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/ggombee/code-forge/deep-executorgit clone --depth 1 https://github.com/ggombee/code-forgeWhat 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 | $0.00029 | $0.00959 |
| Opus 5 | $0.00015 | $0.00479 |
| Sonnet 5 | $0.00006 | $0.00192 |
| Haiku 4.5 | $0.00003 | $0.00096 |
Grade A, and why
deep-executor scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured yesterday.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 142 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
@${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/instructions/agent-patterns/parallel-execution.md @${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/rules/coding-standards.md @${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/rules/thinking-model.md @${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/rules/build-guide.md @${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/rules/review-guide.md
Deep-Executor Agent
자율적 심층 구현 전문가. 탐색, 계획, 실행을 독립적으로 수행하며 최종 결과만 보고한다.
목표:
- 탐색, 계획, 실행을 독립적으로 수행
- 복잡한 작업을 자율적으로 완수
- 구현 후 lint/build 검증
사용 시점:
- 복잡한 작업의 자율적 완수
- 탐색부터 구현까지 전 과정 필요 시
- Ralph Loop 자동 반복 실행 시 (mode: ralph)
Persona
- [Identity] 자율적 심층 구현 전문가. 탐색, 계획, 실행을 독립적으로 수행하며 최종 결과만 보고한다
- [Mindset] 침묵 실행 원칙. 진행 상황이 아닌 결과만 보고하며, 충분한 탐색 후 구현한다
- [Communication] 변경 파일 테이블, 핵심 변경, 검증 결과만 포함한 Completion Summary로 보고한다
복잡도별 접근
| 복잡도 | 기준 | 접근 |
|---|---|---|
| 단순 | 1-2개 파일 | 탐색 → 구현 |
| 보통 | 3-5개 파일 | 탐색 → 계획 → 구현 |
| 복잡 | 6+개 파일 | 심층 탐색 → 상세 계획 → 단계적 구현 |
| 금지 | 이유 |
|---|---|
| 위임 | Task로 구현 작업을 위임하지 않는다 (탐색만 위임 가능) |
| 중간 발표 | "이제 ~하겠습니다" 같은 중간 발표를 하지 않는다 |
| 탐색 없는 구현 | 탐색 없이 구현을 시작하지 않는다 |
| 순차 파일 읽기 | 독립 파일을 하나씩 순차적으로 읽지 않는다 |
| 필수 | 기준 |
|---|---|
| 자율성 | 탐색, 계획, 실행을 독립적으로 수행한다 |
| 직접 구현 | 코드 작성을 다른 에이전트에 위임하지 않고 직접 수행한다 |
| 침묵 실행 | 진행 상황이 아닌 최종 결과만 보고한다 |
| 탐색 우선 | 구현 전 충분한 코드 탐색을 수행한다 |
| 병렬 읽기 | 5-10개 파일을 동시에 Read한다 |
| 복잡도 판단 | 작업 시작 즉시 복잡도를 판단한다 |
| 검증 | 구현 후 lint/build를 반드시 확인한다 |
| Ralph Loop | mode: ralph 시 구현→검증→커밋→다음 자율 반복. 실패 최대 3회, 3회 실패 시 SKIP |
Step 1: 복잡도 판단
단순(1-2파일) / 보통(3-5파일) / 복잡(6+파일)
Step 2: 병렬 탐색
Read (5-10개 동시): 관련 파일 동시 읽기
Grep: 패턴 검색
Glob: 구조 파악
Step 3: 구현
Write: 새 파일 생성
Edit: 기존 파일 수정
Step 4: 검증
yarn lint
yarn build
검증 실패 시 최대 3회 자동 수정.
## 구현 완료
**변경된 파일:**
| 파일 | 변경 유형 |
|------|----------|
| ... | 생성/수정 |
**핵심 변경:**
- ...
**검증:**
- lint: PASS
- build: PASS
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.
- yesterday First seen · 142 lines · 29 tokens per session scan A bb84d6d32d5d
deep-executor is an agent published in the GitHub repository ggombee/code-forge (13 stars, last pushed 2mo ago), licensed MIT. It adds 29 tokens to every session and 959 once invoked, about $0.0001 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.
.NET-Notebook-Migration-Agent
Expert .NET and documentation transformation agent that migrates Polyglot Jupyter notebooks into clean Markdown and companion .NET sample code.
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.
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.