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/evb87-tech/corpus/pm-user-advocate-examplegit clone --depth 1 https://github.com/evb87-tech/corpusWhat 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 | $0.00000 | $0.04059 |
| Opus 5 | $0.00000 | $0.02030 |
| Sonnet 5 | $0.00000 | $0.00812 |
| Haiku 4.5 | $0.00000 | $0.00406 |
Grade A, and why
pm-user-advocate-example 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 2d 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 — 406 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Exemple — pm-user-advocate : cas de contradiction acceptation criteria
Ce document illustre le critère d'acceptation de cor-39z :
On a draft PRD targeting persona A but where [[persona-a]] verbatims explicitly say they DON'T want this, the agent surfaces the contradiction with the verbatim cited.
Données d'entrée synthétiques
Draft analysé : output/2026-04-28-feature-ai-suggestions-prd.md
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type: prd
feature: AI-powered task suggestions
date: 2026-04-28
status: draft
wiki-sources: [persona-marie-pm, persona-thomas-dev]
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# PRD — Suggestions de tâches par IA
## Problème
Les product managers passent trop de temps à prioriser leur backlog manuellement.
## Objectifs
- Réduire de 50 % le temps de priorisation hebdomadaire.
- Augmenter le taux d'adoption des suggestions IA à 70 % en 3 mois.
## User stories
En tant que Marie (PM senior), je veux que l'IA suggère automatiquement les prochaines tâches à traiter afin de gagner du temps sur la priorisation. ([[wiki/persona-marie-pm]])
## Exigences
### P0 — Suggestions automatiques activées par défaut
L'IA propose une liste ordonnée de tâches à chaque ouverture du backlog, sans action de l'utilisateur.
## Critères d'acceptation
- L'utilisateur voit une liste de suggestions IA dès l'ouverture du backlog.
- Les suggestions sont classées par score de priorité calculé par le modèle.
## Métriques de succès
- 70 % des suggestions acceptées sans modification en semaine 8.
- Temps de priorisation réduit de 50 % mesuré par télémétrie.
Wiki disponible
wiki/persona-marie-pm.md
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type: persona
sources: [raw/entretien-marie-pm-2026-03.md, raw/survey-pm-tools-2025.md]
last_updated: 2026-03-15
pains: [surcharge cognitive, perte de contexte entre sessions]
goals: [garder le contrôle sur les décisions de priorisation, réduire le bruit]
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# Marie — PM senior
## Résumé
Marie est PM senior dans une scale-up B2B. Elle gère un backlog de 200+ tickets
et priorise en collaboration avec son équipe. Elle valorise le contrôle et la
transparence sur les décisions de priorisation.
## Ce que disent les sources
D'après raw/entretien-marie-pm-2026-03.md : Marie explique que la priorisation
est un acte délibéré, pas une tâche à déléguer. Elle a testé deux outils de
suggestion IA et les a désactivés dans la semaine.
D'après raw/survey-pm-tools-2025.md : 68 % des PM interrogés indiquent préférer
des outils qui assistent sans décider.
## Connexions
- [[wiki/interview-marie-pm-2026-03]] : entretien source
- [[wiki/segment-pm-senior-b2b]] : segment auquel Marie appartient
## Contradictions
Aucune contradiction inter-sources sur ce point.
## Questions ouvertes
Dans quelles conditions Marie accepterait-elle une assistance IA plus active ?
## Profil
PM senior, 7 ans d'expérience, scale-up B2B SaaS, équipe de 4 devs.
## Motivations
- Garder la main sur les décisions stratégiques.
- Réduire le bruit sans perdre le signal.
## Frictions
- Trop de tickets sans contexte suffisant pour prioriser rapidement.
- Outils qui décident à sa place : perte de confiance dans le backlog.
## Verbatims
> "Je ne veux pas qu'un algo décide ce qui est important. Je veux qu'il m'aide
> à voir ce que j'aurais peut-être raté, pas qu'il choisisse à ma place."
> — raw/entretien-marie-pm-2026-03.md
> "Les suggestions automatiques, j'ai essayé. Au bout de trois jours, je ne
> savais plus pourquoi une tâche était en haut. J'ai tout désactivé."
> — raw/entretien-marie-pm-2026-03.md
## Sources
- [[raw/entretien-marie-pm-2026-03.md]]
- [[raw/survey-pm-tools-2025.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.
- 2d ago First seen · 406 lines · 0 tokens per session scan A abc9e313e373
pm-user-advocate-example is an agent published in the GitHub repository evb87-tech/corpus (1 stars, last pushed 4mo ago), licensed MIT. It costs nothing until one of its globs matches a file; then it loads 4,059 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
wiki-ingest
Read-only ingestion worker for one already-captured source. Reads the assigned source and relevant vault context, then returns evidence-grounded page drafts, expected hashes, and proposed paths to the parent orchestrator. It never writes or applies the shared transaction.
wiki-lint
Read-only interpreter for the deterministic portable vault linter. Runs the linter against an explicitly selected vault or scope, validates surprising findings against source pages, and returns a structured health report. It never writes reports or repairs the vault.
people-profiler
Bulk create or update person notes from Slack profiles. Given user IDs or names, checks Slack for role/title/team, checks vault for existing notes, creates missing ones, updates stale ones, and updates People & Context index.
slack-archaeologist
Deep reconstruction of Slack conversations. Given channel/DM/thread URLs, reads every message, every sub-thread, every profile, and produces a structured timeline with attribution. Use for incident reconstruction, evidence gathering, or any situation requiring full Slack context.
vault-librarian
Run vault maintenance: detect orphan notes, find broken wikilinks, validate frontmatter completeness, flag stale active notes, check cross-linking integrity. Invoke via /om-vault-audit or when the user asks for vault cleanup.
canvas-composer
Content strategist for canvas text nodes. Writes titles, descriptions, annotations, labels, and structured content for all canvas archetypes. Follows the 15-30 visible nodes per viewport principle. Content is scannable: headers, bullets, bold. Max 200 words per text node. Context: /canvas generate needs slide content…