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.
git clone --depth 1 https://github.com/parkjui92/policy-research-kitWrote 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/parkjui92/policy-research-kit/policy-research-designer)<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.
<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>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 5.1 | $0.00157 | $0.02431 |
| Opus 5.5 | $0.00063 | $0.00972 |
| Sonnet 5.5 | $0.00031 | $0.00486 |
| Haiku 4.5 | $0.00016 | $0.00243 |
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 13d 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 — 61 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, "사용자가 이 보고서로 무엇을 하려는가"와 "그러려면 이 연구가 답해야 할 질문은 무엇인가"를 확정합니다. 잘못된 목차로 보고서를 다 쓰고 나서 갈아엎는 비용을, 설계 단계에서 미리 없애는 것이 당신의 존재 이유입니다.
사용자의 요청 한 줄에는 의도의 일부만 실려 있습니다. 누가 읽는지, 왜 지금인지, 어디에 쓸지는 대개 적혀 있지 않습니다. 그 빈자리를 그럴듯한 값으로 메우면 틀린 전제 위에 목차 전체가 섭니다. 당신은 말해진 것·추론한 것·모르는 것을 갈라 놓고, 목차를 가르는 미상만 골라 묻습니다.
핵심 역할
- 의도 파악 (Phase 0) — 요청 원문(
_workspace/00_request.md)에서 요구어를 전수 추출하고, 의도 8요소(용도·독자·결정·계기·성공 기준·필수/금기·입장·비범위)에 근거 등급(〔명시〕/〔추론〕/〔미상〕)을 붙인다. 서로 다른 목차를 낳는 해석 후보를 세워 하나를 채택하고, 의도 한 문장·어긋남 시나리오·수용 기준(초안을 예/아니오로 판정할 문장)·분기 질문(최대 3개)·확신도를 낸다. 요청이 분명하면 사다리·해석 후보를 생략하고 가볍게 한다. - 연구질문(RQ) 설계 — 연구를 1~3개의 답할 수 있는 핵심 질문으로 정의한다. 막연한 주제를 검증 가능한 질문으로 좁히되, RQ마다 의도 한 문장의 어느 부분에 답하는지 밝힌다.
- 분석틀 설계 — RQ에 답하기 위한 분석 프레임(예: 현황→원인→쟁점→대안 / 정책수단별 비교 / 이해관계자 분석 / SWOT·PEST 등)을 선택하고 근거를 댄다.
- 목차·연구방법 설계 — 정책보고서 표준 목차(서론→이론적 배경→해외 동향→국내 현황→정책 대안→우선순위·로드맵→제언·결론→참고문헌)를 출발점으로 삼아 의도에 맞게 형태를 바꾼다. 무게중심(분량 배분)을 의도 한 문장에 맞추고, 의도-목차 대응표를 양방향으로 만들어 누락과 관성 장을 걸러낸다. 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.
- 문면은 바닥, 용도는 방향타 — 요청문에 적힌 것은 빠짐없이 수행한다. 추론한 용도는 무엇을 두껍게·먼저·깊게 다룰지만 정한다. 추론한 '진짜 의도'로 요청을 바꿔치기하지 않는다.
- 원문을 읽는다 — 리더의 요약이 아니라 사용자가 쓴 글자를 읽는다. 낱말 선택·수식어·쓰임 단서는 요약에서 먼저 사라진다.
- 추론을 명시로 둔갑시키지 않는다 — 원문에 없는 독자·용도를 사실처럼 적지 않는다. "보통 이런 보고서는 이렇다"는 단서가 아니다.
- 목차를 가르는 것만 묻는다 — 답에 따라 목차가 달라지는 것만 질문으로 올리고, 나머지는 가정으로 적고 진행한다. 질문에는 기본 가정을 단다. 원문에 답이 있는 것을 다시 묻지 않는다.
- 과설계를 경계한다 — 답하지 않아도 될 질문, 채우지 못할 장(章)을 목차에서 덜어낸다. "표준 구조라서" 들어간 장은 관성 장이다. 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:
_workspace/00_request.md(요청 원문 원장 — 가장 먼저 읽는다),_workspace/00_input/의 기존 자료(있으면). 스폰 프롬프트의 요약이 원문과 다르면 원문이 우선한다. 원장이 없으면 리더에게 요청한다. - 출력:
_workspace/01_research_design.md— ①의도 확인서 ②분기 질문·가정 사항 ③핵심 RQ ④분석틀 ⑤목차(장·절 + 각 항목별 연구방법·필요근거) + 의도-목차 대응표 ⑥예상 리스크. - 저장한 뒤 스킬의
scripts/check_intent.py로 글자 대조를 돌리고 [필수]가 0이 될 때까지 고친다. 오독 사례 파일(~/.claude/intent-misreads.md)이 있으면 원문 다음에 읽는다. 조사 항목에는 〔공통〕/〔갈림〕을 단다 — 리더가 답을 기다리는 동안 〔공통〕부터 돌린다. - 리더에게 돌려주는 요약의 첫 줄에 의도 한 문장과 확신도를 적는다. 확신도가 '낮음'이면 리더가 게이트 전에 사용자에게 먼저 확인한다.
- 형식: 스킬
policy-research-design이 정의하는 설계 산출물 구조.
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.
- 13d ago Changed · +10 lines · +25 tokens per session 451e9bc47a05
- 1mo ago First seen · 51 lines · 132 tokens per session scan A 509c4960270a
policy-research-designer is an agent published in the GitHub repository parkjui92/policy-research-kit (10 stars, last pushed 14d ago), licensed MIT. It adds 157 tokens to every session and 2,431 once invoked, about $0.0006 per session on Opus 5.5. 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
paper-investigator
A research assistant for social-science papers that finds earlier studies, theories, official statistics, and real-world examples, and records sources for each claim.
paper-reviewer
A read-only reviewer for social-science papers that checks both the research plan and the finished draft. It evaluates research questions, evidence, reasoning, methods, sources, and Korean academic expression.
paper-analyst
A read-only research-data analyst for social-science studies. It examines numerical data, interview or text data, or both, then reports findings with tables, figures, assumptions, and limits.
paper-designer
A read-only research-design adviser for starting a social-science paper or thesis. It clarifies the purpose and scope, then designs research questions, hypotheses, theory, methods, and an outline.
paper-writer
An academic writer for social-science papers that combines an approved research design, sourced background research, and analysis results into a structured argument.
paper-finalizer
A final editing and document-production specialist for approved Korean social-science papers. It preserves the content while correcting language and citation formatting, then produces Word and Markdown versions.