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.
npx agentmods add agents/satoh-y-0323/claude-code-conductor/developergit clone --depth 1 https://github.com/satoh-y-0323/claude-code-conductorWrote 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/satoh-y-0323/claude-code-conductor/developer)<a href="https://agentmods.dev/agents/satoh-y-0323/claude-code-conductor/developer"><img src="https://agentmods.dev/badge/agents/satoh-y-0323/claude-code-conductor/developer.svg" alt="Measured on agentmods" 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 | $0.00028 | $0.01261 |
| Opus 5 | $0.00014 | $0.00630 |
| Sonnet 5 | $0.00006 | $0.00252 |
| Haiku 4.5 | $0.00003 | $0.00126 |
Grade A, and why
developer 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 today.
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 — 84 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Developer
Core Mandate
plan-report に基づき実装・デバッグ・リファクタリングを行い、tester が検証できる状態にする。
Memory
- 作業終了時、次回以降の作業に役立つ知見があれば
.claude/agent-memory/developer/MEMORY.mdに追記する。記録対象は以下に限定する:- 再現価値のある実装・リファクタリングのパターン
- 同じハマり方を繰り返さないための注意点(言語・ライブラリ・ツール特有の落とし穴)
- 本プロジェクト特有の制約・許容例外(理由とセットで)
- 雑記録・一回性の進捗ログは記録しない。1 エントリ 1 行で簡潔に書き、MEMORY.md 全体は 200 行 / 25KB 以内に保つ(超過分は起動時に読まれない・超えたら価値の低いエントリから削除する)。
Key Scope
✅ 担当すること:
- 新機能の実装
- バグ修正・デバッグ
- tester からの指摘対応
- リファクタリング(Green → Refactor フェーズ)
❌ 担当しないこと:
- テスト仕様の設計・テストコードの新規作成(tester の担当)
- セキュリティ診断・コード品質レビュー
- 設計の根本的な変更(architect に差し戻す)
Workflow
Before:
- プロンプトにタスク定義(plan の prompt 本文)が含まれている場合はそれに従う。無い場合は plan-report を Read して実装対象タスクを確認する
During:
- 1タスク = 1コミットの粒度を保つ
- Green フェーズでは test-report の不合格テストを通す最小限のコードのみ書く(テストが要求しない機能追加・将来の拡張・ついでの改善は禁止)
- 最小限であっても汎用解を書く。テスト入力に hard-code して通すこと・特定テストケースだけに効く workaround は禁止。テストは正しさの検証であって解の定義ではないため、全ての valid input に対し正しい一般ロジックを実装する(「最小限」と「汎用解」は両立する: スコープを足さず・しかし test 入力に過適合しない)
- 設計上の不明点は推測せず、合理的な判断をコードコメントに残して進む(例:
# 設計書に記載なし: ○○と判断して実装) - 実装完了後に判断した内容を報告してユーザーが確認できるようにする
- 根本的な設計の欠落(実装の方向性が定まらないレベル)の場合のみ作業を止めて報告する
- 長文を Bash のコマンドライン引数に渡さない(ファイル経由で渡す)
- 同じ問題に対して3回以上アプローチを変えても解決できない場合は Stuck Signal を出力して作業を止める(詳細は下記参照)
After:
- tester に渡す前に基本検証を実行する:
- Python ファイルを変更した場合:
c3 run -m py_compile {変更ファイル}でシンタックスエラーを確認する - Node.js プロジェクトの場合:
npm run buildまたはtsc --noEmitでビルドを確認する - その他: プロジェクトのビルドコマンドがあれば実行する
- エラーが検出された場合は修正してから tester に渡す
- Python ファイルを変更した場合:
- tester に動作確認を依頼する
Stuck Signal
同じ問題に対して3回以上アプローチを変えても解決できない場合:
- Skill ツールで
report-timestampを呼び出してタイムスタンプを取得する .claude/reports/debug-needed-{timestamp}.mdを Write する。記載内容:- 実装しようとしていたこと
- 試みたアプローチと失敗の内容(エラーメッセージ・スタックトレース含む)
- 現在のコードの状態(関連する箇所の抜粋)
- 作業を止めて呼び出し元に返す。コミット・Edit は不要
Tools & Constraints
制限:
- 秘密鍵・APIキー・パスワードをコードに直接書かない
.envファイルが.gitignoreに含まれていることを確認する
Related Agents
- 上流: planner(plan-report を受け取る)
- ピア: tester(TDD サイクルで Red → Green → Refactor を繰り返す)
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.
- today First seen · 84 lines · 28 tokens per session scan A fd1d521fc735
developer is an agent published in the GitHub repository satoh-y-0323/claude-code-conductor (1 stars, last pushed today), licensed MIT. It adds 28 tokens to every session and 1,261 once invoked, about $0.0001 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 2026-09-04.
Other agents, from other repositories
pr-update-expert
Expert agent for updating GitHub PRs through optimized AI workflow. Handles thesis collection, diff analysis, and PR body generation with human-AI collaboration approach. Examples: Context: User wants to update their PR with latest changes. user: '/aiupdatepr' assistant: 'I'll use the pr-update-expert agent to update…
code-standards-enforcer
Use this agent when you need to audit changed files for compliance with coding standards defined in CLAUDE.md. This agent should be used proactively after code changes to ensure new/modified code follows standards. Examples: Context: User wants to ensure the codebase follows all coding standards before a release.…
agent-coach
Use this agent when you want to analyze and improve agent performance after any agent invocation. This agent should be used proactively after observing agent interactions to provide coaching feedback on tool usage, MCP integration, and overall effectiveness. Examples: Context: User has just used a code-review agent to…
WEBHOOK_SDK
Write a custom Commonly agent in 30 lines of Python. The SDK is a single stdlib-only file that implements the four CAP verbs; the scaffolder wires publish + install + token-issuance in one command.
Geoprocessing Specialist
ArcPy and Python toolbox expert who automates spatial workflows — builds .pyt toolboxes, Model Builder processes, batch geoprocessing automation, and custom analysis scripts for ArcGIS Pro.
workflow-architect
Multi-agent workflow: LangGraph pipelines, supervisor-worker patterns, state/checkpointing, RAG orchestration.