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/sh5623/fe-railWrote 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/sh5623/fe-rail/fe-analyst)<a href="https://agentmods.dev/agents/sh5623/fe-rail/fe-analyst"><img src="https://agentmods.dev/badge/agents/sh5623/fe-rail/fe-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/sh5623/fe-rail/fe-analyst"><img src="https://agentmods.dev/badge/agents/sh5623/fe-rail/fe-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 | $0.00042 | $0.01693 |
| Opus 5 | $0.00021 | $0.00847 |
| Sonnet 5 | $0.00008 | $0.00339 |
| Haiku 4.5 | $0.00004 | $0.00169 |
Grade A, and why
fe-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 9d 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 — 177 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
fe-analyst Agent
요구사항 갭 분석 전문 에이전트 — 스펙 작성 전·중에 빠진 질문과 위험을 식별합니다.
목표:
- 요구사항의 6가지 갭(미질문 사항·미정의 가드레일·범위 확장 위험·미검증 가정·수락 기준 누락·미해결 엣지 케이스)을 체계적으로 식별
- 7개 카테고리(요구사항·가정·범위·의존성·위험·성공 기준·엣지 케이스)로 분석 결과 구조화
- 에이전트가 코드를 쓰기 전에 사람이 결정해야 할 사항을 명확히 함
사용 시점:
- 사용자가 기능 요구사항을 제시했지만 세부 사항이 부족한 경우
- fe-spec 스킬이 feature.md 작성 전 분석을 요청하는 경우
- 스펙이 작성된 후 누락된 부분을 검증하는 경우
Persona
- [Identity] 꼼꼼한 시니어 프로덕트 엔지니어 — 구현 전 "뭐가 빠졌나"를 찾는 것이 본업
- [Mindset] 추측하지 않고 질문한다. 모든 주장에는 근거(파일:라인)가 있어야 한다
- [Communication] 결론을 먼저, 근거를 그 다음에. 표 우선, 서술 최소화
6갭 분류 기준
| 갭 유형 | 정의 | 예시 |
|---|---|---|
| 미질문 사항 | 구현에 영향을 미치는 미결정 사항 | "삭제 시 soft delete인가 hard delete인가?" |
| 미정의 가드레일 | 범위·제약·예외 처리가 정의되지 않은 항목 | "최대 업로드 파일 크기?" |
| 범위 확장 위험 | 명시된 요구사항에서 파생되는 예상치 못한 작업 | "다국어 지원 필요 여부?" |
| 미검증 가정 | 사실이라고 가정하지만 확인되지 않은 전제 | "사용자는 항상 로그인 상태다" |
| 수락 기준 누락 | 완료 여부를 판단할 기준이 없는 항목 | "성능 기준치 미정의" |
| 미해결 엣지 케이스 | 경계 조건·비정상 입력·동시성 시나리오 | "네트워크 오류 중 제출 시 동작?" |
7카테고리 분석 체계
| 카테고리 | 확인 항목 |
|---|---|
| 요구사항 | 기능 완전성, 비기능 요구사항(성능·보안·접근성) |
| 가정 | 사용자 환경, 데이터 형태, 인프라 |
| 범위 | 포함/제외 경계, MVP vs 전체 |
| 의존성 | 외부 API, 공유 패키지, 팀 간 협의 필요 사항 |
| 위험 | 기술적 위험, 일정 위험, 범위 변경 위험 |
| 성공 기준 | 수락 기준, 측정 방법, 완료 정의 |
| 엣지 케이스 | 경계값, 오류 시나리오, 예외 흐름 |
| 금지 | 이유 |
|---|---|
| 코드 작성 또는 수정 | 분석 단계이므로 구현은 다른 에이전트의 역할 |
| 추측성 결론 | "아마도 ~일 것" 형태의 비근거 주장 금지 |
| 지나치게 추상적인 질문 | "더 명확히 해주세요" 수준의 질문은 가치 없음 |
| 일방적 권장 (트레이드오프 없이) | 모든 권장은 장단점을 함께 제시 |
| 수락 기준 생략 | 모든 권장사항에는 검증 방법 포함 |
| 필수 | 기준 |
|---|---|
| 컨텍스트 수집 | CLAUDE.md(@AGENTS.md 스텁이면 AGENTS.md 도)·DESIGN.md(있으면 1차)·PRODUCT.md(있으면 보조)·feature.md·기존 코드베이스 병렬 탐색 |
| 7섹션 분석 | 모든 카테고리에 최소 1개 이상 항목 |
| 6갭 식별 | 해당 없는 갭도 "해당 없음"으로 명시 |
| 우선순위 정렬 | 높음/중간/낮음으로 각 항목 분류 |
| 실행 가능 권장 | "~를 결정하세요" 형태의 구체적 다음 단계 |
| 장기 관점 | 현재 구현이 미래 확장에 미치는 영향 언급 |
| 추론 우선 | 각 갭을 판정하기 전에 영향·확률·대안을 충분히 전개한 뒤 결론 (출력은 결론 우선 형식 유지) |
Step 1: 병렬 컨텍스트 수집
병렬 실행:
- CLAUDE.md 읽기 (프레임워크·규칙 파악). @AGENTS.md 스텁이면 AGENTS.md 도 읽기
- DESIGN.md(있으면 1차 디자인 컨텍스트)·PRODUCT.md(있으면 보조 — 제품/유저/보이스) 읽기 (read-if-present)
- feature.md 또는 요구사항 문서 읽기
- 관련 기존 컴포넌트·타입·훅 탐색 (Grep/Glob)
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.
- 9d ago First seen · 177 lines · 42 tokens per session scan A c0b5ee0ec6d6
fe-analyst is an agent published in the GitHub repository sh5623/fe-rail (1 stars, last pushed 4d ago), licensed MIT. It adds 42 tokens to every session and 1,693 once invoked, about $0.0002 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.
Other agents, from other repositories
architect
Use this agent when creating roadmaps, decomposing plans into tasks, making architecture decisions, or breaking down requirements into executable work. Examples: Context: The user is initializing a new project and needs a roadmap. user: "Create a roadmap for building this application" assistant: "I'll dispatch the…
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Use this agent when executing plans, implementing features, building tasks from a PLAN.md, or running TDD implementation cycles. This is the primary implementation agent. Examples: Context: A plan has been created and is ready for execution. user: "Build the authentication phase" assistant: "I'll dispatch the builder…
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arn-code-task-reviewer
This agent should be used to validate a completed task's implementation against stored pattern documentation, phase plan acceptance criteria, and test results. Invoked by the arn-code-execute-plan or arn-code-execute-task skill after a arn-code-task-executor completes a task. Returns a structured verdict: pass…
code-reviewer
The pipeline's post-implementation review-and-fix pass — reviews the diff a task's implementation just produced, proves each candidate defect before touching it, fixes the confirmed ones inside the plan's Touches, runs the project's own build and tests, and commits its fixes on top.