主模型和辅助模型

第一次完成模型配置后，该模型会直接成为主对话模型，也就是平时让 Axiomate 读代码、改代码、运行验证时使用的模型。

当已经有主模型，再运行 /model add 添加后续模型时，才会出现用途选择：

Use as main model：把它设为当前主模型。
Add to fallback chain：把它加入主模型的后备链。
Save model only：只保存模型，之后再手动指定用途。

辅助模型用于会话标题、输入建议、摘要、目标评审等小任务，不一定需要最强模型。刚开始不需要全部配置；通常先给 sessionTitle、promptSuggestion、goalJudge 这类高频任务指定一个便宜稳定的模型即可。

可使用 /model aux list 查看辅助任务列表。配置时，命令里的 <task> 要替换为下方参考表第一列中的辅助任务名，例如 goalJudge：

/model aux set goalJudge <model-id>

常见辅助任务参考

辅助任务	用途	推荐模型类型
`sessionTitle`	生成会话标题。	便宜、快速、稳定的文本模型。
`promptSuggestion`	生成输入框里的下一步建议。	便宜快速的小模型；通常限制较短输出。
`tokenCounting`	辅助 token 估算或计数。	便宜模型；失败时不应影响主对话。
`sessionSearchSummary`	`/resume` 或 SessionSearch 命中后的摘要。	便宜摘要模型。
`memdirRelevance`	从 memory frontmatter 中选择相关文件。	能稳定输出 JSON 的中等质量模型。
`goalJudge`	`/goal` 每轮判断目标是否完成。	严格遵循 JSON 输出的模型，成本最好低于主模型。
`hookPrompt` / `hookAgent`	prompt hook 或完整 agent hook。	`hookAgent` 通常需要更高质量模型。
`skillImprovement`	生成技能改进建议。	便宜但能遵循格式的模型。
`mcpDateTimeParse`	解析 MCP 表单里的自然语言日期时间。	快速文本模型。
`shellPrefix`	提取 shell 命令前缀，用于权限或展示。	快速文本模型。
`permissionExplainer`	生成权限请求解释。	快速文本模型。
`compact`	会话变长时，把前面的对话和结果整理成较短摘要，给后续继续使用。	质量优先，通常要比标题和计数任务更强。
`sideQuestion`	回答主任务之外的临时问题，例如解释某段代码或补充背景信息。	质量优先，通常要比标题和计数任务更强。
`forkedAgent`	为单独分出去的 Agent 任务提供模型，例如并行调研、检查或子任务处理。	质量优先，通常要比标题和计数任务更强。