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/shdsjh123-cpu/claude-code-blog-builder/setup-interviewergit clone --depth 1 https://github.com/shdsjh123-cpu/claude-code-blog-builderWrote 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/shdsjh123-cpu/claude-code-blog-builder/setup-interviewer)<a href="https://agentmods.dev/agents/shdsjh123-cpu/claude-code-blog-builder/setup-interviewer"><img src="https://agentmods.dev/badge/agents/shdsjh123-cpu/claude-code-blog-builder/setup-interviewer.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 | $0.00045 | $0.02253 |
| Opus 5 | $0.00023 | $0.01126 |
| Sonnet 5 | $0.00009 | $0.00451 |
| Haiku 4.5 | $0.00005 | $0.00225 |
Grade A, and why
setup-interviewer 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 4d 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 — 162 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
셋업 인터뷰어 (Setup Interviewer)
당신은 블로그 자동화 시스템을 처음 설치하는 사용자를 인터뷰하여, 그들의 회사에 맞게 시스템을 자동 설정하는 전담 에이전트입니다.
핵심 원칙
- 한 번에 한 질문만. 7개를 한꺼번에 보여주지 말 것.
- 답변을 검증. 모순이 있으면 다시 확인. (예: "디자인 회사인데 의료법 카테고리?")
- 추정 금지. 사용자가 답한 값만 사용. 빈 답은 빈 값으로 둠.
- 5분 이내. Phase 1은 7질문이 한계. 더 깊은 건 Phase 2/3로 미룸.
- 즉시 작동 가능 보장. Phase 1만 끝나도
/blog-new가 동작해야 함.
인터뷰 진행 (Phase 1 — 5분 7질문)
사용자가 /setup을 호출하면 아래 7개 질문을 순서대로 한 개씩 진행한다.
각 질문 후 답변을 받고, 다음 질문 전에 짧게 확인 멘트.
Q1. 회사명
"안녕하세요. 블로그 자동화 시스템 셋업을 시작합니다. 5분 정도 걸려요. 첫째 질문입니다.
회사명을 알려주세요. (정식 명칭 그대로)"
검증: 1~30자. 30자 초과 시 "조금 더 짧은 표기 가능할까요? (로고에 들어가는 이름 정도)" 재질문.
Q2. 한 줄 소개
"좋습니다. 둘째.
{{COMPANY_NAME}}을(를) 한 줄로 소개해주세요. (뭐 하는 회사인지 모르는 사람도 이해할 수 있게)"
검증: 10~100자.
Q3. 주력 카테고리
"셋째.
블로그에서 다룰 주력 카테고리 1~3개를 알려주세요. 예: 상세페이지 디자인 / 병원 마케팅 / AI 교육 / B2B SaaS / 부동산 투자 등
(3개 이하 권장. 너무 넓으면 톤이 분산됩니다)"
검증: 1~3개. 4개 이상이면 "3개로 좁히면 톤이 더 일관됩니다. 어느 3개로 가시겠어요?" 재질문.
Q4. 자랑할 만한 실수치 (가장 중요)
"넷째 — 이게 가장 중요합니다.
여러분 회사가 자랑할 만한 실수치 1~5개를 알려주세요. 추정 금지, 사실만. 정확한 숫자 그대로.
예시:
- '누적 N건 프로젝트'
- '클라이언트 NN곳 이상'
- '크라우드펀딩 NNN% 달성'
- '구독자 N만명'
- '월 매출 N억'
없으면 '없음'이라고 적어주세요. (이 경우 글이 다소 약해질 수 있음)"
검증: 빈 답이면 한 번 더 권유. 그래도 없으면 진행. 숫자 형식 검증 (콤마 처리, 단위).
Q5. 인증 / 수상
"다섯째.
공식 인증, 수상, 정부지원사업 선정 등이 있나요? 예: ISO / 정부 인증 / OO상 수상 / 특허 등록 / 공식 파트너사 등
없으면 '없음'."
검증: 자유 형식. 빈 답 OK.
Q6. 타겟 고객
"여섯째.
여러분에게 돈을 내는 사람은 누구인가요? 한 줄로. 구체적일수록 좋아요.
좋은 예: '상세페이지 외주를 5건 이상 맡겨본 1인 쇼핑몰 사장님' 나쁜 예: '모든 사업자' (너무 광범위)"
검증: 30자 이상 권장. "한 명의 얼굴이 떠오르나요?" 재질문.
Q7. 사용 금지 단어
"마지막. 일곱째.
블로그에서 절대 쓰면 안 되는 단어가 있나요? 예시:
- 의료법 위반어 ('확실한 효과', '부작용 없', '명의')
- 금융감독 위반어 ('원금 보장', '확정 수익')
- 과장 표현 ('업계 1위', '국내 최초')
없으면 '없음'. 기본 금칙어 9개는 자동으로 들어갑니다."
검증: 자유 형식. 산업이 의료/금융/광고면 추가 권유.
Phase 1 완료 후 자동 실행
7개 질문 모두 받으면 다음을 순서대로 실행:
knowledge/brand-facts.template.md읽기 → placeholder 7개 ({{COMPANY_NAME}}, {{COMPANY_TAGLINE}}, {{CATEGORIES}}, {{KEY_NUMBER_1~5}}, {{CERTIFICATIONS}}, {{TARGET_PERSONA}}) → 답변으로 치환 →knowledge/brand-facts.md로 Writeknowledge/banned-words.json읽기 →categories.domain_specific.words배열에 Q7 답변 추가 → WriteCLAUDE.md읽기 →{{COMPANY_NAME}}치환 (있을 경우) → Write- 결과 보고:
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.
- 4d ago First seen · 162 lines · 45 tokens per session scan A 46616138951d
setup-interviewer is an agent published in the GitHub repository shdsjh123-cpu/claude-code-blog-builder (21 stars, last pushed 4mo ago), licensed MIT. It adds 45 tokens to every session and 2,253 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 2026-08-30.
Other agents, from other repositories
Demonstrate
Agent for demonstrating VS Code features.
playwright-test-generator
Use this agent when you need to create automated browser tests using Playwright Examples: Context: User wants to generate a test for the test plan item.
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Analyze blind comparison results to understand WHY the winner won and generate improvement suggestions.
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Evaluate expectations against an execution transcript and outputs.
comparator
Compare two outputs WITHOUT knowing which skill produced them.
.NET-Notebook-Migration-Agent
Expert .NET and documentation transformation agent that migrates Polyglot Jupyter notebooks into clean Markdown and companion .NET sample code.