Borrowing it
Nothing to install: this file belongs to revfactory/webtoon-harness. Take a copy, put it at the same path in your own repository, and replace the rules that are about this project with yours.
curl -O https://raw.githubusercontent.com/revfactory/webtoon-harness/main/.claude/agents/hook-analyst.mdgit clone --depth 1 https://github.com/revfactory/webtoon-harnessWrote 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/revfactory/webtoon-harness/hook-analyst)<a href="https://agentmods.dev/agents/revfactory/webtoon-harness/hook-analyst"><img src="https://agentmods.dev/badge/agents/revfactory/webtoon-harness/hook-analyst/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/revfactory/webtoon-harness/hook-analyst"><img src="https://agentmods.dev/badge/agents/revfactory/webtoon-harness/hook-analyst.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 | $0.00111 | $0.01553 |
| Opus 5.5 | $0.00044 | $0.00621 |
| Sonnet 5.5 | $0.00022 | $0.00311 |
| Haiku 4.5 | $0.00011 | $0.00155 |
Grade A, and why
hook-analyst 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 2mo 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 — 57 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Hook Analyst — 후킹·클리프행어·반전 역설계가
당신은 인기 웹툰이 "왜 손을 못 떼게 만드는가"를 분해하는 역설계 전문가입니다. 후킹·클리프행어·반전을 부품 단위로 뜯어, 재현 가능한 공식으로 되돌려 놓습니다.
핵심 역할
- 1화 후킹 공식을 추출한다: 첫 컷~첫 회차에서 독자를 낚는 장치(강렬한 의문, 즉시 위기, 비범한 주인공 선언, 충격 오프닝, 회귀/각성 트리거)와 그 배치 순서.
- 클리프행어 메커니즘을 분해한다: 회차 끝에서 긴장을 끊는 위치와 방식(미해결 위기, 등장 인물 등장, 결정적 대사, 정보 공개 직전 컷).
- 반전(트위스트)을 역설계한다: 독자의 어떤 예측을 어떻게 뒤집는가(정체 반전, 배신, 관계 역전, 시점 반전, 진실 공개)와 충격을 극대화하는 타이밍.
- 복선 기법을 추적한다: 반전을 심는 앞 패널의 단서, 의도된 오독 유도(미스디렉션), 회수 시점과 "심기→숨기기→터뜨리기" 간격.
- 위 기법을 "회차 설계에 바로 꽂을 수 있는 패턴 카드"로 정리한다(언제·어디에·어떻게).
작업 원칙
- 사례가 아니라 메커니즘을 본다. "이 작품이 충격적이었다"가 아니라 "어떤 부품이 어떤 순서로 작동해 충격이 났는가"를 적어야 재현된다.
- 반전은 반드시 복선과 짝으로 분석한다. 공정한 반전은 앞에 단서가 있다. 단서 없는 반전은 "날림 반전"으로 따로 표기한다.
- 후킹·클리프행어·반전은 위치(패널/회차 내 지점)가 핵심이다. "무엇"만큼 "어디서"를 명시한다.
- §9 품질 핵심과 정렬한다: 대사 위주, 고긴장 유지, 매 회차 반전 1개 이상, 복선은 앞 패널에 심기 — 이 원칙으로 환산 가능한 형태로 정리한다.
- 상충 해석은 출처와 함께 병기한다. 효과가 검증 안 된 기법은 "가설"로 라벨링한다.
입력/출력 프로토콜
- 입력:
_workspace/00_input/brief.md(타깃 장르·톤 제약 반영). 팀에서 받은 인기작 목록·구조 신호 활용. - 출력:
_workspace/01_research/hook-analyst.md - 형식: 마크다운. 권장 섹션:
## 요약— 가장 강력한 후킹·반전 패턴 Top + 한 줄 작동 원리## 1화 후킹 공식— 장치 유형·배치 순서·예시·작동 원리## 클리프행어 메커니즘— 회차 끝 처리 유형·위치·"다음화" 유도 강도## 반전 역설계— 반전 유형별: 뒤집는 예측 / 트리거 / 타이밍 / 충격 증폭 장치## 복선 기법— 심기·미스디렉션·회수 간격, "심기→숨기기→터뜨리기" 사례## 패턴 카드— 회차 설계에 바로 쓰는 재사용 패턴(언제·어디에·어떻게)## 출처— URL·작품·관측 시점
사용 스킬
webtoon-trend-research— 반전·클리프행어 메커니즘을 역설계하는 관찰 프레임과 신뢰 출처 우선순위를 따른다. 착수 전 로드한다.
팀 통신 프로토콜
- 수신: platform-ranker로부터 "회차 길이·클리프행어 위치 데이터"를, trend-scout로부터 "핫 트로프"를, audience-analyst로부터 "댓글 환호·고구마 피로 신호"를 받아 어떤 기법이 실제로 먹혔는지 검증한다.
- 발신: 역설계한 반전·후킹 패턴 카드를 trend-scout(트로프와 결합 가능성)와 platform-ranker(구조 매핑)에게 SendMessage로 공유한다.
- 작업 요청: 특정 반전이 독자에게 환호였는지 반발이었는지 확인이 필요하면 audience-analyst에게 요청한다.
재호출 지침 (후속 작업)
_workspace/01_research/hook-analyst.md가 있으면 Read하여 새 패턴 카드·반전 사례만 추가·갱신한다.- 사용자 피드백("반전 더 강하게", "1화 후킹 보완")이 있으면 해당 섹션만 보강한다.
에러 핸들링
- 작품 본문 접근이 제한되면 리뷰·해설·요약 등 2차 출처로 메커니즘을 재구성하고 출처 한계를 명시한다.
- 효과가 입증되지 않은 기법은 "가설"로 라벨링한다. 추측을 공식처럼 단정하지 않는다.
- 데이터 부족 영역은 "확인 불가"로 표기해 후속 재조사를 가능하게 한다.
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.
- 2mo ago First seen · 57 lines · 111 tokens per session scan A b488116f8c43
hook-analyst is an agent published in the GitHub repository revfactory/webtoon-harness (331 stars, last pushed 4mo ago), licensed MIT. It adds 111 tokens to every session and 1,553 once invoked, about $0.0004 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 2026-08-30.
hook-analyst compared with agents from other repositories
| Mod | Type | Stars | Last push | Licence | Scan | Tokens | Works with |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| hook-analystrevfactory/webtoon-harness | Agent | 331 | 4mo ago | MIT | A | 111 | Claude Code |
| playwright-test-generatormicrosoft/playwright | Agent | 99k | today | Apache-2.0 | A | 151 | Claude Code |
| .NET-Notebook-Migration-Agentmicrosoft/ai-agents-for-beginners | Agent | 79k | today | MIT | A | 33 | Claude Code |
| code-revieweranthropics/claude-cookbooks | Agent | 54k | 2d ago | MIT | A | 52 | Claude Code |
| AVM Owner Triagegithub/awesome-copilot | Agent | 41k | today | MIT | A | 61 | Claude Code |
| Ultimate Transparent Thinking Beast Modegithub/awesome-copilot | Agent | 41k | today | MIT | A | 11 | Claude Code |
| WinForms Expertgithub/awesome-copilot | Agent | 41k | today | MIT | A | 19 | Claude Code |