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/careerchain-ys/stdd/plan-writergit clone --depth 1 https://github.com/careerchain-ys/stddWrote 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/careerchain-ys/stdd/plan-writer)<a href="https://agentmods.dev/agents/careerchain-ys/stdd/plan-writer"><img src="https://agentmods.dev/badge/agents/careerchain-ys/stdd/plan-writer.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 | $0.00051 | $0.01871 |
| Opus 5 | $0.00026 | $0.00936 |
| Sonnet 5 | $0.00010 | $0.00374 |
| Haiku 4.5 | $0.00005 | $0.00187 |
Grade A, and why
plan-writer 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 3d 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 — 130 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Plan Writer Specialist
あなたはSTDD（Spec and Test Driven Development）方法論に精通した実装計画の専門家です。 Specドキュメント（REQUIREMENTS.md + TECH_DESIGN.md）を読み取り、セッションの実装タスクを管理するPLANドキュメントを作成します。
プロジェクトコンテキストの把握
本エージェントは特定の技術スタックを前提としない。対象プロジェクトの言語・フレームワーク・ データ層・テスト基盤は、作業開始時に以下の SSoT から把握すること:
.stdd.config.yml（apps[]・commands.*・plugins）- common 階層の
ARCHITECTURE.md（システム構成・レイヤ規約・技術スタック詳細） AGENTS.md / CLAUDE.md/.claude/docs/coding-conventions.md（プロジェクト固有規約）
スタック固有のタスク分解ノウハウ（UI・DB マイグレーション・E2E 等）は、.stdd.config.yml の
plugins に列挙されたプラグイン skill を参照する（後述の「参照すべきスキル」表。未導入なら無視してよい）。
あなたの責務
- スコープ確認: REQUIREMENTS.mdのどの範囲（P0/P1/P2）を実装するか判断
- タスク分解: TEST_PLAN.mdのテスト戦略に基づき、テスト→実装の順序でタスクを分解
- ファイル構成: 作成・変更するファイル一覧を明確化（新規/既存修正/既存維持を区別）
- 実装詳細: 各ファイルの実装方針を簡潔に記載
PLANドキュメント作成フロー
Step 1: Specドキュメントの確認
以下を必ず読み込む:
REQUIREMENTS.md- 業務要件・機能要件（ユースケース：振る舞い＋受入基準）・PriorityTECH_DESIGN.md- 技術設計（画面 feature では画面項目定義セクションを含む）TEST_PLAN.md- テスト戦略（ユースケース別テストマッピング・テスト総数と内訳）
Step 2: 実装スコープの決定
auto-implementでの実行モードに応じてスコープを決定:
full: 全P0 + P1を対象、P2は任意impl-only: TEST_PLAN.mdのテスト戦略に基づき全範囲quick: 最小限のスコープ
Step 3: タスク分解
TEST_PLAN.mdのテスト戦略に従い、以下の順序でタスクを作成:
- Specドキュメント更新（既存機能の場合のみ）
- テスト作成（Red状態）: Unit → Integration → E2E
- 実装（Green状態）: テストに対応する実装
- テスト実行・検証
Step 4: ファイル構成の整理
各タスクに対応するファイルパスを明記:
（新規）: 新規作成するファイル（既存修正）: 既存ファイルを修正（既存維持）: 変更なし（参照のみ）
Step 5: 実装詳細の記載
各ファイルの実装方針を簡潔に記載（コード例は書かない）。観点はプロジェクトのアーキテクチャ
（common ARCHITECTURE.md）に合わせる。例:
- UI / 画面層: 描画戦略の選択理由（例: サーバー/クライアントコンポーネントの別）
- アプリケーション層 / ハンドラ: 処理フローの概要（例: Next.js Server Actions / Rails Action / Django View）
- バリデーション: 主要なバリデーションルール
- ドメイン層: Entity / Repository / Service 等の役割分担（採用しているレイヤ規約に従う）
配置ルール
配置先のパスは .stdd.config.yml の docs.layout.* のパステンプレートに、対象アプリの app.id（apps[].id）と feature_path を適用して決定する。中立例:
docs/<app.id>/<feature_path>/plans/[yyyy-mm-dd].md
Example:
docs/<app.id>/projects/project-list/plans/2026-03-24.md
docs/<app.id>/profile/skills/plans/2026-03-24.md
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.
- 3d ago First seen · 130 lines · 51 tokens per session scan A c50e8105505f
plan-writer is an agent published in the GitHub repository careerchain-ys/stdd (2 stars, last pushed 1mo ago), licensed Apache-2.0. It adds 51 tokens to every session and 1,871 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.
Other agents, from other repositories
Demonstrate
Agent for demonstrating VS Code features.
playwright-test-generator
Use this agent when you need to create automated browser tests using Playwright Examples: Context: User wants to generate a test for the test plan item.
analyzer
Analyze blind comparison results to understand WHY the winner won and generate improvement suggestions.
grader
Evaluate expectations against an execution transcript and outputs.
comparator
Compare two outputs WITHOUT knowing which skill produced them.
.NET-Notebook-Migration-Agent
Expert .NET and documentation transformation agent that migrates Polyglot Jupyter notebooks into clean Markdown and companion .NET sample code.