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.
git clone --depth 1 https://github.com/bearded-illirian/trailmarkWrote 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/commands/bearded-illirian/trailmark/info)<a href="https://agentmods.dev/commands/bearded-illirian/trailmark/info"><img src="https://agentmods.dev/badge/commands/bearded-illirian/trailmark/info/github.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>Or the 80×15 button, for a site that already has a row of RSS and ATOM ones. Only the verdict fits; the numbers stay here.
<a href="https://agentmods.dev/commands/bearded-illirian/trailmark/info"><img src="https://agentmods.dev/badge/commands/bearded-illirian/trailmark/info.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" 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 | $0.00000 | $0.00611 |
| Opus 5.5 | $0.00000 | $0.00244 |
| Sonnet 5.5 | $0.00000 | $0.00122 |
| Haiku 4.5 | $0.00000 | $0.00061 |
Grade A, and why
INFO 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 1mo 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
Какую проблему решает
Каждый новый терминал = новая сессия = пустой контекст. Агент не знает по какому проекту работаем, какой стек, какие серверы, где деплой, какие активные задачи. Пользователь вынужден на каждом старте перечислять одно и то же — теряется время и мысль.
Без стандартного старта — каждая сессия начинается «как в первый раз». Какие-то агенты читают одни файлы, другие другие, рассинхрон между сессиями.
Как работает
Три фазы. Платформенная — читает 5 файлов (README, WORKFLOW, DEPLOY, PLATFORM_KNOWLEDGE, projects.yml), выдаёт компактный summary в 8 строк (серверы, деплой, скриншоты, скиллы, артефакты). Проектная — спрашивает по какому проекту, читает CLAUDE.md + project-knowledge + README, выдаёт одну строку summary. Тип сессии — спрашивает «новая или продолжение», при продолжении ищет задачу в routing.db, читает последний отчёт, показывает что осталось.
Каждая фаза — фиксированный набор файлов, никакого «заодно прочитаю». Меню проектов — обязательно, агент не угадывает по контексту прошлой сессии.
Результат работы
За 30 секунд агент заряжен: платформа + проект + текущая задача. Стандартный набор контекста, одинаковый для всех сессий. Можно сразу командовать — /go-fast, /brief, /tz — никаких «а какой стек у проекта».
При продолжении зависшей задачи — восстановление с последнего отчёта, без потери прогресса между сессиями.
С какими скиллами работает
| Скилл | Зачем |
|---|---|
| project-knowledge | Router в источники правды — go-start использует его для проектных доков |
| flow-first | При продолжении задачи передаёт контекст блока в flow-first следующей итерации |
| ship-first | Восстановление состояния задачи из task_blocks, отчётов и user-note |
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.
- 1mo ago First seen · 43 lines · 0 tokens per session scan A 3d3419ce453d
INFO is a command published in the GitHub repository bearded-illirian/trailmark (19 stars, last pushed 1mo ago), licensed MIT. It costs nothing until one of its globs matches a file; then it loads 611 tokens. 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
load
Session lifecycle management with Serena MCP integration for project context loading.
save
Session lifecycle management with Serena MCP integration for session context persistence.
blackboard
Read or write a Network-AI blackboard key (shared multi-agent state).
maestro
Se o contexto for amplo, use internamente orquestrador-maestro context brief --task " " antes de abrir documentos adicionais. O Maestro continua usando apenas a conversa.
evolve
Use this skill when extracting session patterns into reusable learnings. Three modes: analyze (extract from session history), review (edit/manage existing learnings), list (display active learnings). Manages .orchestrator/metrics/learnings.jsonl.
reconcile
Use this skill when the user wants to reconcile learnings into rules, run /reconcile, propose rules from learnings, turn learnings into .claude/rules/ entries, or review what rules would be generated from current session learnings. On-demand version of session-end Phase 3.6.8.