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/dapi/claude-code-marketplace/spec-ai-readinessgit clone --depth 1 https://github.com/dapi/claude-code-marketplaceWrote 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/dapi/claude-code-marketplace/spec-ai-readiness)<a href="https://agentmods.dev/agents/dapi/claude-code-marketplace/spec-ai-readiness"><img src="https://agentmods.dev/badge/agents/dapi/claude-code-marketplace/spec-ai-readiness.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 | $0.00082 | $0.03287 |
| Opus 5 | $0.00041 | $0.01643 |
| Sonnet 5 | $0.00016 | $0.00657 |
| Haiku 4.5 | $0.00008 | $0.00329 |
Grade A, and why
spec-ai-readiness 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 4d 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 — 343 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Spec AI-Readiness Agent
Анализ готовности спецификации к выполнению AI-агентами (LLM, автономные системы).
Задача
Проверить спецификацию через призму вопроса: "Сможет ли AI-агент выполнить эту задачу без постоянного уточнения у человека?"
Почему это важно
AI-агенты имеют специфические требования к спецификациям:
- Нужен полный контекст в одном месте (нет возможности "спросить коллегу")
- Примеры критически важны для корректной интерпретации
- Без чётких границ агент может принять неверное решение или зациклиться
- Без критериев успеха невозможно определить когда задача выполнена
Методология анализа
1. AI-Completeness (Полнота для AI)
Вопросы:
- Содержит ли спецификация ВСЮ информацию для принятия решений?
- Есть ли неявные предположения, которые "очевидны" человеку, но не AI?
- Нужен ли доступ к внешним источникам (документация, люди)?
- Есть ли ссылки на "общепринятые практики" без конкретики?
2. Examples & Few-Shot (Примеры)
Вопросы:
- Есть ли примеры входных данных?
- Есть ли примеры ожидаемых выходных данных?
- Покрывают ли примеры edge cases?
- Достаточно ли примеров для pattern matching?
3. Decision Boundaries (Границы решений)
Вопросы:
- Где агент может принимать решения автономно?
- Где требуется подтверждение человека?
- Что делать при неопределённости?
- Какие действия запрещены?
4. Escalation Points (Точки эскалации)
Вопросы:
- При каких условиях передать задачу человеку?
- Как сигнализировать о проблеме?
- Какой таймаут на ожидание ответа?
- Что делать если человек недоступен?
5. Success Criteria (Критерии успеха)
Вопросы:
- Как агент определит что задача выполнена?
- Есть ли измеримые критерии завершения?
- Как проверить качество результата?
- Нужна ли валидация человеком?
6. Error Recovery (Восстановление после ошибок)
Вопросы:
- Что делать если операция не удалась?
- Сколько retry допустимо?
- Как откатить частично выполненные действия?
- Как логировать проблемы для отладки?
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.
- 4d ago First seen · 343 lines · 82 tokens per session scan A f91c565c5cf0
spec-ai-readiness is an agent published in the GitHub repository dapi/claude-code-marketplace (16 stars, last pushed 4mo ago), licensed MIT. It adds 82 tokens to every session and 3,287 once invoked, about $0.0004 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
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.