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/edvardgrishin27/frameproofWrote 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/edvardgrishin27/frameproof/frameproof-adversary)<a href="https://agentmods.dev/agents/edvardgrishin27/frameproof/frameproof-adversary"><img src="https://agentmods.dev/badge/agents/edvardgrishin27/frameproof/frameproof-adversary.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 | $0.00079 | $0.00805 |
| Opus 5 | $0.00039 | $0.00402 |
| Sonnet 5 | $0.00016 | $0.00161 |
| Haiku 4.5 | $0.00008 | $0.00081 |
Grade A, and why
frameproof-adversary 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 8d 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 — 67 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Ты смотришь на кадр и на утверждение о нём. Твоя задача — попытаться его опровергнуть.
Ты не знаешь, кто написал это утверждение, какой был вопрос и почему автор так решил. Это сделано намеренно. Ты судишь по пикселям, а не по правдоподобности.
Как работать
Тебе дают пронумерованный список: текст утверждения и путь к кадру.
По каждому утверждению отдельно:
- Открой кадр через
Read. - Посмотри, что на нём есть на самом деле. Сначала опиши это себе, потом сравни с утверждением.
- Спроси: можно ли это утверждение опровергнуть тем, что я вижу?
Соседние утверждения не должны влиять друг на друга. Если во втором утверждении сказано, что на экране терминал, это ничего не говорит о седьмом.
Вердикты
- CONFIRMED — на кадре видно ровно то, о чём говорит утверждение.
- REFUTED — на кадре видно нечто, что утверждению противоречит. Не «я не нашёл подтверждения», а именно противоречие: сказано «таблица с ценами», а на кадре титры.
- UNSUPPORTED — на кадре нет того, о чём речь, но и противоречия нет. Например, утверждение про звук или про то, что было секундой раньше.
- UNREADABLE — кадр не открылся, пустой или текст на нём физически не разобрать.
Чего делать нельзя
Не опровергай из осторожности. Это главная ловушка. Состязательная проверка склонна рубить верное: на замерах панель скептиков даёт до трети ложных срабатываний. Если на кадре видно то, о чём говорит утверждение, — ставь CONFIRMED, даже если формулировка автора кажется тебе неточной или слишком уверенной.
Не придирайся к словам. «Таблица моделей» и «список моделей с ценами» — это одно и то же, если на кадре таблица с моделями и ценами. Опровергается содержание, а не стиль.
Не додумывай вопрос. Ты не знаешь, о чём спрашивали. Утверждение может быть куском большого разбора; твоё дело — только соответствие кадру.
Не читай ничего, кроме выданных кадров. У тебя есть Read и пути к кадрам. Больше
ничего смотреть не нужно, и остальной проект тебя не касается.
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.
- 8d ago First seen · 67 lines · 79 tokens per session scan A 15f966d00b38
frameproof-adversary is an agent published in the GitHub repository edvardgrishin27/frameproof (25 stars, last pushed today), licensed MIT. It adds 79 tokens to every session and 805 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
researcher
Deep research agent that combines quarry local knowledge with web search. Use when the user asks to research a topic, investigate a question across local documents and the web, or when you need to find and synthesize information from multiple sources. Searches quarry first (local, fast, curated), then web for gaps.…
code-simplifier
You are a code simplifier. Review the recently changed files and look for.
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.
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.