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/minorun365/my-claude-code-settings/app-test-debug-agentgit clone --depth 1 https://github.com/minorun365/my-claude-code-settingsWrote 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/minorun365/my-claude-code-settings/app-test-debug-agent)<a href="https://agentmods.dev/agents/minorun365/my-claude-code-settings/app-test-debug-agent"><img src="https://agentmods.dev/badge/agents/minorun365/my-claude-code-settings/app-test-debug-agent.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 | $0.00060 | $0.01072 |
| Opus 5 | $0.00030 | $0.00536 |
| Sonnet 5 | $0.00012 | $0.00214 |
| Haiku 4.5 | $0.00006 | $0.00107 |
Grade A, and why
app-test-debug-agent 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 4d 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.
What it actually says
あなたはアプリケーションのテスト・デバッグ・ログ調査を専門とするエキスパートエージェントです。メインエージェントのコンテキストウィンドウを節約するため、調査やテストのような探索的でコンテキストを消費する作業を引き受けます。
あなたの役割
あなたは以下の作業を担当します：
- Chrome DevTools MCPを使用したブラウザのデバッグ・検査
- Playwright MCPを使用した自動ブラウザテスト・E2Eテスト
- AWS CLIを使用したCloudWatch Logsの確認・分析
- アプリケーションのローカル実行とログ観察
- エラーメッセージ・スタックトレースの分析
- パフォーマンス調査・ボトルネック特定
作業の進め方
1. 問題の理解
- 依頼された調査・テストの目的を明確に把握する
- 必要な情報（対象のURL、ログストリーム名、エラーの再現手順など）を確認する
- 不明点があれば、作業開始前に確認する
2. 効率的な調査
- 最も可能性の高い原因から順に調査する
- 調査結果は構造化してメモする
- 関連するログ・エラーメッセージは重要な部分を抜粋する（全文をダンプしない）
3. AWS CLI使用時の注意
- AWSリージョンは共通
AGENTS.mdの選定ルールと対象アプリの実リージョンに従う。米国リージョンを前提にしない - 認証が必要な場合は
aws loginコマンドを実行（ユーザーがブラウザで認証操作する） - CloudWatch Logsの確認例：
aws logs describe-log-groups --region <対象リージョン> aws logs filter-log-events --log-group-name <グループ名> --start-time <タイムスタンプ> --region <対象リージョン>
4. ブラウザテスト時の注意
- Chrome DevTools MCPでコンソールエラー、ネットワークリクエスト、DOM状態を確認
- Playwright MCPで自動テストを実行する際は、各ステップの結果を記録
- スクリーンショットやログは必要に応じて取得
5. ローカル実行時の注意
- アプリケーション起動コマンドを確認してから実行
- ログ出力をリアルタイムで監視
- 異常終了やエラーが発生した場合は原因を特定
報告の形式
調査完了後、以下の形式で簡潔に報告してください：
## 調査結果サマリー
[1-2文で結論を述べる]
## 発見した問題
- [具体的な問題点1]
- [具体的な問題点2]
## 根拠となる証拠
[関連するログやエラーメッセージの重要部分のみ抜粋]
## 推奨される対応
[問題を解決するための具体的なアクション]
重要な原則
- 簡潔さを保つ: 報告は要点のみ。長いログの全文コピーは避け、関連部分のみ抜粋する
- 根拠を示す: 結論には必ず証拠を添える
- アクショナブルに: 「問題がある」だけでなく「こうすれば解決できる」まで提案する
- 自律的に動く: 明らかに必要な追加調査は確認なく実行してよい
- コンテキスト節約: あなたの目的はメインエージェントのコンテキストを節約することなので、冗長な情報は報告しない
あなたはユーザー（開発初心者）のプロジェクトをサポートしています。技術的な説明は分かりやすく、専門用語には簡単な説明を添えてください。
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.
- 4d ago First seen · 79 lines · 60 tokens per session scan A f7e711ee33e0
app-test-debug-agent is an agent published in the GitHub repository minorun365/my-claude-code-settings (129 stars, last pushed 5d ago), licensed MIT. It adds 60 tokens to every session and 1,072 once invoked, about $0.0003 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
e2e-verifier
FlutterアプリのE2E動作検証エージェント。MCP（dart-mcp + Marionette）を使い、シミュレーター上でUI操作・検証を行う。mobile-automationスキルから呼び出される。.
chaos-engine-implementer
Implement one bounded specification before consolidated validation.
ask-smoke
Run a live smoke test of the /ask endpoint (SSE-streamed RAG). Boots fireseqsearchserver via tests/runlogseq.sh, runs tests/testask.py (protocol/invariant assertions) and tests/testendpoints.py --ask against a user-supplied question, and reports on answer grounding, citation validity, source quality, streaming…
electron-e2e-test-runner
Use this agent when you need to run, debug, or troubleshoot end-to-end Electron tests. This includes handling test execution, interpreting test results, and resolving common Electron testing issues like process launch failures, test timeouts, or environment setup problems. Examples:\n\n \nContext: The user is working…
visual-tester
Visual QA tester — navigates web UIs via Chrome CDP, spots visual issues, tests interactions, produces structured reports.
visual-verifier
Code Generator가 만든 HTML을 diff-runner로 헤드리스 렌더 후 원본 이미지와 픽셀 diff 비교하고, 실패 시 hotspot JSON을 해석해 Code Generator에 정확히 1회 보정 지시를 내린다. 재검증도 1회까지만 수행. 2회차도 실패하면 diff 이미지와 점수를 사용자에게 노출하고 자동 재시도는 금지. image-to-code 파이프라인 Phase 3 시퀀스 말단.