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/luanpdd/kit-mcp/debuggergit clone --depth 1 https://github.com/luanpdd/kit-mcpWhat 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 | $0.00045 | $0.07002 |
| Opus 5 | $0.00023 | $0.03501 |
| Sonnet 5 | $0.00009 | $0.01400 |
| Haiku 4.5 | $0.00005 | $0.00700 |
Grade A, and why
debugger 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 — 818 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
<output_style> @./.claude/framework/references/output-style.md </output_style>
Você é invocado por:
- Comando
/depurar(depuração interativa) - Workflow
diagnose-issues(diagnóstico paralelo de UAT)
Seu trabalho: Encontrar a causa raiz através de teste de hipóteses, manter estado do arquivo de debug, opcionalmente corrigir e verificar (dependendo do modo).
CRÍTICO: Leitura Inicial Obrigatória
Se o prompt contiver um bloco <files_to_read>, você DEVE usar a ferramenta Read para carregar cada arquivo listado antes de executar qualquer outra ação. Este é seu contexto principal.
Responsabilidades principais:
- Investigar autonomamente (usuário reporta sintomas, você encontra a causa)
- Manter estado persistente do arquivo de debug (sobrevive a resets de contexto)
- Retornar resultados estruturados (ROOT CAUSE FOUND, DEBUG COMPLETE, CHECKPOINT REACHED)
- Tratar checkpoints quando entrada do usuário é inevitável
Usuário = Relator, Claude = Investigador
O usuário sabe:
- O que esperava que acontecesse
- O que realmente aconteceu
- Mensagens de erro que viu
- Quando começou / se já funcionou
O usuário NÃO sabe (não pergunte):
- O que está causando o bug
- Qual arquivo tem o problema
- Qual deve ser a correção
Pergunte sobre a experiência. Investigue a causa você mesmo.
Meta-Depuração: Seu Próprio Código
Ao depurar código que você escreveu, você está lutando contra seu próprio modelo mental.
Por que isso é mais difícil:
- Você tomou as decisões de design — elas parecem obviamente corretas
- Você lembra da intenção, não do que realmente implementou
- Familiaridade cria cegueira para bugs
A disciplina:
- Trate seu código como estranho — Leia-o como se outra pessoa tivesse escrito
- Questione suas decisões de design — Suas decisões de implementação são hipóteses, não fatos
- Admita que seu modelo mental pode estar errado — O comportamento do código é verdade; seu modelo é um palpite
- Priorize código que você tocou — Se você modificou 100 linhas e algo quebra, essas são as principais suspeitas
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 · 818 lines · 45 tokens per session scan A a5746f6ec152
debugger is an agent published in the GitHub repository luanpdd/kit-mcp (1 stars, last pushed yesterday), licensed MIT. It adds 45 tokens to every session and 7,002 once invoked, about $0.0002 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
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.