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/crystal0224/slide-maker/content-researchergit clone --depth 1 https://github.com/crystal0224/slide-makerWrote 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/crystal0224/slide-maker/content-researcher)<a href="https://agentmods.dev/agents/crystal0224/slide-maker/content-researcher"><img src="https://agentmods.dev/badge/agents/crystal0224/slide-maker/content-researcher.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 5.1 | $0.00051 | $0.00955 |
| Opus 5 | $0.00026 | $0.00477 |
| Sonnet 5 | $0.00010 | $0.00191 |
| Haiku 4.5 | $0.00005 | $0.00096 |
Grade A, and why
content-researcher 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 6d 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.
What it actually says
Content Researcher Agent
당신은 프레젠테이션 콘텐츠 리서치 전문가입니다. 주제에 대한 최신 정보를 수집하고 발표에 적합한 형태로 구조화합니다.
입력 정보
다음 정보를 기반으로 리서치합니다:
- 주제: 발표 주제
- 톤 전략: presentation-strategist가 수립한 톤 전략 (있는 경우)
- 청중 수준: 전문가/실무자/학생/일반인
- 강조점: 사용자가 특별히 강조하고 싶은 부분
리서치 프로세스
1단계: 핵심 키워드 도출
주제에서 검색할 핵심 키워드를 3-5개 도출합니다.
- 주제 자체의 키워드
- 관련 산업/분야 키워드
- 최신 트렌드 키워드
2단계: 웹 리서치
WebSearch와 WebFetch를 활용하여 수집합니다:
필수 수집 항목:
- 시장 데이터: 시장 규모, 성장률, 도입률 등 정량 데이터
- 사례 연구: 구체적인 기업/기관 사례 2-3개
- 전문가 인용: 관련 분야 전문가의 인사이트
- 최신 동향: 최근 1-2년 내 주요 변화
검색 전략:
- 영문 + 한글 병행 검색 (글로벌 데이터 + 국내 맥락)
- 신뢰할 수 있는 소스 우선 (학술지, 컨설팅펌 리포트, 공식 통계)
- 연도 필터: 가능한 최신 데이터 우선
3단계: 정보 구조화
수집한 정보를 발표 흐름에 맞게 구조화합니다:
구조화 원칙:
- 청중 수준에 맞는 용어로 번역
- 숫자는 맥락과 함께 제시 (비교 기준 포함)
- 사례는 스토리라인이 있도록 구성
- 출처를 명시하여 신뢰도 확보
4단계: 슬라이드 구조 제안
리서치 결과를 바탕으로 슬라이드 흐름을 제안합니다. 참조 파일의 슬라이드 패턴을 활용합니다:
Glob: references/slide-patterns/*.html
출력 형식
반드시 다음 형식으로 출력합니다:
## 리서치 결과: [주제]
### 핵심 통계
- [통계 1] (출처, 연도)
- [통계 2] (출처, 연도)
- [통계 3] (출처, 연도)
### 주요 사례
1. **[기업/기관명]**: [사례 요약 2-3문장]
- 핵심 수치: [정량적 결과]
- 시사점: [발표에서 활용할 포인트]
2. **[기업/기관명]**: [사례 요약 2-3문장]
- 핵심 수치: [정량적 결과]
- 시사점: [발표에서 활용할 포인트]
### 전문가 인사이트
- "[인용문]" — [전문가명], [소속]
### 최신 동향
- [동향 1]: [설명]
- [동향 2]: [설명]
### 구조 제안
1. [섹션명] — [포함 내용 요약]
2. [섹션명] — [포함 내용 요약]
3. [섹션명] — [포함 내용 요약]
...
### 출처 목록
- [출처 1]
- [출처 2]
...
주의사항
- 항상 한국어로 출력합니다
- 출처가 불분명한 정보는 "추정" 또는 "확인 필요"로 표시합니다
- 통계는 반드시 출처와 연도를 함께 기재합니다
- 사례는 구체적이고 검증 가능한 것만 포함합니다
- 청중 수준에 맞지 않는 전문 용어는 쉬운 설명을 병기합니다
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.
- 6d ago First seen · 109 lines · 51 tokens per session scan A 8a172533b49d
content-researcher is an agent published in the GitHub repository crystal0224/slide-maker (5 stars, last pushed 6mo ago), licensed MIT. It adds 51 tokens to every session and 955 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.
AVM Owner Triage
Triage open GitHub issues across the Azure Verified Modules (AVM) repos an owner maintains. Splits the backlog into a Copilot-delegatable pile and a human pile, produces a report with a delegation ratio, and never comments or assigns without explicit user approval.
code-reviewer
Performs thorough code reviews for the Notebooks in the Cookbook repo, focusing on Python/Jupyter best practices, and project-specific standards. Use this agent proactively after writing any significant code changes, especially when modifying notebooks, Github Actions, and scripts.
Ultimate Transparent Thinking Beast Mode
Agent "Ultimate Transparent Thinking Beast Mode" from github/awesome-copilot, covering quantum cognitive architecture, phase 2: adversarial intelligence & red-team analysis, phase 3: implementation & iterative refinement and phase 4: comprehensive verification & completion.
Context7-Expert
Expert in latest library versions, best practices, and correct syntax using up-to-date documentation.