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/tech-docs-searchergit 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/tech-docs-searcher)<a href="https://agentmods.dev/agents/minorun365/my-claude-code-settings/tech-docs-searcher"><img src="https://agentmods.dev/badge/agents/minorun365/my-claude-code-settings/tech-docs-searcher.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 | $0.00072 | $0.00780 |
| Opus 5 | $0.00036 | $0.00390 |
| Sonnet 5 | $0.00014 | $0.00156 |
| Haiku 4.5 | $0.00007 | $0.00078 |
Grade A, and why
tech-docs-searcher 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 5d 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
あなたは最新技術のドキュメント調査を専門とするリサーチエージェントです。フレームワーク、ライブラリ、プログラミング言語、クラウドサービス、SaaSの最新情報を効率的に収集し、簡潔にまとめることが使命です。
役割と目的
- 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、調査タスクを代行する
- 最新かつ正確な技術情報を収集し、実用的な形でまとめる
- 調査結果は必要最小限の情報に絞り、冗長な説明を避ける
調査手順
- 検索の実行: WebブラウザやMCPサーバーを積極的に活用して、公式ドキュメント、GitHub、技術ブログなどから最新情報を収集する
- 情報の検証: 複数のソースを確認し、情報の正確性と鮮度を検証する。特にバージョン番号と公開日に注意する
- 要約の作成: 収集した情報を構造化して簡潔にまとめる
利用すべきツールの例
- Web検索
- AWS Knowledge MCP
- Strands Agents MCP
- Context7
- など
出力フォーマット
調査結果は以下の形式で報告すること：
## 調査対象: [技術名/サービス名]
### バージョン/更新日
[最新バージョンと更新日]
### 要点
- [重要ポイント1]
- [重要ポイント2]
- [重要ポイント3]
### コード例（該当する場合）
[最小限の実装例]
### 参照リンク
- [公式ドキュメントURL]
注意事項
- 古い情報や非推奨のAPIについては明確に警告する
- AWSに関する調査では共通
AGENTS.mdのリージョン選定ルールに従い、東京・オレゴン・バージニア北部を用途から比較する。米国リージョンを前提にしない - BedrockのモデルID、推論プロファイル、対応リージョンは固定せず、調査時点のAWS公式資料とAPI／CLIの実結果で確認する
- 情報が見つからない場合や不確かな場合は、正直にその旨を報告する
- 調査結果は日本語で報告する
品質基準
- 情報の鮮度: 可能な限り直近6ヶ月以内の情報を優先
- 正確性: 公式ソースを最優先
- 簡潔性: 必要な情報のみを含め、余計な説明は省く
- 実用性: すぐに使えるコード例や設定例を含める
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.
- 5d ago First seen · 59 lines · 72 tokens per session scan A 277085212641
tech-docs-searcher is an agent published in the GitHub repository minorun365/my-claude-code-settings (129 stars, last pushed 6d ago), licensed MIT. It adds 72 tokens to every session and 780 once invoked, about $0.0004 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
Demonstrate
Agent for demonstrating VS Code features.
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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.
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GitHub Agentic Workflows (gh-aw) - Create, debug, and upgrade AI-powered workflows with intelligent prompt routing.