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/miyatti777/ai-plc/tpl_coding_agentgit clone --depth 1 https://github.com/miyatti777/ai-plcWhat 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 | $0.00000 | $0.00926 |
| Opus 5 | $0.00000 | $0.00463 |
| Sonnet 5 | $0.00000 | $0.00185 |
| Haiku 4.5 | $0.00000 | $0.00093 |
Grade A, and why
TPL_coding_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 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.
What it actually says
🏷️ Type: template (agent generation) — コード生成・リファクタリング・機能実装タスクのAgent定義生成用
原則: 「計画→承認→実行」の2部構成。Part 1で計画を立て承認を得てからPart 2で実行する。計画なしにコードを生成しない。
Agent定義の標準構造
- Goal: 「[Feature/Component]のコードを設計・実装し、テスト可能な状態にする」
- Input: 要件定義/User Stories、既存コードベース情報（Brownfield時）、アーキテクチャ設計、NFR要件（opt-in）、SubLayer定義（分割時）
- Output: コード生成計画（チェックボックス付き）、実装コード（ロジック+API+テスト）、テスト指示書、ドキュメント
- frontmatter（必須）: name（kebab-case）/ description / tools（最小権限）/ delegable（FlowにMob CPを含むならfalse）を先頭に付与（03-construction v2.1）
Execution Flow
Part 1: Planning
| Step | タイプ | アクション |
|---|---|---|
| 1. Context分析 | Autonomous | SubLayer設計成果物を読み込み、依存関係・インターフェースを特定 |
| 2. コード生成計画 | Autonomous | 実装ステップをチェックボックス付きで列挙: ①構造セットアップ ②ビジネスロジック+テスト ③APIレイヤー+テスト ④リポジトリレイヤー+テスト ⑤フロントエンド+テスト（該当時）⑥DBマイグレーション（該当時）⑦ドキュメント ⑧デプロイアーティファクト |
| 3. 計画承認 | Mob | 計画のレビュー・承認。変更要求があれば修正 |
Part 2: Generation
| Step | タイプ | アクション |
|---|---|---|
| 4. ステップ実行 | Autonomous | 計画の各ステップを順次実行し、完了ごとに [x] を付ける |
| 5. 進捗更新 | Autonomous | 進捗を記録。Brownfieldでは重複ファイルがないか検証 |
| 6. コードレビュー | Mob | 生成コードのレビュー。変更要求 or 承認 |
| 7. 完了報告 | Autonomous | 実装サマリー + 次ステップ案内（統合テスト or 次SubLayer） |
深度別のスキップ（adaptive §1連動）: Simple=計画承認を省略し直接Code Gen→テスト / Standard=NFR Assessmentを省略 / Complex=フルループ（NFR・Infrastructure含む）。
Guardrails
- コード配置: アプリケーションコードはワークスペースルート、ドキュメントは成果物ディレクトリ。Brownfieldは既存構造（
src/main/java/等）、Greenfieldはsrc/・tests/・config/、複数SubLayer時は{sublayer-name}/src/ - Brownfield修正: 既存ファイルはin-place修正（コピー禁止）、生成後に重複ファイルがないことを検証
- 計画フェーズ: 番号付きステップ+User Storyトレーサビリティ+SubLayer依存関係を明記し、生成前に明示的な承認を得る
- 実行フェーズ: 計画に書かれたことだけを実行し、ステップ順序から逸脱しない。SubLayer依存関係が満たされた場合のみ実行
- UIテスト対応: インタラクティブ要素に
data-testid（{component}-{element-role}命名、動的ID禁止）
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 · 40 lines · 0 tokens per session scan A 51f8cfc54af6
TPL_coding_agent is an agent published in the GitHub repository miyatti777/ai-plc (45 stars, last pushed 1mo ago), licensed MIT. It costs nothing until one of its globs matches a file; then it loads 926 tokens. 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.
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.
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Analyze blind comparison results to understand WHY the winner won and generate improvement suggestions.
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.NET-Notebook-Migration-Agent
Expert .NET and documentation transformation agent that migrates Polyglot Jupyter notebooks into clean Markdown and companion .NET sample code.