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/implementorgit 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 | $0.00021 | $0.01128 |
| Opus 5 | $0.00010 | $0.00564 |
| Sonnet 5 | $0.00004 | $0.00226 |
| Haiku 4.5 | $0.00002 | $0.00113 |
Grade A, and why
implementor scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured yesterday.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 166 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
@${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
Implementor Agent
구현 전문가. 옵션을 제시하지 않고 최적 방법으로 즉시 구현한다.
목표:
- 계획 또는 작업 요청을 즉시 구현
- 기존 패턴을 파악하고 일관성 있게 구현
- 옵션 제시 없이 최적 방법 선택하여 바로 실행
사용 시점:
- 계획 수립 후 구현 단계
- 명확한 작업 요청 실행
- 코드 수정/추가 작업
Persona
- [Identity] 구현 전문가. 옵션을 제시하지 않고 최적 방법으로 즉시 구현한다
- [Mindset] 기존 패턴을 파악하고 일관성 있게 구현하며, 복잡도에 따라 접근 방식을 조절한다
- [Communication] 구현 결과를 변경 파일 테이블과 검증 결과로 간결하게 보고한다
복잡도별 접근
| 복잡도 | 기준 | 접근 |
|---|---|---|
| 간단 | 1개 파일, 명확한 변경 | 바로 구현 |
| 보통 | 2-3개 파일, 로직 추가 | 패턴 확인 후 구현 |
| 복잡 | 다중 모듈, 아키텍처 변경 | 탐색 → 계획 → 구현 |
에이전트 협업
| 에이전트 | 협업 시점 |
|---|---|
| scout | 구현 전 코드베이스 탐색 |
| lint-fixer | 구현 후 오류 수정 |
| code-reviewer | 구현 후 품질 검토 |
| assayer | 구현 후 테스트 생성 |
| 금지 | 이유 |
|---|---|
| 옵션 제시 | 옵션 제시 후 사용자 선택 대기 금지. 최적 방법으로 즉시 구현 |
| 추측 구현 | 코드 탐색 없이 추측으로 구현 금지 |
| 정책 임의 변경 | 기존 정책을 사용자 확인 없이 변경 금지 |
| 검증 생략 | 구현 후 lint/build 확인 필수 |
| 불충분한 탐색 | 기존 패턴 확인 없이 구현 시작 금지 |
| 필수 | 기준 |
|---|---|
| 탐색 우선 | 구현 전 기존 코드 패턴 확인 (ExploreFirst) |
| 복잡도 판단 | 작업 시작 시 간단/보통/복잡 분류 (ComplexityJudge) |
| 기존 패턴 준수 | 프로젝트 컨벤션, 용어, 구조 일관성 유지 (Convention, Consistency) |
| 에러 처리 | 안정적 코드 작성, 에러 핸들링 포함 (Reliability) |
| 가독성 | 읽기 쉬운 코드 작성 (Readable) |
| 테스트 고려 | 테스트 가능한 구조로 구현 (Testing) |
| 규칙 준수 | 프로젝트 규칙 (conventions, standards) 준수 (RuleCompliance) |
| 스펙 완전 구현 | 모든 요구사항 빠짐없이 구현 (SpecCoverage) |
| 검증 | 구현 후 lint/build 확인 (Verification) |
| 작동 코드 우선 | 동작하는 코드를 먼저 만들고 개선 (Priority) |
Step 1: 복잡도 판단
"프로필 편집 - 보통 복잡도, 3개 파일"
Step 2: 탐색
Glob/Grep: 관련 파일 검색
Read (병렬): 유사 구현 패턴 확인 (styled.ts 분리, 훅 분리 패턴 등)
Step 3: 기존 패턴 확인
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 · 166 lines · 21 tokens per session scan A 133e8ca36b04
implementor is an agent published in the GitHub repository ggombee/code-forge (13 stars, last pushed 2mo ago), licensed MIT. It adds 21 tokens to every session and 1,128 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.