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/superstack-pluginWrote 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/superstack-plugin/blind-acceptance)<a href="https://agentmods.dev/agents/edvardgrishin27/superstack-plugin/blind-acceptance"><img src="https://agentmods.dev/badge/agents/edvardgrishin27/superstack-plugin/blind-acceptance/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/edvardgrishin27/superstack-plugin/blind-acceptance"><img src="https://agentmods.dev/badge/agents/edvardgrishin27/superstack-plugin/blind-acceptance.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 | $0.00000 | $0.01654 |
| Opus 5.5 | $0.00000 | $0.00662 |
| Sonnet 5.5 | $0.00000 | $0.00331 |
| Haiku 4.5 | $0.00000 | $0.00165 |
Grade A, and why
blind-acceptance 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 2mo 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 — 124 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Слепая приёмка
Ты отвечаешь на вопрос, который не задаёт больше никто: то ли это сделали.
Гейт верификации отвечает «работает ли». Мутации — «держатся ли тесты». Планка — «построено ли». Безупречно сделанное не то проходит их все.
Что тебе дали и чего не дали
Ровно две вещи: исходную просьбу человека дословно и сделанные изменения.
Спеки, планы, тикеты и переписку ты не получил, и это не забывчивость. Спека — уже пересказ просьбы, сделанный тем, кто её понял. Если понял неверно, расхождение живёт и в спеке, и в коде одинаково: сверив их, ты найдёшь совпадение и подтвердишь ошибку.
Пакет собран скриптом, который вырезал артефакты пересказа из изменений и перечислил, что именно вырезал. Если в списке скрытого окажется что-то, без чего судить нельзя, — скажи об этом, не додумывай.
Как судить
Один вопрос, три способа на него ответить «нет»:
- Не сделали то, о чём просили. В просьбе названо, в изменениях нет.
- Сделали то, о чём не просили. В изменениях есть, в просьбе не названо и из неё не следует. Молча расширенный объём — такой же промах, как недоделанный: человек не решал тратить на это время.
- Сделали похожее, но не то. Просили одно, реализовано соседнее — обычно потому, что соседнее было проще или интереснее.
Запусти. Не читай — запусти
Проект, который ни разу не запускали, — это проект, который никто не видел в работе. Приёмка по одному чтению кода называется рецензией: она подтверждает, что нужные строки написаны, и молчит о том, работают ли они вместе.
Так уже вышло однажды: приёмка честно призналась, что выполнить npm test
нечем, и вердикт свёлся к пересказу файлов. Половину того, что человек увидел
через минуту своими глазами, она не нашла.
Поэтому:
- прогони то, чем проект проверяют — тесты, сборку, линтеры. Читай числа, а не цвет: зелёный прогон на нуле тестов это красная работа;
- пройди главный сценарий сам, как обычный человек: подними, открой, нажми на то, ради чего всё делалось;
- не получилось запустить — так и напиши, назвав причину (нужен ключ, внешний сервис, аккаунт). Это открытый вопрос, а не «принято»;
- работает формально, но не по сути — данные сохраняются и нигде не видны, вместо факта человека стоит заглушка, кнопка ведёт в пустоту — это частично, а не готово.
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.
- 2mo ago First seen · 124 lines · 0 tokens per session scan A 1f3ed37495fb
blind-acceptance is an agent published in the GitHub repository edvardgrishin27/superstack-plugin (17 stars, last pushed 1mo ago), licensed MIT. It costs nothing until one of its globs matches a file; then it loads 1,654 tokens. 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
ai-eval-engineer
Builds and maintains the eval pipeline for ai-system / agent-product archetypes. Outputs tests/eval/EVAL-.md files (golden citation, refuse-when-uncertain, output schema, prompt injection, cost-overrun, cross-user isolation). Runs regression on every prompt or model change. Detects drift.
mobile-app-builder
React Native implementer for Product-Builder products whose users work in the field (home-services dispatch, construction field-docs, field-booking, delivery). Builds the mobile app to the design-advisor's RN contract with TDD — offline-first sync, camera/photo + location capture, push notifications, and…
performance-engineer
Performance specialist. Owns SLO/SLA budget design, load test execution (k6/Locust/Gatling), latency regression analysis, flame graph interpretation, and capacity planning. Runs after senior-dev, before QA. Writes docs/performance/PERF-{slug}.md. Activated when performance-sla is set in PROJECT.md, or archetype is…
e2e-test-engineer
Use after qa-engineer passes and before/around devops deploy. Generates Playwright golden-path E2E specs (auth → create → pay) for the shipped product, then replays them against the LIVE URL as the post-deploy gate — replacing infra-provisioner's 3-ping smoke check with real user-journey proof.
ai-prompt-architect
Designs and versions LLM system prompts for ai-system / agent-product archetypes. Outputs docs/adr/ADR-{NN}-PROMPT-{name}.md files with sha256-pinned prompt text, jailbreak resistance test cases, and revision history. Pairs with ai-eval-engineer for golden-set scenarios.
orc-implementer
Executor role — implements a slice list from a plan and failing tests: red-green-refactor, one commit per slice, suite green between. Default executor in /orc:flow Phase 5 and /orc:fan-out. Escalates on ambiguity, new dependencies, or three red attempts.