model-MDES

Route prompts to the MDES Ollama endpoint for Thai and general model responses.

1|Updated May 24, 2026

Search Tags:#reasoning #telemetry #model routing #ollama #code assistance #prompt execution #thai llm

Ready to run

npx skills add https://github.com/tinner-deinno/innova-skills-lib --skill model-mdes

💬 Prompt for ChatGPT / Claude Chat▼

Please help me install this Agent Skill.
Skill: model-MDES
Source: https://github.com/tinner-deinno/innova-skills-lib/tree/main/core/model-MDES
Command: npx skills add https://github.com/tinner-deinno/innova-skills-lib --skill model-mdes

SYSTEM DOCUMENTATION & REQUIREMENTS

What problem does it solve?

ช่วยให้ผู้ใช้ส่งงาน/คำถามไปยัง MDES Ollama แบบรวดเร็วและเลือกโมเดลให้เหมาะกับประเภทงาน โดยไม่ต้องตั้งค่าและสลับปลายทางเอง

Core Features & Use Cases

ส่งงานไปยัง MDES Ollama endpoint: ใช้ปลายทาง https://ollama.mdes-innova.online เพื่อให้ได้คำตอบจากโมเดลที่รองรับ
เลือกโมเดลตามความต้องการ (หรือให้ auto-routing): รองรับ gemma4:26b, qwen2.5:72b, qwen2.5-coder, gemma2:9b พร้อมกติกาแนะนำโมเดลตามงาน
รองรับคำสั่งใช้งานและ telemetry: ใช้งานได้ทั้งโหมดส่งตรงและโหมด think รวมถึงบันทึก token usage ไปยังไฟล์ telemetry เพื่อการติดตาม

ตัวอย่างการใช้งานจริง: ต้องการคำอธิบายภาษาไทยแบบทั่วไปให้ตอบชัดและเร็วให้ใช้ gemma4:26b ในขณะที่งานวิเคราะห์/ออกแบบเชิง reasoning ใช้ qwen2.5:72b และงานโค้ด/รีวิว/ดีบักใช้ qwen2.5-coder

Quick Start

ใช้คำสั่งส่งงานภาษาไทยโดยพิมพ์: /model-MDES อธิบาย concept ของ multi-agent systems ภาษาไทย

Frequently Asked Questions about model-MDES

High-intent search queries and answers about installing and using this skill.

FAQPage Schema

How do I route prompts to an Ollama endpoint for Thai language model responses?▼

To route prompts to an Ollama endpoint for Thai language responses, this Skill forwards user inputs directly to the MDES Ollama endpoint, generating answers across reasoning and coding scenarios.

Which Ollama model should I use for coding and debugging tasks?▼

For coding and debugging tasks, you should use the qwen2.5-coder model. The Skill supports task-based auto-routing to direct code review and debug workloads to this specific model.

Do I need an API token to send prompts to a remote Ollama instance?▼

Yes, you need an OLLAMA_TOKEN or OLLAMA_API_TOKEN to authenticate with the remote Ollama instance. The endpoint must also be reachable to process prompt execution successfully.

Can I log token usage and telemetry data when executing prompts?▼

Yes, you can log token usage telemetry data during prompt execution. The Skill utilizes a local ollama.sh runner to record telemetry logs for tracking model consumption and performance.

What is the best way to get fast Thai language explanations from an LLM?▼

The best way to get fast Thai language explanations is to use the gemma4:26b model via the MDES Ollama endpoint. It is specifically recommended for clear and quick general-purpose Thai responses.

Does this prompt routing approach support architecture and reasoning workloads?▼

Yes, this prompt routing approach supports architecture and reasoning workloads by directing them to the qwen2.5:72b model. This ensures optimal responses for complex analytical design tasks.