policy-research-designer

policy-research-designer is an agent for Claude Code from parkjui92/policy-research-kit. It costs 157 tokens per session (2,431 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; reads .claude/ paths.

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 157 Only the description is in the session, so the agent can decide to use it. The body loads when it is invoked.
When invoked 2,431 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 $0.00157 $0.02431
Opus 5.5 $0.00063 $0.00972
Sonnet 5.5 $0.00031 $0.00486
Haiku 4.5 $0.00016 $0.00243

Measured 13d ago against content hash 451e9bc47a05, method: parsed. Prices are Anthropic first-party input rates as of 2026-10-07, 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 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.

agents/policy-research-designer.md · 61 lines

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

  1. 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.
  2. 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.
  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 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.

Read the full file on GitHub · 61 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. 13d ago Changed · +10 lines · +25 tokens per session 451e9bc47a05
  2. 1mo 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 (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.

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