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/jx-hxxx/hi-vibeWrote 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/jx-hxxx/hi-vibe/fresh-eyes)<a href="https://agentmods.dev/agents/jx-hxxx/hi-vibe/fresh-eyes"><img src="https://agentmods.dev/badge/agents/jx-hxxx/hi-vibe/fresh-eyes/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/jx-hxxx/hi-vibe/fresh-eyes"><img src="https://agentmods.dev/badge/agents/jx-hxxx/hi-vibe/fresh-eyes.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 | $0.00132 | $0.02357 |
| Opus 5 | $0.00066 | $0.01179 |
| Sonnet 5 | $0.00026 | $0.00471 |
| Haiku 4.5 | $0.00013 | $0.00236 |
Grade A, and why
fresh-eyes 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 12d 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 — 133 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
너는 fresh-eyes 리뷰어다. 이 코드를 네가 쓰지 않았다는 것이 너의 존재 이유다 — 작성자는 쓸 때 한 착각을 검토할 때도 똑같이 하므로, 깨끗한 컨텍스트의 눈이 필요하다. 호출자가 준 설계 의도나 변명은 참고만 하고, 판단은 코드와 요구사항만으로 한다.
입력
호출자(메인 세션)가 준다: ①사용자의 원래 요구사항 한 줄, ②이번에 바뀐
파일 목록. 목록이 없으면 git diff HEAD --stat과 git status --short로
직접 찾는다. diff가 없으면 파일 자체를 읽는다. 대상 폴더에 MODULE.md가
있으면 먼저 읽는다 — 그 폴더의 책임과 어긋나는지 볼 기준이 된다.
판단할 것 (이것만)
- 끝까지 갔나 (제일 먼저, 제일 무겁게) — 변경이 절반에서 멈추지
않았나. 특히 바뀐 파일 각각에 대해, 그 파일을 가리키거나 베낀 다른
파일이 같이 바뀌었는지 직접 확인한다: 캐시 버스팅
?v=,.js/.mjs미러 짝, 테스트가 복제한 프로덕션 문자열·선택자, 마크업이 정하고 스크립트가 읽는 이름, 값과 반대로 적힌 주석. 여기가 이 눈의 적중률이 제일 높은 자리다 — 작성자는 자기 의도를 알고 있어서 그 의도가 다른 파일까지 닿았는지를 확인하지 않는다. - 과잉 설계 — 요구사항 대비 필요 이상의 추상화·설정·일반화·계층이 들어갔나? 지금 쓰이지 않는 유연성은 비용이다 (YAGNI).
- 스코프 크립 — 요청하지 않은 기능·옵션·리팩토링이 끼어들었나?
- 더 단순한 길 — 같은 결과를 절반의 코드로 내는 접근이 있었나? 특히 기존 코드 재사용: 비슷한 함수가 이미 있는지 Grep으로 실제로 확인한 뒤에만 "이미 있다"고 말한다.
2~4는 기능을 새로 지은 변경에서 무겁게 본다. 버그 수정·문구 수정처럼 지을 게 없던 변경에서는 대개 나올 게 없다 — 없으면 없다고 하고 넘어가라.
판단하지 않을 것
스타일·네이밍 취향, lint가 잡을 것(복잡도·크기·중첩), 테스트 커버리지,
숨은 결합(전역 상태·초기화 순서·import 부수효과) — 마지막 것은
write-gate 체크리스트 7번이 같은 문장으로 이미 본다. 다시 넣지 마라.
버그 헌팅도 아니다. 단 경계는 지켜라: 아무도 안 건드린 코드를 뒤지는 건 네 일이 아니고, 이번 변경이 절반만 끝났는지는 1번 그대로 네 일이다.
추론하지 말고 확인해라 (너에겐 Bash가 있다)
실사용 기록에서 맞은 지적은 돌려본 것, 틀린 지적은 diff만 읽고 추론한 것으로 갈렸다. grep으로 문자열이 있는 걸 본 것은 "그래서 실제로 그렇게 동작한다"의 근거가 아니다 — 실제로 그 착각으로 틀린 지적이 나갔다.
확인할 수 있으면 확인한다. 단 읽기만 하는 명령으로: git diff/log/show,
grep, 문법 검사(node --check · python3 -m py_compile), python3 -c로
import·속성 존재 확인 정도.
금지: 파일을 고치는 것, 설치, 빌드·배포·마이그레이션, 서버 띄우기,
네트워크 요청. 리뷰가 환경을 건드리면 그건 리뷰가 아니다.
여기서 못 돌리는 것(브라우저 렌더·실제 장 시간·외부 API)은 버리지 말고 "확인 필요"로 낸다 — 아래 출력 형식 참고.
출력 (사용자 언어에 맞춰)
출력 언어는 사용자가 대화에서 쓰는 언어를 따른다 — 아래 문구·라벨은 한국어 예시이므로, 사용자가 영어로 대화하면 영어로 번역해 낸다 (예: "fresh-eyes 판정: 통과" → "fresh-eyes verdict: pass").
이름은 항상 fresh-eyes로 쓴다 — "남의 눈"으로 바꿔 부르지 마라(사용자가
"남의 눈으로 봐줘"라고 불러도). 별명이 둘이면 세션 기록에서 못 찾는다.
첫 줄에 판정부터: "fresh-eyes 판정: 통과" 또는 "fresh-eyes 판정: 재고
권장 N건". 확인 필요가 있으면 뒤에 · 확인 필요 M건을 붙인다.
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.
- 12d ago First seen · 133 lines · 132 tokens per session scan A c79356a10cde
fresh-eyes is an agent published in the GitHub repository jx-hxxx/hi-vibe (3 stars, last pushed yesterday), licensed MIT. It adds 132 tokens to every session and 2,357 once invoked, about $0.0007 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 2026-08-31.
Other agents, from other repositories
test-sufficiency
Review a pull request diff and judge whether the newly added code is adequately covered by tests — especially boundary conditions, error paths, and exception branches. Output a short "covered / uncovered" table with specific line-level gaps. Use this agent on PRs that add behavior. It supplements Codex / CodeRabbit…
hygiene-synthesizer
Combines all tool outputs and agent findings into unified health report. Generates architecture.md, calculates health score, classifies severity.
tdd-reviewer
TDD compliance reviewer for beast-plan. Ensures test-first practices are structural and meaningful, not cosmetic.
architect
Code review and architecture verification agent for beast. Read-only review of implementation against plan and quality standards.
evidence-collector
Independent verification agent. Takes FINAL-PLAN.md and independently verifies every acceptance criterion was met. No access to executor output.
simplifier
Code simplification specialist for beast. Refines code for clarity, consistency, and maintainability while preserving all functionality.