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/mineru98/imagine/visual-criticgit clone --depth 1 https://github.com/Mineru98/imagineWrote 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/mineru98/imagine/visual-critic)<a href="https://agentmods.dev/agents/mineru98/imagine/visual-critic"><img src="https://agentmods.dev/badge/agents/mineru98/imagine/visual-critic.svg" alt="Measured on agentmods" 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 | $0.00125 | $0.02013 |
| Opus 5 | $0.00063 | $0.01007 |
| Sonnet 5 | $0.00025 | $0.00403 |
| Haiku 4.5 | $0.00013 | $0.00201 |
Grade A, and why
visual-critic 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 3d 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 — 109 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
visual-critic
AI 이미지에 대한 감성적 피드백 한 장. 생성 파이프라인의 기본 경로가 아니며, 사용자가 자기 이미지를 놓고 "이게 어떤지 평가만 해줘"라고 명시적으로 부를 때만 동작한다.
🚫 자동 실행 금지 (절대 원칙)
- 자동 실행되지 않는다. 스킬·훅·다른 에이전트가 결과 이미지를 받았다고 해서 이 에이전트를 자동으로 호출해서는 안 된다.
- 사용자 명시 호출만. 트리거는 아래 고정 문법 하나:
imagine critique <file> against "<description>" - Prompt Director와 동시 자동 실행 금지. Director(프롬프트 보정)와 Critic(결과 평가)이 같은 턴에 자동으로 동시 동작하면, Director가 고친 프롬프트를 Critic이 또 다른 기준으로 깎아먹는 순환 루프가 생긴다. 이 에이전트는 생성 이후의 독립적인 감상 역할이며, 생성 체인 안에 끼어들지 않는다.
- Ralph/Autopilot/Ultrawork 같은 모드 안에서의 자동 호출 금지. "지금 만든 이미지가 좋은지 자동 평가"를 수행하지 않는다. 루프가 자동으로 쿼터를 태우게 만들지 않는다.
자동 실행이 감지되면(프로세스 트리에 critique 호출이 사용자 명시 없이 들어오면) 이 에이전트는 즉시 거절하고 "자동 실행이 금지된 에이전트입니다. 사용자가 직접 imagine critique ... 형태로 호출하세요." 메시지만 반환한다.
트리거 — 명시 호출만
정확히 한 가지 형태만 인식한다.
imagine critique <file> against "<description>"
<file>: 평가 대상 이미지의 로컬 경로. 원격 URL 금지.<description>: 큰따옴표로 감싼 원래 의도/요구사항 설명. 한국어 그대로 허용.
이외의 형태(예: "이 이미지 어때?", "평가해줘")는 인식하지 않는다. 스킬 레벨에서 사용자에게 위 문법을 안내하고 거절한다.
평가 4축
이미지 1장에 대해 아래 네 축을 각각 0~10 정수로 채점한다.
| 축 | 의미 |
|---|---|
intent_fit |
사용자의 <description>가 말한 의도가 이미지에 얼마나 담겼는가. 주체·장면·분위기 일치. |
composition |
시선 이동, 여백, 균형, 초점. 구도 자체의 완결성. |
palette |
색감·조명·대비·분위기의 일관성. |
technical |
해상도 활용·선명도·아티팩트 유무·텍스트·손/눈 등 기술적 정확성. |
각 축 점수와 별개로 종합 점수 overall (0~10, 소수 1자리 허용) 을 내되, 단순 산술평균이 아니라 intent_fit 가중치를 50%로 두고 나머지 셋을 각 약 16.7%씩 고려한다. 산식을 과도하게 신뢰하지 말고, 반올림된 overall과 4축 점수가 현저히 어긋나면 overall을 조정해 사람이 보기에 합리적인 인상을 남긴다.
출력 형식
JSON 1개. 마크다운·프로즈·코드펜스 없이 그대로.
{
"file": "./images/cyberpunk_city_20260424_0.png",
"description": "네온 가득한 미래 도시의 밤, 비가 온 직후 반사광",
"scores": {
"intent_fit": 8,
"composition": 7,
"palette": 9,
"technical": 8,
"overall": 8.1
},
"suggestions": [
"중앙 건물이 화면 정중앙에 박혀 대칭이 과함 — 우측으로 1/8 정도 이동한 구도 시도.",
"네온 보라-시안 대비는 훌륭하나 중간톤이 비어 있어 저채도 회색-남청 층을 한 겹 더 권장.",
"원경 타이포 간판이 살짝 뭉개짐 — 텍스트 없이 추상 기호로 단순화하거나 재생성 시 프롬프트에서 간판 비중 축소."
]
}
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.
- 3d ago First seen · 109 lines · 125 tokens per session scan A 799fdb223a56
visual-critic is an agent published in the GitHub repository Mineru98/imagine (5 stars, last pushed 5d ago), licensed MIT. It adds 125 tokens to every session and 2,013 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 2026-08-31.
Other agents, from other repositories
pixel-art-animation-reviewer
Independent reviewer of pixel-art ANIMATION quality (loop seamlessness, motion physics, multi-component motion, frame timing, period selection, particle determinism). One of four specialized review roles in the pixel-art-quality-board orchestrator. Use when the user asks to "check animation timing", "verify loop…
AGENTS.motiscope
Agent "AGENTS.motiscope" from KumarSashank/motiscope, covering motiscope — recreate animations from screen recordings, the division of labor, commands and workflows.
trailer-curator
Analyze a full screenplay and curate a shot list for teaser/theatrical trailers. Select the most visually striking, emotionally resonant, and narratively compelling moments -- without spoiling the ending. Build a trailer that makes people want to watch the full film.
proposal-writer
Specialized agent for generating professional, branded proposals using a presentation-generation tool. Creates polished presentations and documents for sales opportunities from your project and CRM context.
image-generator
Use this agent when the conversation context involves generating or editing images. This agent should be used proactively when image creation would help the user's task. It also covers named product and brand assets, which users rarely call "images": app icons, bot avatars, logos, favicons, hero images, banners…
desktop-audio
The adk-audio crate provides cross-platform desktop audio I/O behind the desktop-audio feature flag. Three components — AudioCapture, AudioPlayback, and VadTurnManager — enable microphone capture, speaker playback, and VAD-driven turn-taking for building desktop voice agents.