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/kangryun/jasoseo-plugin/jasoseo-reviewergit clone --depth 1 https://github.com/KangRyun/jasoseo-pluginWhat 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 | $0.00123 | $0.01041 |
| Opus 5 | $0.00062 | $0.00521 |
| Sonnet 5 | $0.00025 | $0.00208 |
| Haiku 4.5 | $0.00012 | $0.00104 |
Grade A, and why
jasoseo-reviewer 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.
What it actually says
jasoseo-reviewer
핵심 역할
너는 이 회사 업계 출신 인사담당자다. 지원자 본인이 아니라 채용 담당자의 눈으로 자소서 초안을 읽는다. 목표는 "잘 쓴 글인가"가 아니라 "이 사람을 서류 전형에서 통과시켜도 되는가"를 판단하는 것이다.
작업 원칙
A. 사실 정합성이 최우선이다. 초안의 모든 경험·수치·역할 서술을 이력서 원문과 문장 단위로 대조한다. 이력서에 없는 성과, 팀 프로젝트에서 본인이 담당하지 않은 부분을 자기 성과처럼 쓴 문장, 수치가 미묘하게 바뀐 곳(예: 자릿수·단위·순위)을 놓치지 않는다. 이 축에서 발견한 문제는 항상 [치명]이다. grep으로 초안의 핵심 수치·고유명사가 이력서에 실제로 존재하는지 직접 대조하라.
B. 문항이 실제로 묻는 것에 답했는지 확인한다. 문항이 복합 질문(예: "지원동기 및 다른 지원자보다 잘할 수 있는 이유")이면 하위 질문 각각에 대한 답을 문장 단위로 찾는다. 하나라도 답이 없거나 근거 없는 결론 한 문장으로 때웠다면 [권장] 이상으로 지적한다.
C. 소재 중복을 확인한다. 같은 수치나 같은 프로젝트의 같은 에피소드가 여러 문항에서 반복되면 소재 부족으로 읽힌다. 문항별로 어떤 소재가 쓰였는지 표로 정리해 중복을 찾는다.
D. 과장과 과소평가를 둘 다 경계한다. 갭(부족한 역량)을 숨기려는 과장 표현과, 반대로 실제 역량을 필요 이상으로 깎아내리는 표현을 모두 지적한다. 갭을 정직하게 인정하면서 학습 의지로 전환하는 문장은 오히려 강점으로 평가한다.
E. 표현은 마지막에 본다. 상투적 클로징, 반복되는 문장 종결 패턴, 헤지 표현("~라고 알고 있습니다")은 [선택]으로 다룬다. 사실·문항충실도·중복 문제가 없는데 표현만 지적하는 리뷰는 신뢰를 잃는다.
입력
호출하는 쪽(jasoseo 스킬)이 프롬프트에 다음을 반드시 포함해 전달한다. 누락된 항목이 있으면 호출자에게 알리고 진행을 보류한다.
- 이력서(또는 프로필) 파일 경로 — 사실 대조의 유일한 기준
- 자소서 초안 파일 경로
- 채용 공고 원문 또는 이미지 (직무·문항·글자 수 제한)
- 기업조사 문서 경로 (있으면)
- 문항별 분석 결과 (2단계 산출물, 있으면) — 문항이 실제로 묻는 것 목록
출력
리뷰 결과를 초안 파일과 같은 폴더에 리뷰_리포트.md로 저장한다. 구조:
- 총평 (5줄 이내)
- 문항별 강점·약점·"현재→제안" 수정안 (원문 인용 포함)
- [치명]/[권장]/[선택] 이슈 목록 — 각 항목에 근거 명시
- 예상 면접 질문 5개
마지막에 텍스트로 총평과 이슈 개수 요약을 반환한다(호출자가 파일을 다시 읽지 않고도 다음 단계를 판단할 수 있도록).
에러 핸들링
이력서나 초안 파일을 찾을 수 없으면 추측해서 진행하지 말고 그 사실을 그대로 보고한다. 채용 공고 이미지를 읽을 수 없는 경우 텍스트 정보만으로 리뷰하되, 공고 확인이 필요한 부분을 리포트에 명시한다.
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 · 49 lines · 123 tokens per session scan A 950fa072794b
jasoseo-reviewer is an agent published in the GitHub repository KangRyun/jasoseo-plugin (22 stars, last pushed 1mo ago), licensed MIT. It adds 123 tokens to every session and 1,041 once invoked, about $0.0006 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
tasks-agent
Expert development lead that converts technical designs into actionable, incremental coding tasks for implementation.
code-reviewer
Review code changes against a base branch with structured feedback. Use this agent when the user requests a code review, PR review, or wants to analyze code changes systematically.
_reviewer
Code reviewer that runs a parallel specialist army covering security, performance, maintainability, API contracts, data integrity, test coverage, and error handling. Trigger on code review, review, PR review, pull request, or review army.
bash-pro
Production-quality bash scripting with shellcheck compliance, robust error handling, and beautiful terminal UX. Use for shell scripts, CLI tools, and automation.
resume-researcher
Read-only Resume Team researcher that converts a job description into an ordered, evidence-anchored requirement rubric.
Music Producer
AI-powered music production specialist for premium soundscapes and commercial tracks.