对照HuggingFace router的模型列表与chat-ui配置，研究尚未收录的模型，编写简短英文说明，并同步添加到生产和开发配置。
- 添加路由中新上线的模型
- 用简短说明概括模型特点
- 同步更新生产和开发环境的模型信息
ruvnet/ruflo7.8万2026年10月20日 更新
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iot-anomalies
检测并分类Cognitum Seed设备的异常测量数据，识别突增、数值停滞等趋势，查看异常分数，在高分时建议隔离，并记录检测到的异常模式。
原文查看原文说明
Detect and classify telemetry anomalies on Cognitum Seed devices. Use when investigating a device that's reporting odd metrics, before approving a firmware canary advancement, or when triaging fleet-wide health alerts.
适用场景
- 调查设备的不自然测量值
- 推进固件金丝雀发布前检查
- 排查设备群的健康告警
中文介绍
功能
检查Cognitum Seed设备近期的测量数据，查看异常类型和分数。使用Z-score衡量读数偏离通常数值的程度，并分类识别突增、数值停滞、逐渐漂移、振荡、模式失常，以及偏离群体的数值。分数超过0.9时，会建议隔离设备，并将检测到的类型和分数记录到内存中。
适用场景
适合调查设备报告的异常读数，或排查大量设备产生的健康告警。也可在推进固件金丝雀发布前使用；这种发布方式先在部分设备上试用固件，再进入后续阶段。
使用示例
- “根据指定的设备ID，检查近期测量数据中的异常。”
- “在推进金丝雀发布前，查看这台设备的异常分数。”
注意事项
需要指定设备ID，并通过npx运行@claude-flow/plugin-iot-cognitum@1.0.0。记录结果使用ruflo-core的内存存储MCP工具。隔离仅为流程中的建议，不包含自动隔离设备的操作。
本介绍由 AI（OpenAI Codex）根据公开的 SKILL.md 撰写。准确的规格请查看下方原文。
客观评估
AI 仅根据 SKILL.md 的内容，从 4 个方面进行了评估。星标数和热度不计入评估。
- 指令清晰度能否看出何时使用、做什么
- A良好明确列出异常调查、金丝雀发布推进前检查和设备群告警排查的用途与操作。
- 步骤具体性步骤、输入输出和示例是否具体
- A良好提供执行命令、六种异常分类、建议隔离的阈值及存储格式。
- 安全性发送数据、删除文件、执行命令等是否有说明
- B部分不足隔离仅为建议，但未提供npx -y执行和MCP存储的确认步骤。
- 安装难易度所需工具和 API 密钥是否少且有说明
- B部分不足指定了软件包版本和设备ID，但未说明设备连接或MCP准备步骤。
总分按每项 A=25 分、B=15 分、C=5 分相加。 由 AI（OpenAI Codex）于 2026年10月21日 评估。仅供参考，安装前请同时查看原文。
如果您认为评估有误，请申请复核
包含的文件（1）
- SKILL.md836 B
SKILL.md（原文）
安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。
Run Z-score anomaly detection on a device's recent telemetry.
Steps:
npx -y -p @claude-flow/plugin-iot-cognitum@1.0.0 cognitum-iot anomalies DEVICE_ID- Review detected anomaly types (spike, flatline, drift, oscillation, pattern-break, cluster-outlier)
- If score > 0.9, recommend quarantine
- Store anomaly pattern for learning:
mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_store({ key: "iot-anomaly-DEVICEID", value: "TYPE at SCORE", namespace: "iot-anomalies" })
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