plan

A command that turns a feature specification into a technical implementation plan and supporting design documents. A feature specification describes what should be built and why.

In plain words
What is it for?
Use it to create research notes, data models, API contracts, quickstart tests, and updated agent context for a planned feature.
Why use it?
It gathers unresolved decisions, researches them, and records the chosen design before implementation begins.

Command

Install

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.

agentmods
npx agentmods add commands/akiojin/unity-mcp-server/plan
Clone the repo
git clone --depth 1 https://github.com/akiojin/unity-mcp-server
Per session 28 Only the description is in the session, so the agent can decide to use it. The body loads when it is invoked.
When invoked 1,146 The whole file, excluding the scripts and references it only reads on demand.
Security scan A 0 findings. Scan, not verified.
Origin original No closer match found in the catalogue.
Token cost

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.

ModelPer sessionOnce 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

Measured 2d ago against content hash 9142150bc786, method: parsed. Prices are Anthropic first-party input rates as of 2026-08-30, from the pricing page.

Security

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.

.specify/templates/commands/plan.md · 101 lines

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

  1. 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
  2. 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
  3. 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
  4. 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

  1. 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
  2. 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"
    
  3. 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

  1. 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)
  2. 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
  3. 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
Changes

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.

  1. 2d ago First seen · 101 lines · 28 tokens per session scan A 9142150bc786

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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.