issue templates.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

diegosouzapw/awesome-omni-skill642026년 3월 2일 업데이트

Add new Agent templates to the meta-agent-skills framework.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

diegosouzapw/awesome-omni-skill642026년 3월 2일 업데이트

diegosouzapw의 스킬 모두 보기

이 스킬의 문제 신고