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/classmethod/tsumiki/helpgit clone --depth 1 https://github.com/classmethod/tsumikiWhat 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 | $0.00040 | $0.03762 |
| Opus 5 | $0.00020 | $0.01881 |
| Sonnet 5 | $0.00008 | $0.00752 |
| Haiku 4.5 | $0.00004 | $0.00376 |
Grade A, and why
help 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 yesterday.
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 — 227 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
tsumikiのヘルプを表示して。
context
args: {{args}} (引数。空=一覧表示、コマンド名=詳細、それ以外=困りごと検索)
step
step1: モード判定
引数の内容に基づいて実行モードを判定する:
- 引数なし → Mode A: カテゴリ別一覧表示(step2へ)
- 引数が以下のコマンド名に一致 → Mode B: コマンド詳細表示(step3へ)
- 一致判定対象のコマンド名リスト:
- kairo-requirements, kairo-design, kairo-tasks, kairo-loop, kairo-implement
- tdd-requirements, tdd-testcases, tdd-red, tdd-green, tdd-refactor, tdd-verify-complete
- auto-debug, build-fix, flaky-fix, env-fix, timeout-fix
- init-tech-stack, direct-setup, direct-verify
- orchestrate, help
- rev-requirements, rev-design, rev-specs, rev-tasks
- dcs:bug-analysis, dcs:edgecase-analysis, dcs:feature-rubber-duck, dcs:impact-analysis, dcs:incremental-dev, dcs:performance-analysis, dcs:sequence-diagram-analysis, dcs:state-transition-analysis, dcs:test-performance-analysis
/tsumiki:プレフィックス付き(例:/tsumiki:auto-debug)や/プレフィックス付き(例:/auto-debug)でも一致とみなす
- 一致判定対象のコマンド名リスト:
- 上記に一致しない → Mode C: 困りごと検索(step4へ)
step2: Mode A — カテゴリ別一覧表示
以下の内容をそのまま表示する:
# tsumiki コマンド一覧
## Kairo開発(要件定義〜実装の一気通貫開発)
> オプトインの `tsumiki-legacy` プラグインが必要です(`/plugin install tsumiki-legacy@tsumiki`)。
| コマンド | 説明 |
|---------|------|
| /tsumiki-legacy:kairo-requirements | 要件の概要からEARS記法を使用した詳細な要件定義書を作成 |
| /tsumiki-legacy:kairo-design | 承認された要件定義書に基づいて技術設計文書を生成 |
| /tsumiki-legacy:kairo-tasks | 設計文書に基づいて実装タスクを1日単位で分割・フェーズ管理 |
| /tsumiki-legacy:kairo-loop | 指定したTASK範囲のkairo実装を開始から終了まで順番に自動実行 |
| /tsumiki-legacy:kairo-implement | 分割されたタスクを順番に、またはユーザが指定したタスクをTDDで実装 |
## TDD開発(テスト駆動開発の各フェーズ)
> オプトインの `tsumiki-legacy` プラグインが必要です(`/plugin install tsumiki-legacy@tsumiki`)。
| コマンド | 説明 |
|---------|------|
| /tsumiki-legacy:tdd-requirements | TDD開発の要件整理。機能要件を明確化 |
| /tsumiki-legacy:tdd-testcases | 要件に基づいた包括的なテストケースの洗い出し |
| /tsumiki-legacy:tdd-red | Redフェーズ: 失敗するテストケースを作成 |
| /tsumiki-legacy:tdd-green | Greenフェーズ: テストを通す実装を行う |
| /tsumiki-legacy:tdd-refactor | Refactorフェーズ: コード品質の改善 |
| /tsumiki-legacy:tdd-verify-complete | すべてのテストケースの実装完了を検証 |
## デバッグ・修正
| コマンド | 説明 |
|---------|------|
| /tsumiki:auto-debug | テストエラーの自動デバッグ。全テスト確認→原因調査→修正まで一括実行 |
| /tsumiki:build-fix | ビルドエラー(コンパイル・型・依存パッケージ)を自動分析・修正 |
| /tsumiki:flaky-fix | 不安定なテスト(flaky test)の原因分析と安定化 |
| /tsumiki:env-fix | 環境依存問題(パッケージ不足・環境変数・設定不備)を自動修正 |
| /tsumiki:timeout-fix | テスト実行のタイムアウト問題を分析し高速化または分離 |
## セットアップ
> オプトインの `tsumiki-legacy` プラグインが必要です(`/plugin install tsumiki-legacy@tsumiki`)。
| コマンド | 説明 |
|---------|------|
| /tsumiki-legacy:init-tech-stack | プロジェクト初期設定として技術スタックを選定 |
| /tsumiki-legacy:direct-setup | DIRECTタスクの設定作業(環境構築・設定ファイル・依存関係) |
| /tsumiki-legacy:direct-verify | DIRECTタスクの動作確認とテスト |
## リバースエンジニアリング(既存コードからドキュメント逆生成)
| コマンド | 説明 |
|---------|------|
| /tsumiki:rev-tasks | 既存コードベースを分析しタスク一覧として整理 |
| /tsumiki:rev-design | 既存コードベースから技術設計文書を逆生成 |
| /tsumiki:rev-specs | 既存コードベースからテストケースと仕様書を逆生成 |
| /tsumiki:rev-requirements | 既存コードベースから要件定義書を逆生成 |
## DCS分析(Deep Code Survey)
| コマンド | 説明 |
|---------|------|
| /tsumiki:dcs:bug-analysis | バグの原因を特定するための詳細分析を実施 |
| /tsumiki:dcs:edgecase-analysis | エッジケース・エラー状態を包括的に分析し洗い出す |
| /tsumiki:dcs:feature-rubber-duck | アイデアを整理して実現可能なPRDを作成 |
| /tsumiki:dcs:impact-analysis | 変更対象の影響範囲分析を実施 |
| /tsumiki:dcs:incremental-dev | 増分開発の計画を立案 |
| /tsumiki:dcs:performance-analysis | 性能問題の原因を調査 |
| /tsumiki:dcs:sequence-diagram-analysis | 機能のシーケンス図をmermaid形式で作成 |
| /tsumiki:dcs:state-transition-analysis | データの状態遷移フローを包括的に分析 |
| /tsumiki:dcs:test-performance-analysis | テスト実行速度を分析しリファクタリング提案を行う |
## その他
| コマンド | 説明 |
|---------|------|
| /tsumiki:orchestrate | 複雑な依頼を自動分析しエージェントチームで実行・検証・再試行 |
---
**使い方:**
- `/tsumiki:help <コマンド名>` — コマンドの詳細ヘルプを表示(例: `/tsumiki:help auto-debug`)
- `/tsumiki:help <困りごと>` — 困りごとに対応するコマンドを検索(例: `/tsumiki:help テストが失敗する`)
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.
- yesterday First seen · 227 lines · 40 tokens per session scan A 9c5a7a8b1704
help is a command published in the GitHub repository classmethod/tsumiki (974 stars, last pushed 25d ago), licensed MIT. It adds 40 tokens to every session and 3,762 once invoked, about $0.0002 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
checklist
Generate a custom checklist for the current feature based on user requirements.
clarify
Identify underspecified areas in the current feature spec by asking up to 5 highly targeted clarification questions and encoding answers back into the spec.
specify
Create or update the feature specification from a natural language feature description.
analyze
Perform a non-destructive cross-artifact consistency and quality analysis across spec.md, plan.md, and tasks.md after task generation.
converge
Assess the current codebase against the feature's spec, plan, and tasks, then append any remaining unbuilt work as new tasks to tasks.md so implement can complete it.
implement
Execute the implementation plan by processing and executing all tasks defined in tasks.md.