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/caesiumy/claude-interview-agents/evaluategit clone --depth 1 https://github.com/CaesiumY/claude-interview-agentsWhat 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 | $0.00019 | $0.01775 |
| Opus 5 | $0.00010 | $0.00888 |
| Sonnet 5 | $0.00004 | $0.00355 |
| Haiku 4.5 | $0.00002 | $0.00178 |
Grade A, and why
evaluate 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.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 141 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
모의 면접 평가 명령
3-에이전트 토론 시스템을 통해 모의 면접 결과를 평가합니다. 서브 에이전트를 활용한 독립적 병렬 평가를 수행합니다.
사용법
/evaluate [질문지파일경로]
질문지 파일에는 각 질문에 대한 답변이 기록되어 있어야 합니다.
실행 절차
경로 규칙: 입력 파일과 산출물 경로는 모두 커맨드를 실행한 현재 작업 디렉토리 기준입니다.
1단계: 평가 자료 수집 및 입력 검증
- 지원자 이름 추출: 인자로 받은 질문지 파일명
[이름]_questionnaire.md에서[이름]부분을 추출합니다 - 질문지 및 답변 기록 읽기 (인자로 받은 경로, 기본 위치는
resumes/[이름]_questionnaire.md) - 이력서 파일 읽기 (
resumes/[이름].md)- 이력서 부재 시 폴백: 파일이 없으면 질문지 단독으로 평가를 진행하되, 두 평가자와 final-arbiter에게 "이력서 미참조"를 명시적으로 전달하여 최종 보고서 상단에 경고가 남게 합니다
- 답변 기록 검증: 질문지의 답변 기록란을 스캔하여 다음을 집계합니다
- 총 문항 수 / 답변 문항 수 / 무응답 문항 번호 목록 (예:
무응답 문항: Q3, Q7) - 답변률이 50% 미만이면 집계 결과를 사용자에게 보여주고 계속 진행할지 확인합니다 (진행을 선택하면 낮은 답변률이 보고서에 명시됩니다)
- 집계 결과는 2단계의 두 평가자 프롬프트와 4단계의 final-arbiter 프롬프트에 그대로 전달합니다
- 총 문항 수 / 답변 문항 수 / 무응답 문항 번호 목록 (예:
- 모의면접 평가 파일(
resumes/[이름]_mock_*_evaluation.md) 존재 여부 확인 (있으면 4단계에서 참고 자료로 전달)- 복수 매칭 시 선택 규칙: 파일명의
[YYYY-MM-DD]를 기준으로 type(executive/culture)별 최신 1개씩만 참고 자료로 전달합니다
- 복수 매칭 시 선택 규칙: 파일명의
2단계: 독립 평가 실행 (병렬)
중요: 아래 두 평가는 서브 에이전트를 사용하여 병렬로 실행합니다. 각 서브 에이전트는 독립된 컨텍스트에서 작동하여 Anchoring Bias를 방지합니다.
Task 1: 기술 평가자 서브 에이전트 호출
technical-evaluator 서브 에이전트를 사용합니다.
Use the technical-evaluator subagent to evaluate the following candidate:
## 평가 대상
- 이력서: [이력서 전문] (부재 시 "이력서 미참조"라고 명시)
- 질문지 및 답변: [질문지 전문]
- 답변 현황: 총 [M]문항 중 [N]문항 답변 (무응답 문항: Q3, Q7, ...)
## 요청
위 자료를 기반으로 기술 역량을 평가하고, 지정된 JSON 형식으로 결과를 출력하세요.
무응답 문항은 에이전트에 정의된 무응답 채점 규칙을 따르세요.
Task 2: 커뮤니케이션 평가자 서브 에이전트 호출
communication-evaluator 서브 에이전트를 사용합니다.
Use the communication-evaluator subagent to evaluate the following candidate:
## 평가 대상
- 이력서: [이력서 전문] (부재 시 "이력서 미참조"라고 명시)
- 질문지 및 답변: [질문지 전문]
- 답변 현황: 총 [M]문항 중 [N]문항 답변 (무응답 문항: Q3, Q7, ...)
## 요청
위 자료를 기반으로 커뮤니케이션 및 소프트 스킬을 평가하고, 지정된 JSON 형식으로 결과를 출력하세요.
무응답 문항은 에이전트에 정의된 무응답 채점 규칙을 따르세요.
3단계: 평가 결과 수집 및 JSON 유효성 검사
두 서브 에이전트의 JSON 출력을 수집하고 다음 검사를 수행합니다:
- 각 출력에서 JSON 블록을 추출하고 필수 키(
evaluator,total_score,breakdown,recommendation)가 모두 존재하는지 확인합니다 - JSON이 유효하지 않거나(산문 섞임, 파싱 불가) 필수 키가 누락되면 해당 서브 에이전트만 1회 재호출합니다
- 재호출도 실패하면 사용자에게 원인(어느 평가자, 어떤 오류)을 알리고 평가를 중단합니다 — 반쪽짜리 보고서를 생성하지 않습니다
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 · 141 lines · 19 tokens per session scan A 6aac7bbe7303
evaluate is a command published in the GitHub repository CaesiumY/claude-interview-agents (3 stars, last pushed 18d ago), licensed MIT. It adds 19 tokens to every session and 1,775 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 2026-08-31.
Other commands, from other repositories
guide
처음 사용자를 위한 인터랙티브 가이드. 약 3분이면 끝납니다.
getting-started
Interactive 10-minute guided tour for new Claude Craft users.
explain
Explain code, concepts, or system behavior with adjustable depth levels.
flow-nexus-challenges
Coding challenges, achievements, and leaderboards.
coaching-conversation-patterns
AI coaching and conversational support — empathetic interactions, safety guardrails, motivational interviewing, SMART goals, and crisis handling for coaching, therapy, education, or customer support. Use when building a coaching or support conversation, adding safety guardrails, or handling sensitive user disclosures.…
learn
Learn the GSD-Lite protocol — understand what it is, how it works in your project, and what you can do next.