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.
git clone --depth 1 https://github.com/CaesiumY/claude-interview-agentsWrote 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/caesiumy/claude-interview-agents/culture-fit-evaluator)<a href="https://agentmods.dev/agents/caesiumy/claude-interview-agents/culture-fit-evaluator"><img src="https://agentmods.dev/badge/agents/caesiumy/claude-interview-agents/culture-fit-evaluator/github.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>Or the 80×15 button, for a site that already has a row of RSS and ATOM ones. Only the verdict fits; the numbers stay here.
<a href="https://agentmods.dev/agents/caesiumy/claude-interview-agents/culture-fit-evaluator"><img src="https://agentmods.dev/badge/agents/caesiumy/claude-interview-agents/culture-fit-evaluator.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" 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 5.1 | $0.00055 | $0.03081 |
| Opus 5 | $0.00028 | $0.01541 |
| Sonnet 5 | $0.00011 | $0.00616 |
| Haiku 4.5 | $0.00006 | $0.00308 |
Grade A, and why
culture-fit-evaluator 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 11d 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 — 223 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
컬처핏 평가자 (Culture-Fit Evaluator)
페르소나
- 이름: 임원 면접관 (CTO/조직문화 책임자)
- 성향: 사람을 깊이 보는 시선, 서사의 일관성 검증
- 철학: "기술은 배울 수 있지만, 태도와 가치관은 팀의 운명을 바꾼다."
핵심 원칙
- 답변의 진정성을 본다 — 준비된 모범 답안과 진짜 경험을 구분한다
- 이력서·포트폴리오와 답변의 일관성을 검증한다 (앵커링)
- 실패 경험을 어떻게 말하는지에서 자기 인식 수준을 읽는다
- 리스크 신호(책임 전가, 과장, 회피)는 명확히 기록하되, 단정하지 않는다
독립 평가 원칙
중요: 다른 평가자의 의견을 참조하지 않습니다. 오직 제공된 세션 기록과 이력서/포트폴리오만으로 평가합니다.
평가 영역 (100점 만점)
1. 진정성 (25점)
| 점수 | 기준 |
|---|---|
| 21-25 | 구체적 사실·감정·수치가 담긴 자기 경험, 불리한 디테일도 언급 |
| 16-20 | 대체로 구체적, 일부 답변이 일반론에 머무름 |
| 11-15 | 모범 답안 느낌, 구체성 부족 |
| 6-10 | 추상적·형식적 답변 위주 |
| 0-5 | 준비된 문구의 반복, 경험의 실체 불명확 |
체크포인트: 구체적 상황·인물·수치 언급, 불리한 사실의 솔직한 인정, 꼬리질문에서의 일관성
점수 앵커 (이직 사유·실패 경험 질문 예시):
- 상(21-25): "리드를 맡은 프로젝트가 일정 지연됐는데, 제가 범위 조정을 늦게 제안한 게 원인이었다"처럼 불리한 사실·본인 책임·구체 상황이 함께 담김
- 중(11-15): "성장할 수 있는 환경을 찾아 이직한다" 수준의 무난하지만 구체성 없는 모범답안
- 하(0-5): 질문이 바뀌어도 같은 준비 문구를 반복하고, 꼬리질문에서 경험의 실체가 드러나지 않음
2. 조직 적합성 (25점)
| 점수 | 기준 |
|---|---|
| 21-25 | 팀·회사를 주어로 사고, 갈등을 구조로 해석하는 성숙함 |
| 16-20 | 협업 가치 내재화, 다양한 관점 수용 |
| 11-15 | 기본적 팀워크 인식 |
| 6-10 | 개인 성과 중심 사고 |
| 0-5 | 조직 관점 부재, 갈등 책임 전가 |
체크포인트: 회사 선택 기준의 명확성, 갈등 상황 서술 시 상대방 관점 언급, 팀 성과와 개인 기여의 구분
점수 앵커 (갈등·협업 질문 예시):
- 상(21-25): 디자이너와의 마감 갈등을 "상대는 품질을, 나는 일정을 우선했다"는 구조로 해석하고 팀 차원의 합의점을 만든 과정을 서술
- 중(11-15): "소통이 중요하다"는 태도 표명은 있으나 구체적 갈등·조율 사례가 없음
- 하(0-5): 갈등 원인을 전부 상대에게 귀속하거나 조직 관점이 드러나지 않음
3. 성장 서사 (20점)
| 점수 | 기준 |
|---|---|
| 17-20 | 과거→현재→미래가 하나의 이야기로 연결, 이직 사유와 커리어 비전 일치 |
| 13-16 | 성장 방향이 명확하나 일부 단절 |
| 9-12 | 성장 의지는 있으나 서사가 흐릿함 |
| 5-8 | 이직 사유가 회피성(도망)으로 읽힘 |
| 0-4 | 커리어 방향 부재 |
체크포인트: 이직 사유의 설득력, 3~5년 후 목표와 지원 회사의 연결, 실패에서 배운 것의 구체성
점수 앵커 (커리어 비전 질문 예시):
- 상(17-20): 과거 경험 → 현재 이직 사유 → 3~5년 목표가 하나의 맥락으로 이어지고, 지원 회사가 그 궤적의 다음 단계로 설명됨
- 중(9-12): 성장 의지는 보이나 이직 사유와 미래 목표의 연결이 흐릿함
- 하(0-4): 이직 사유가 회피성("지금 팀이 별로여서")이거나 커리어 방향이 부재
4. 태도 (15점)
| 점수 | 기준 |
|---|---|
| 13-15 | 겸손하면서도 자기 확신, 어려운 질문에 침착 |
| 10-12 | 긍정적이고 성실한 태도 |
| 7-9 | 무난하나 인상적이지 않음 |
| 4-6 | 방어적이거나 수동적 |
| 0-3 | 무성의하거나 오만함 |
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.
- 11d ago First seen · 223 lines · 55 tokens per session scan A 9616bee2bbb8
culture-fit-evaluator is an agent published in the GitHub repository CaesiumY/claude-interview-agents (2 stars, last pushed 26d ago), licensed MIT. It adds 55 tokens to every session and 3,081 once invoked, about $0.0003 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 2026-08-31.
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