How long does the integration take?

Change one base URL in an OpenAI-compatible client, or install the Python or TypeScript SDK; the quickstart routes a first request in a few minutes.

Will this lock us into another vendor?

No. The router is Apache-2.0 open source, your provider keys stay yours, and the API is OpenAI-compatible, so leaving is a change of base URL.

What happens when a provider fails?

The router falls back to the next model your policy allows and records the fallback in the trace, so an outage costs a retry, not an incident.

graph-query - Prompt - OpenSmartRoute

Name: graph-query
Author: gonzalezpazmonica

Prompt file imported from gonzalezpazmonica/savia (.claude/commands/graph-query.md). Copyright stays with the author.

/graph-query {question} [--mode=local|global|hybrid|bypass]

Traduce preguntas en lenguaje natural a graph traversals y retorna resultados.

Modos (SPEC-113)

--mode=local (default) — entidad específica, 1-2 hops. "¿quién sabe X?"
--mode=global — agregación/summary, traversal amplio. "¿qué skills dominan el equipo?"
--mode=hybrid — combina local + global. "¿quién sabe X en proyecto Y?"
--mode=bypass — lookup directo sin traversal. Metadata concreta.

Ejemplos de preguntas soportadas

"¿Quién sabe TypeScript en mi equipo?" (local)
"¿De qué tareas depende el PBI AB#456?" (local)
"¿Qué skills dominan el equipo?" (global)
"¿Qué riesgos afectan el Sprint 2026-04?" (local)
"¿Cuál es el impacto de la decisión ADR-3?" (hybrid)

Ejecución

🏁 Banner: ══ /graph-query ══
Parsear pregunta
- Detectar tipo: "quién sabe" (Member), "qué riesgos" (Risk), etc.
- Extraer parámetros: nombre skill, PBI, sprint, miembro
Traducir a traversal
- Mapear pregunta a ruta de relaciones
- Ejemplo: "quién sabe X" → Member→HAS_SKILL→Skill(nombre=X)
Ejecutar traversal
- Cargar grafo JSONL del proyecto activo
- Seguir relaciones, recopilar resultados
Formatear resultado
- Tabla si múltiples resultados (≤20 filas)
- Texto narrativo si 1-3 resultados
✅ Banner fin

Máximo 60 líneas

Documentación comprimida. Detalles de NL→traversal en SKILL.md.

SE-162 Backend (SQLite Knowledge Graph)

Para consultas sobre memoria Savia global (entities + relations tipadas):

bash scripts/knowledge-graph.sh query "SE-162"
bash scripts/knowledge-graph.sh query "pm-workspace" --limit 30
bash scripts/knowledge-graph.sh impact "Monica" --depth 2
bash scripts/knowledge-graph.sh entities --type skill

Si el grafo no está construido: bash scripts/knowledge-graph.sh build. Ver docs/rules/domain/knowledge-graph.md.

Install graph-query and it becomes one more candidate the router can pick - when it fits.

A listing is a routing target with a manifest: what it does, which domains it covers, what it costs and who publishes it. Once installed it sits beside your own models and tools, is scored like any other candidate for each request, and shows up in the trace when it wins. Ratings come from workspaces that installed it, one per account.

# /graph-query {question} [--mode=local|global|hybrid|bypass] Traduce preguntas en lenguaje natural a graph traversals y retorna resultados. ## Modos (SPEC-113) - `--mode=local` (default) — entidad específica, 1-2 hops. "¿quién sabe X?" - `--mode=global` — agregación/summary, traversal amplio. "¿qué skills dominan el equipo?" - `--mode=hybrid` — combina local + global. "¿quién sabe X en proyecto Y?" - `--mode=bypass` — lookup directo sin traversal. Metadata concreta. ## Ejemplos de preguntas soportadas - "¿Quién sabe TypeScript en mi equipo?" (local) - "¿De qué tareas depende el PBI AB#456?" (local) - "¿Qué skills dominan el equipo?" (global) - "¿Qué riesgos afectan el Sprint 2026-04?" (local) - "¿Cuál es el impacto de la decisión ADR-3?" (hybrid) ## Ejecución 1. 🏁 Banner: `══ /graph-query ══` 2. **Parsear pregunta** - Detectar tipo: "quién sabe" (Member), "qué riesgos" (Risk), etc. - Extraer parámetros: nombre skill, PBI, sprint, miembro 3. **Traducir a traversal** - Mapear pregunta a ruta de relaciones - Ejemplo: "quién sabe X" → Member→HAS_SKILL→Skill(nombre=X) 4. **Ejecutar traversal** - Cargar grafo JSONL del proyecto activo - Seguir relaciones, recopilar resultados 5. **Formatear resultado** - Tabla si múltiples resultados (≤20 filas) - Texto narrativo si 1-3 resultados 6. ✅ Banner fin ## Máximo 60 líneas Documentación comprimida. Detalles de NL→traversal en SKILL.md. ## SE-162 Backend (SQLite Knowledge Graph) Para consultas sobre memoria Savia global (entities + relations tipadas): ```bash bash scripts/knowledge-graph.sh query "SE-162" bash scripts/knowledge-graph.sh query "pm-workspace" --limit 30 bash scripts/knowledge-graph.sh impact "Monica" --depth 2 bash scripts/knowledge-graph.sh entities --type skill ``` Si el grafo no está construido: `bash scripts/knowledge-graph.sh build`. Ver `docs/rules/domain/knowledge-graph.md`.

{ "prompt": "# /graph-query {question} [--mode=local|global|hybrid|bypass]\n\nTraduce preguntas en lenguaje natural a graph traversals y retorna resultados.\n\n## Modos (SPEC-113)\n\n- `--mode=local` (default) — entidad específica, 1-2 hops. \"¿quién sabe X?\"\n- `--mode=global` — agregación/summary, traversal amplio. \"¿qué skills dominan el equipo?\"\n- `--mode=hybrid` — combina local + global. \"¿quién sabe X en proyecto Y?\"\n- `--mode=bypass` — lookup directo sin traversal. Metadata concreta.\n\n## Ejemplos de preguntas soportadas\n\n- \"¿Quién sabe TypeScript en mi equipo?\" (local)\n- \"¿De qué tareas depende el PBI AB#456?\" (local)\n- \"¿Qué skills dominan el equipo?\" (global)\n- \"¿Qué riesgos afectan el Sprint 2026-04?\" (local)\n- \"¿Cuál es el impacto de la decisión ADR-3?\" (hybrid)\n\n## Ejecución\n\n1. 🏁 Banner: `══ /graph-query ══`\n2. **Parsear pregunta**\n - Detectar tipo: \"quién sabe\" (Member), \"qué riesgos\" (Risk), etc.\n - Extraer parámetros: nombre skill, PBI, sprint, miembro\n3. **Traducir a traversal**\n - Mapear pregunta a ruta de relaciones\n - Ejemplo: \"quién sabe X\" → Member→HAS_SKILL→Skill(nombre=X)\n4. **Ejecutar traversal**\n - Cargar grafo JSONL del proyecto activo\n - Seguir relaciones, recopilar resultados\n5. **Formatear resultado**\n - Tabla si múltiples resultados (≤20 filas)\n - Texto narrativo si 1-3 resultados\n6. ✅ Banner fin\n\n## Máximo 60 líneas\n\nDocumentación comprimida. Detalles de NL→traversal en SKILL.md.\n\n## SE-162 Backend (SQLite Knowledge Graph)\n\nPara consultas sobre memoria Savia global (entities + relations tipadas):\n\n```bash\nbash scripts/knowledge-graph.sh query \"SE-162\"\nbash scripts/knowledge-graph.sh query \"pm-workspace\" --limit 30\nbash scripts/knowledge-graph.sh impact \"Monica\" --depth 2\nbash scripts/knowledge-graph.sh entities --type skill\n```\n\nSi el grafo no está construido: `bash scripts/knowledge-graph.sh build`.\nVer `docs/rules/domain/knowledge-graph.md`.", "variables": [], "notes": "Consulta el grafo de conocimiento en lenguaje natural Tools: Read, Grep, Bash.", "metadata": { "source": { "provider": "github-claude-commands", "repository": "https://github.com/gonzalezpazmonica/savia", "path": ".claude/commands/graph-query.md", "ref": "b740a261ad6c7bc7d07f428426da049f0dbd53ab", "url": "https://github.com/gonzalezpazmonica/savia/blob/b740a261ad6c7bc7d07f428426da049f0dbd53ab/.claude/commands/graph-query.md", "key": "gonzalezpazmonica/savia/.claude/commands/graph-query.md" } } }

graph-query

About

/graph-query {question} [--mode=local|global|hybrid|bypass]

Modos (SPEC-113)

Ejemplos de preguntas soportadas

Ejecución

Máximo 60 líneas

SE-162 Backend (SQLite Knowledge Graph)

Install graph-query and it becomes one more candidate the router can pick - when it fits.

What it costs to adopt - in engineering time.

One base URL

No vendor lock-in

Failover built in

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Manifest

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