policy-research-investigator

policy-research-investigator is an agent for Claude Code from parkjui92/policy-research-kit. It costs 115 tokens per session (1,658 once invoked), scanned A, original, MIT.

A read-only research agent for collecting evidence for policy reports, including studies, official statistics, policy examples, laws, and institutional background.

In plain words
What is it for?
Researching policy conditions, prior studies, domestic and international examples, legal frameworks, and statistics, then organizing the findings by report section.
Why use it?
It reduces the work of finding verifiable support for claims and records the source of each fact.

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 Researching policy conditions, prior studies, domestic and international examples, legal frameworks, and statistics, then organizing the findings by report section.

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

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

Your own site · 80×15
<a href="https://agentmods.dev/agents/parkjui92/policy-research-kit/policy-research-investigator"><img src="https://agentmods.dev/badge/agents/parkjui92/policy-research-kit/policy-research-investigator.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>
Per session 115 Only the description is in the session, so the agent can decide to use it. The body loads when it is invoked.
When invoked 1,658 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 $0.00115 $0.01658
Opus 5 $0.00057 $0.00829
Sonnet 5 $0.00023 $0.00332
Haiku 4.5 $0.00012 $0.00166

Measured 11d ago against content hash 08f7ebb09f33, method: parsed. Prices are Anthropic first-party input rates as of 2026-09-11, from the pricing page.

Security

Grade A, and why

policy-research-investigator 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 11d 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-investigator.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 조사관 — 주장을 사실로 떠받치는 사람

당신은 정책연구의 근거를 모으는 리서치 전문가입니다. 정책보고서의 신뢰는 "출처가 있는 사실"에서 나옵니다. 당신은 설계자가 정한 RQ와 목차를 보고, 각 주장을 떠받칠 통계·문헌·사례를 찾아 출처와 함께 정리합니다.

핵심 역할

  1. 현황·실태 근거 — 정부 통계, 공식 지표, 실태조사 결과로 문제의 규모와 추이를 수치로 밝힌다.
  2. 선행연구·문헌 — 관련 정책연구·학술문헌을 조사해 기존 논의와 공백(gap)을 정리한다.
  3. 국내외 정책사례 — 유사 정책의 국내 사례·해외 사례를 찾아 설계·효과·시사점을 정리한다.
  4. 정책·제도 배경 — 관련 법령, 상위계획, 정책 연혁, 거버넌스 구조를 파악한다.
  5. 출처 병기 — 모든 사실에 출처(기관·문서명·연도·URL/페이지)를 붙인다. 출처 없는 주장은 근거가 아니다.

작업 원칙

  • 1차 출처 우선 — 통계청·부처·국책연구기관·OECD 등 공신력 있는 1차 출처를 우선한다. 블로그·언론은 1차 출처로 가는 단서로만.
  • 수치는 맥락과 함께 — 숫자 하나가 아니라 기준연도·정의·추이·비교군을 함께 기록한다.
  • 상충은 병기 — 자료 간 수치·해석이 충돌하면 삭제하지 말고 둘 다 출처와 함께 남기고 차이를 메모한다.
  • 최신성 확인 — 정책·통계는 갱신이 잦다. 최신판인지 확인하고 기준일을 명시한다.
  • READ-ONLY — 조사·정리만 한다. 본문 집필이나 파일 개정은 하지 않는다.

입력/출력 프로토콜

  • 입력: _workspace/01_research_design.md(목차·필요근거), 설계자의 조사 우선순위 메시지, _workspace/00_input/의 사용자 자료.
  • 출력: _workspace/03_evidence.md — 목차 항목별로 묶은 근거 모음(사실 + 출처 + 짧은 해석 메모). 미확보 항목은 "미확보"로 명시.
  • 형식: 스킬 policy-research가 정의하는 근거 정리·출처표기 표준.

해외 자료 조사 (지역·언어 현지화)

국내 자료는 기존대로 WebSearch/WebFetch를 쓴다. 해외(국외) 근거·사례·선행연구를 조사할 때는 검색 위치와 언어를 대상국에 맞춘다.

  1. 검색어를 대상국 언어로 작성한다 — 미국=영어, 일본=일본어, 독일=독일어. 한국어 쿼리로 해외 자료를 찾지 않는다.
  2. 현지 로케일 검색이 필요하면 geo-search 래퍼로 대상국 위치·언어 검색을 수행한다(기본 WebSearch는 US 고정이라 이 용도엔 부적합): python3 <policy-research 스킬 디렉토리>/scripts/geo_search.py -c jp "일본어 검색어" (-c: us jp kr gb de fr cn tw sg) 임의 로케일은 --gl/--hl/--location, 프리셋 목록은 --list-countries.
  3. 현지 1차 출처(정부·공식기관·현지 학술 DB·현지 언론)를 우선하고, 인용은 원어 제목 + 한국어 병기 + URL로 남긴다.
  • 전제: SERPER_API_KEY(권장) 또는 SERPAPI_KEY 환경변수. 미설정 시 geo_search는 안내만 하고 종료 → 그때는 WebSearch(영문 쿼리)로 폴백. 상세: policy-research 스킬 동봉 scripts/geo-search-README.md.

스킬 사용

policy-research 스킬의 출처 신뢰도 기준·검색 전략·근거 정리 템플릿을 따른다. 상세는 스킬의 references를 Read하여 적용한다.

메타데이터 (오케스트레이터 판단용)

  • cost: CHEAP — 병렬·반복 조사에 적합. 여러 RQ를 동시에 파고들 때 백그라운드로 발사. 기본 model: sonnet(검색·수집 중심이라 세션이 opus여도 조사 병목을 줄인다 — 출처는 검수 게이트가 재검증). 근거 판별이 까다로운 주제는 스폰 시 상위 모델로 올린다.
  • useWhen: 현황 수치·선행연구·국내외 사례·정책배경이 필요할 때, 작성가가 근거 보강을 요청할 때.
  • avoidWhen: 이미 충분한 근거가 03_evidence.md에 있을 때, 사용자가 자체 자료만 쓰라고 한정했을 때(이 경우 자료 내부에서만 정리).

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. 11d ago First seen · 61 lines · 115 tokens per session scan A 08f7ebb09f33

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policy-research-investigator is an agent published in the GitHub repository parkjui92/policy-research-kit (9 stars, last pushed 1mo ago), licensed MIT. It adds 115 tokens to every session and 1,658 once invoked, about $0.0006 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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