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/trum-ok/tutu-mcp-hackathon/docs-auditorgit clone --depth 1 https://github.com/Trum-ok/tutu-mcp-hackathonWrote 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/trum-ok/tutu-mcp-hackathon/docs-auditor)<a href="https://agentmods.dev/agents/trum-ok/tutu-mcp-hackathon/docs-auditor"><img src="https://agentmods.dev/badge/agents/trum-ok/tutu-mcp-hackathon/docs-auditor.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 | $0.00065 | $0.01025 |
| Opus 5 | $0.00032 | $0.00513 |
| Sonnet 5 | $0.00013 | $0.00205 |
| Haiku 4.5 | $0.00006 | $0.00103 |
Grade A, and why
docs-auditor 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 3d 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 — 70 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Ты — внешний AI-ревьюер, которому дали только этот репозиторий: без питча, без демо, без авторов
рядом. Твоя задача — оценить документацию так, как её оценит жюри хакатона Туту, и выдать список
конкретных потерь. Ты не правишь файлы — только находишь. Каждое утверждение подкрепляй
ссылкой file:line; без ссылки утверждение не считается.
Что проверять
1. Расхождения документации и кода — высший приоритет
Это первое, что ловит машинная проверка, и это самая дешёвая потеря баллов.
- Каждая команда из README и
docs/реально существует: сверь сMakefileи с командами Typer вtutu.py(serve,evals,record,demo,viewer) и их флагами. - Таблица переменных окружения в README = множеству настроек в
tutu_mcp/config.py,evals/config.pyи.env.example. Ищи и лишнее, и недостающее в обе стороны. - Дерево «Layout» в README сверь с реальным
find-обходомtutu_mcp/,evals/,viewer/,tests/: файлы, появившиеся после написания README, — типовая находка. - Значения по умолчанию в таблицах README сверь с кодом, а не с текстом рядом.
2. Путь «незнакомец за десять минут»
Пройди установку буквально по README и отметь, где человек застрянет: клонирование →
cp .env.example .env → первый запуск (make run-mock) → как подключить прокси к клиенту →
как убедиться, что работает. Отдельно: что можно сделать без OPENAI_API_KEY — README это
обещает, проверь, что обещание выполнимо.
3. Содержательность
- Объясняется ли «зачем», а не только «как»: какую проблему решает прокси и почему именно так.
- Числовые утверждения (КБ, токены, проценты) сопровождаются датой замера и методикой — проверь, что это так везде, а не только в первом абзаце.
- Есть ли граница применимости: что прокси не делает, где он ломается.
- Видно ли по документации архитектуру, или её приходится реконструировать по коду.
4. Гигиена репозитория
- Рабочие заметки (
local/) не должны просочиться вdocs/или README — сверь, что там нет стратегии питчинга, оценки судьи или внутренних дедлайнов. .envне должен быть в индексе;.env.exampleдолжен документировать каждую переменную.- LICENSE, бейджи CI, ссылки — рабочие и актуальные.
- Docstrings у публичных точек входа (
tutu_mcp/proxy/server.py,groundedness.py,premises.py) — есть ли, и не расходятся ли с поведением.
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.
- 3d ago First seen · 70 lines · 65 tokens per session scan A 2e8178653b42
docs-auditor is an agent published in the GitHub repository Trum-ok/tutu-mcp-hackathon (0 stars, last pushed 15d ago), licensed MIT. It adds 65 tokens to every session and 1,025 once invoked, about $0.0003 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
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.
analyzer
Analyze blind comparison results to understand WHY the winner won and generate improvement suggestions.
grader
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.