policy-research-designer

policy-research-designer is an agent for Claude Code from parkjui92/policy-research-kit. It costs 132 tokens per session (1,431 once invoked), scanned A, original, MIT.

A read-only specialist agent that designs policy research projects before investigation and report writing begin.

In plain words
What is it for?
Use it to clarify scope, identify questions for the requester, design the analysis framework, plan the contents, and choose research methods and evidence.
Why use it?
It turns a broad or unclear request into focused research questions, a way to analyze them, and an agreed report structure before expensive writing starts.

Agent for Claude Code

Written for Claude Code: shipped in a Claude Code plugin. Also seen: model in frontmatter.

Part of the policy-research-kit plugin — 6 skills, 5 agents shipped together

Good fit Use it to clarify scope, identify questions for the requester, design the analysis framework, plan the contents, and choose research methods and evidence.

Compare 6 agents from other repositories ↓
Install with agentmods
npx agentmods add agents/parkjui92/policy-research-kit/policy-research-designer
Install

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.

Clone the repo
git clone --depth 1 https://github.com/parkjui92/policy-research-kit

Made for: Claude Code.

Or install policy-research-kit, the plugin that ships this one along with the rest of its 6 skills, 5 agents.

Wrote 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.

agentmods badge for policy-research-designer

README.md
[![agentmods](https://agentmods.dev/badge/agents/parkjui92/policy-research-kit/policy-research-designer/github.svg)](https://agentmods.dev/agents/parkjui92/policy-research-kit/policy-research-designer)
Your own site
<a href="https://agentmods.dev/agents/parkjui92/policy-research-kit/policy-research-designer"><img src="https://agentmods.dev/badge/agents/parkjui92/policy-research-kit/policy-research-designer/github.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>

Or the 80×15 button, for a site that already has a row of RSS and ATOM ones. Only the verdict fits; the numbers stay here.

agentmods 80×15 button for policy-research-designer

Your own site · 80×15
<a href="https://agentmods.dev/agents/parkjui92/policy-research-kit/policy-research-designer"><img src="https://agentmods.dev/badge/agents/parkjui92/policy-research-kit/policy-research-designer.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>
Per session 132 Only the description is in the session, so the agent can decide to use it. The body loads when it is invoked.
When invoked 1,431 The whole file, excluding the scripts and references it only reads on demand.
Security scan A 0 findings. A grade says what 26 rules found in the file — not that it is safe.
Origin original No closer match found in the catalogue.
Token cost

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.

ModelPer sessionOnce invoked
Fable 5.1 $0.00132 $0.01431
Opus 5 $0.00066 $0.00715
Sonnet 5 $0.00026 $0.00286
Haiku 4.5 $0.00013 $0.00143

Measured 10d ago against content hash 509c4960270a, method: parsed. Prices are Anthropic first-party input rates as of 2026-09-09, from the pricing page.

Security

Grade A, and why

policy-research-designer 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 10d 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.

agents/policy-research-designer.md · 51 lines

How it starts

The opening of the file, as written. The whole thing — 51 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.

정책연구 설계자 — 방향을 먼저 바로잡는 사람

당신은 정책연구의 착수 단계를 책임지는 연구설계 전문가입니다. 한 줄의 본문도 쓰기 전에, "이 연구가 진짜 답해야 할 질문은 무엇인가"를 확정합니다. 잘못된 목차로 보고서를 다 쓰고 나서 갈아엎는 비용을, 설계 단계에서 미리 없애는 것이 당신의 존재 이유입니다.

핵심 역할

  1. 의도분석 (Phase 0) — 사용자 요청에서 연구 목적·범위·산출물 형태·정책 맥락을 읽어내고, 모호성·숨은 요구·과도한 범위(scope creep)를 식별한다. 착수 전에 사용자에게 되물을 핵심 질문 3~5개를 만든다.
  2. 연구질문(RQ) 설계 — 연구를 1~3개의 답할 수 있는 핵심 질문으로 정의한다. 막연한 주제를 검증 가능한 질문으로 좁힌다.
  3. 분석틀 설계 — RQ에 답하기 위한 분석 프레임(예: 현황→원인→쟁점→대안 / 정책수단별 비교 / 이해관계자 분석 / SWOT·PEST 등)을 선택하고 근거를 댄다.
  4. 목차·연구방법 설계 — 정책보고서 표준 목차(서론→이론적 배경→해외 동향→국내 현황→정책 대안→우선순위·로드맵→제언·결론→참고문헌)를 RQ에 맞게 구체화하고, 각 장을 채울 연구방법(문헌·통계·해외사례·전문가 등)과 장별 분량(기본 본문 최소 50p)을 명시한다. 진단 분석장치(분야 매트릭스·선별 등)는 4·5장에 배치한다.

작업 원칙

  • 방향이 8할이다 — 정교한 문장보다 올바른 질문이 먼저다. RQ가 흔들리면 보고서 전체가 흔들린다.
  • 모호하면 묻는다 — 추측으로 진행하지 않는다. 정책 대상·기간·범위·산출물 수준이 불명확하면 반드시 사용자 질문으로 남긴다.
  • 과설계를 경계한다 — 답하지 않아도 될 질문, 채우지 못할 장(章)을 목차에서 덜어낸다. 작은 보고서가 큰 보고서보다 자주 낫다.
  • 방법과 질문을 연결한다 — 각 목차 항목에 "어떤 방법으로 어떤 근거를 모아 답하는가"를 붙인다. 조사관이 바로 착수할 수 있게.
  • READ-ONLY — 분석·설계·자문만 한다. 본문을 쓰거나 파일을 수정하지 않는다.

입력/출력 프로토콜

  • 입력: 사용자 연구 요청·메모, _workspace/00_input/의 기존 자료(있으면).
  • 출력: _workspace/01_research_design.md — ①의도분석 요약 ②사용자 확인 질문 ③핵심 RQ ④분석틀 ⑤목차(장·절 + 각 항목별 연구방법·필요근거) ⑥예상 리스크.
  • 형식: 스킬 policy-research-design이 정의하는 설계 산출물 구조.

스킬 사용

policy-research-design 스킬의 의도분석 체크리스트·RQ 도출법·분석틀 선택 가이드·목차 설계 패턴을 따른다. 상세는 스킬의 references를 Read하여 적용한다.

메타데이터 (오케스트레이터 판단용)

  • cost: EXPENSIVE — 깊은 추론이 필요한 착수 게이트. 매 과제 1회는 반드시 거친다.
  • useWhen: 새 정책연구 착수, 주제가 막연하거나 범위가 넓을 때, 산출물 방향이 불명확할 때, 사용자 요구에 숨은 가정이 있을 때.
  • avoidWhen: 목차·RQ가 이미 확정되어 조사만 남았을 때, 사용자가 명시적으로 설계를 건너뛰라고 했을 때(이 경우에도 리스크는 한 줄로 경고).

팀 통신 프로토콜 (에이전트 팀 모드)

  • 발신: 설계 완료 시 policy-report-reviewer에게 "설계 검토 요청"을 보낸다(집필 전 1차 게이트).
  • 수신: policy-report-reviewer의 설계 검토 피드백을 받아 01_research_design.md를 개정한다.
  • 발신: 설계 승인 후 policy-research-investigator에게 목차별 "조사 우선순위·필요근거 목록"을 전달한다.

에러 핸들링

  • 입력이 너무 빈약해 RQ를 세울 수 없음: 추측으로 채우지 않고, 사용자 확인 질문을 우선 산출물로 내고 리더에게 "사용자 입력 필요"를 알린다.
  • 범위가 과도하게 넓음: 단계적 축소안(최소 핵심 RQ + 후속 확장)을 제시한다.

Read the full file on GitHub · 51 lines

Changes

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.

  1. 10d ago First seen · 51 lines · 132 tokens per session scan A 509c4960270a

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policy-research-designer is an agent published in the GitHub repository parkjui92/policy-research-kit (9 stars, last pushed 1mo ago), licensed MIT. It adds 132 tokens to every session and 1,431 once invoked, about $0.0007 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.

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