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 commands/akiojin/unity-mcp-server/plangit clone --depth 1 https://github.com/akiojin/unity-mcp-serverWhat 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 | $0.01146 |
| Opus 5 | $0.00014 | $0.00573 |
| Sonnet 5 | $0.00006 | $0.00229 |
| Haiku 4.5 | $0.00003 | $0.00115 |
Grade A, and why
plan 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 2d 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
ユーザー入力
$ARGUMENTS
空でない場合、続行する前にユーザー入力を考慮する必要があります。
実行手順
-
セットアップ:
{SCRIPT}をリポジトリルートから実行し、JSON出力からFEATURE_SPEC/IMPL_PLAN/SPECS_DIRを取得します(パスはすべて絶対パス)。- シングルクォートを含む引数は適切にエスケープ
-
コンテキスト読み込み:
FEATURE_SPECを読み込み- 憲章(
/memory/constitution.md)を読み込み IMPL_PLANテンプレート(既にコピー済み)を読み込み
-
計画ワークフロー実行:
IMPL_PLANテンプレートの構造に従って:- 技術コンテキストを埋める(不明点は「要明確化」マーク)
- 憲章チェックセクションを埋める
- ゲート評価(違反が正当化されない場合はエラー)
- Phase 0: research.md生成(すべての「要明確化」を解決)
- Phase 1: data-model.md, contracts/, quickstart.md生成
- Phase 1: エージェントコンテキスト更新(
{AGENT_SCRIPT}実行) - 設計後に憲章チェック再評価
-
完了報告: Phase 2計画後に停止。報告内容:
IMPL_PLANのパス- 生成したアーティファクト一覧
- 次ステップ
/speckit.tasks
フェーズ詳細
Phase 0: 概要とリサーチ
-
技術コンテキストから不明点を抽出:
- 各「要明確化」→ リサーチタスク
- 各依存関係 → ベストプラクティスタスク
- 各インテグレーション → パターンタスク
-
リサーチエージェントを生成・実行:
不明点ごとに: タスク: "{機能コンテキスト}における{不明点}のリサーチ" 技術選択ごとに: タスク: "{ドメイン}での{技術}のベストプラクティス調査" -
調査結果を
research.mdに統合:- 決定: [選択した内容]
- 根拠: [選択理由]
- 検討した代替案: [評価した他の選択肢]
出力: すべての「要明確化」が解決された research.md
Phase 1: 設計とコントラクト
前提条件: research.md 完了
-
機能仕様からエンティティを抽出 →
data-model.md:- エンティティ名、フィールド、関係
- 要件からのバリデーションルール
- 状態遷移(該当する場合)
-
機能要件からAPIコントラクトを生成:
- 各ユーザーアクション → エンドポイント
- 標準的なREST/GraphQLパターンを使用
- OpenAPI/GraphQLスキーマを
/contracts/に出力
-
エージェントコンテキスト更新:
{AGENT_SCRIPT}を実行- 現在の計画から新しい技術のみ追加
- マーカー間の手動追加を保持
出力: data-model.md, /contracts/*, quickstart.md, エージェント固有ファイル
重要なルール
- 絶対パスを使用
- ゲート失敗または未解決の明確化でエラー
- 憲章違反は文書化し正当化が必要
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.
- 2d ago First seen · 101 lines · 28 tokens per session scan A 9142150bc786
plan is a command published in the GitHub repository akiojin/unity-mcp-server (34 stars, last pushed 9d ago), licensed MIT. It adds 28 tokens to every session and 1,146 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 2026-08-30.
Other commands, from other repositories
cert-check
Review the current state against certification and platform compliance expectations.
combat-design
Design or revise combat rules, variables, readability, and tuning direction.
ui-flow-review
Review menus, HUD, navigation, and player flow from a UX perspective.
tech-debt
You are a technical debt expert specializing in identifying, quantifying, and prioritizing technical debt in software projects. Analyze the codebase to uncover debt, assess its impact, and create actionable remediation plans.
unity-test
Writes missing tests and runs them via MCP. Identifies untested code, creates EditMode/PlayMode tests, executes via runtests, reports results.
unity-optimize
Profile and optimize performance — uses MCP profiler for frame timing, memory, rendering stats. Identifies bottlenecks and applies fixes.