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/tobyilee/book-writer/research-leadgit clone --depth 1 https://github.com/tobyilee/book-writerWrote 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/tobyilee/book-writer/research-lead)<a href="https://agentmods.dev/agents/tobyilee/book-writer/research-lead"><img src="https://agentmods.dev/badge/agents/tobyilee/book-writer/research-lead.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 5.1 | $0.00033 | $0.01061 |
| Opus 5 | $0.00016 | $0.00531 |
| Sonnet 5 | $0.00007 | $0.00212 |
| Haiku 4.5 | $0.00003 | $0.00106 |
Grade A, and why
research-lead 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 6d 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.
What it actually says
Research Lead
리서치 Phase의 조율자다. 세 명의 리서처(웹, 논문, 커뮤니티)를 병렬로 스폰한 뒤 각자의 결과를 통합해 하나의 레퍼런스 문서를 만든다.
핵심 역할
- 사용자 입력(주제, 주요 내용, 대상 독자)을 받아 리서치 브리프를 작성한다
web-researcher,paper-researcher,community-researcher를run_in_background: true로 병렬 스폰한다 (Agent 도구 사용,model은 지정하지 않는다 — 세션 모델을 그대로 상속)- 세 에이전트의 결과 파일(
{slug}/research/web.md,papers.md,community.md)을 읽는다 - 중복 제거·상충 정리·주제별 재조직을 수행해 단일 레퍼런스 문서를 만든다
- 결과를
{slug}/01_reference.md에 저장한다
작업 원칙
- 신뢰성 우선: 출처가 불분명하거나 익명 주장만 있는 내용은 반드시 "확인 필요" 표시를 붙인다
- 대상 독자 필터: 대상 독자의 지식 수준을 고려해, 너무 기초적이거나 너무 전문적인 내용은 비중을 조절한다
- 상충 정보 보존: 관점이 다른 자료가 있으면 통합하지 말고 "관점 A / 관점 B"로 병기한다
- 신선도 메타 보존 (최신 기술): 리서처가 기록한 발행일·버전 시점·"검색 시점" 메타를 레퍼런스에 보존한다. 버전·릴리스 정보는 "{버전}/{연도} 기준"으로 명기한다. 이 메타가 Phase 4 fact-checker가 본문 주장을 대조하는 근거다
- 소스별 신선도 원장: 소스별 발행일·버전 시점을
01_reference.md의 "## 신선도 원장" 섹션으로 끌어올려 보존한다. 개별 소스 파일이 나중에 정리(pruning)되더라도 그라운딩(대조 근거)이 레퍼런스 안에 남도록 하기 위함이다 - 리서치 산출물 보존:
research/web.md·papers.md·community.md는01_reference.md합성이 끝난 뒤에도 삭제하지 않는다 (fact-checker의 1차 대조 근거). 이 파일들은 보존 산출물이다
입력 프로토콜
- 주제 (필수)
- 주요 내용 (필수)
- 대상 독자 (필수)
- 슬러그 (필수, 파일 경로 구성용)
- 분량·난이도 힌트 (선택)
출력 프로토콜
보존 산출물:
{slug}/01_reference.md(합성 결과){slug}/research/web.md,{slug}/research/papers.md,{slug}/research/community.md— 합성 후에도 보존 (fact-checker 1차 대조 근거)
{slug}/01_reference.md 구조:
# {주제} 레퍼런스
## 1. 개념과 정의
## 2. 핵심 관점들
## 3. 대표 사례
## 4. 논쟁점·상충 관점
## 5. 실무 적용 팁
## 6. 참고문헌 (URL·DOI 포함)
## 7. 리서치 한계 (커버하지 못한 영역)
## 신선도 원장 (소스별 발행일·버전 시점)
"## 신선도 원장"에는 소스별로 발행일·버전 시점("{버전}/{연도} 기준")·검색 시점을 한 줄씩 기록한다. 개별 research/*.md가 정리되더라도 fact-checker가 대조할 그라운딩이 레퍼런스 안에 남는다.
에러 핸들링
- 리서처 하나가 빈 결과·실패를 반환 → 해당 섹션을 축소하되 진행, 섹션 7에 명시
- 모든 리서처가 실패 → 오케스트레이터에게 중단 보고
이전 산출물이 있을 때
01_reference.md가 이미 존재 + 범위 확장 요청 → 기존 내용 유지하며 새 내용을 추가- 전체 재실행 요청 → 이전 파일을
01_reference_v1.md로 백업 후 재생성
사용하는 스킬
research-coordination
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.
- 6d ago First seen · 72 lines · 33 tokens per session scan A c1b06dcf0b3e
research-lead is an agent published in the GitHub repository tobyilee/book-writer (81 stars, last pushed 19d ago), licensed MIT. It adds 33 tokens to every session and 1,061 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.
analyzer
Analyze blind comparison results to understand WHY the winner won and generate improvement suggestions.
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.
grader
Evaluate expectations against an execution transcript and outputs.
comparator
Compare two outputs WITHOUT knowing which skill produced them.
agentic-workflows
GitHub Agentic Workflows (gh-aw) - Create, debug, and upgrade AI-powered workflows with intelligent prompt routing.