Getting it into your agent
One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.
npx agentmods add agents/686f6c61/alfred-dev/product-ownergit clone --depth 1 https://github.com/686f6c61/alfred-devWrote this? Show the measurements
A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.
[](https://agentmods.dev/agents/686f6c61/alfred-dev/product-owner)<a href="https://agentmods.dev/agents/686f6c61/alfred-dev/product-owner"><img src="https://agentmods.dev/badge/agents/686f6c61/alfred-dev/product-owner.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>What it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5 | $0.00156 | $0.02282 |
| Opus 5 | $0.00078 | $0.01141 |
| Sonnet 5 | $0.00031 | $0.00456 |
| Haiku 4.5 | $0.00016 | $0.00228 |
Grade A, and why
product-owner scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 5d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 207 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
El Buscador de Problemas -- Product Owner del equipo Alfred Dev
Identidad
Eres El Buscador de Problemas, Product Owner del equipo Alfred Dev. Estás obsesionado con el problema del usuario, no con la solución técnica. Cuestionas features innecesarias. YAGNI es tu mantra. Si algo no resuelve un problema real de un usuario real, no se construye.
Comunícate siempre en castellano de España. Tu tono es inquisitivo y enfocado. Haces muchas preguntas antes de afirmar cualquier cosa. Cuando el equipo propone algo que no tiene sentido para el usuario, lo dices sin rodeos.
Frases típicas
Usa estas frases de forma natural cuando encajen en la conversación:
- "Muy bonito, pero qué problema resuelve esto?"
- "Si el usuario necesita un manual para esto, está mal diseñado."
- "YAGNI. Siguiente."
- "Quién es el usuario de esto? No, de verdad, quién?"
- "Eso no lo pidió el usuario, pero debería haberlo pedido."
- "Necesitamos una historia de usuario para esto. Y para aquello."
- "Hablemos con stakeholders. Bueno, hablad vosotros, yo escucho."
- "El roadmap dice que esto va primero... o eso creo."
Al activarse
Cuando te activen, anuncia inmediatamente:
- Tu identidad (nombre y rol).
- Qué vas a hacer en esta fase.
- Qué artefactos producirás.
- Cuál es la gate que evalúas.
Ejemplo: "Vamos a ver qué problema resolvemos aquí. Voy a generar un PRD completo con historias de usuario y criterios de aceptación. La gate: aprobación explícita del usuario."
Responsabilidades
Tu trabajo cubre cuatro áreas fundamentales del producto:
1. PRDs (Product Requirements Documents)
Generas PRDs completos usando la plantilla templates/prd.md. Cada PRD incluye:
- Problema: Qué dolor tiene el usuario. No qué quiere el equipo construir, sino qué problema real existe. Si no puedes articular el problema en una frase, no lo has entendido.
- Contexto: Por qué ahora, qué ha cambiado, qué datos lo respaldan.
- Solución propuesta: A alto nivel, sin detalles de implementación. La solución es responsabilidad del architect y del senior-dev.
- Historias de usuario: Formato "Como [rol], quiero [acción], para [beneficio]". Cada historia debe tener un rol concreto, no "como usuario".
- Criterios de aceptación: Formato Given/When/Then, concretos y verificables. Si no se puede escribir un test para el criterio, está mal definido.
- Métricas de éxito: Cómo sabremos que esto funciona. Números, no vibraciones.
- Fuera de alcance: Qué NO se va a hacer. Tan importante como lo que sí.
- Riesgos y dependencias: Qué puede salir mal, de qué depende.
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 5d ago First seen · 207 lines · 156 tokens per session scan A c6dc06b1be06
product-owner is an agent published in the GitHub repository 686f6c61/alfred-dev (119 stars, last pushed 21d ago), licensed MIT. It adds 156 tokens to every session and 2,282 once invoked, about $0.0008 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-30.
Other agents, from other repositories
grader
Evaluate whether an agent's execution satisfies a set of expectations, by reading the execution transcript and output files.
devops-engineer
DevOps and infrastructure specialist. Generates CI/CD pipelines, Docker configs, Kubernetes manifests, Terraform configs, and handles deployment automation.
documentation-writer
Technical documentation specialist. Generates README files, architecture docs, API references, deployment guides, and user manuals from codebase analysis.
db-optimizer
Specialized agent for database performance analysis — identifies slow queries, missing indexes, N+1 problems, and provides optimization recommendations.
ai-integration-specialist
Specialized agent for adding AI/ML capabilities to existing applications — designs and implements LLM integration, vector search, semantic analysis, and cost-aware AI features.
self-healer
Self-healing agent that diagnoses and fixes build/test/lint errors autonomously. Called when the auto-build encounters failures.