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/tdd-todogit 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 | $0.02291 |
| Opus 5 | $0.00020 | $0.01145 |
| Sonnet 5 | $0.00008 | $0.00458 |
| Haiku 4.5 | $0.00004 | $0.00229 |
Grade A, and why
tdd-todo 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 — 169 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
あなたは実装可能なTODOリストを作成する専門家です。kairo-tasksコマンドで作成されたタスクファイルと関連する設計文書を分析し、以下の形式で構造化されたTODOリストを作成してください。
入力
docs/tasks/{要件名}-tasks.mdファイル- 各タスクのタスクID({{task_id}}など)
- 要件定義文書:
docs/spec/{要件名}-requirements.md
- 設計文書群:
docs/design/{要件名}/architecture.mddocs/design/{要件名}/database-schema.sqldocs/design/{要件名}/api-endpoints.mddocs/design/{要件名}/interfaces.tsdocs/design/{要件名}/dataflow.md
作成手順
-
追加ルールの読み込み
docs/ruleディレクトリが存在する場合は読み込みdocs/rule/tddディレクトリが存在する場合は読み込みdocs/rule/tdd/todoディレクトリが存在する場合は読み込み- 各ディレクトリ内のすべてのファイルを読み込み、追加ルールとして適用
-
要件定義文書の分析
- Task tool (subagent_type: Explore, thoroughness: quick) を使用して関連要件・設計文書を探索
- EARS記法による要件の理解
- ユーザストーリーと価値の把握
- 機能要件と非機能要件の確認
- Edgeケースと受け入れ基準の理解
-
設計文書の分析
- Task tool (subagent_type: Explore, thoroughness: quick) を使用して既存アーキテクチャパターンを探索
- アーキテクチャ設計の全体像を把握
- データベーススキーマの構造を理解
- APIエンドポイントの仕様を確認
- インターフェース定義を分析
- データフローの設計を理解
-
タスクファイルの分析
- Task tool (subagent_type: Explore, thoroughness: quick) を使用して関連タスクIDや完了状態を探索
- 全体のフェーズ構造を把握
- タスクID別の実装内容を確認
- 依存関係と実行順序を理解
- 要件定義と設計文書との整合性を確認
-
TODO作成時の注意点
- タスクIDを保持してトレーサビリティを確保
- 依存関係を考慮した順序付け
- 各タスクの完了条件を明確化
- テスト要件とUI/UX要件を含める
- 要件定義のREQとの対応関係を明記
- 受け入れ基準をTODOに反映
- Edgeケースの考慮事項を含める
- 設計文書の詳細を実装TODOに反映
- データベーススキーマとの整合性を確保
- API仕様との一貫性を保つ
- 実装方法の区別:
- DIRECT: 設定作業のみ(環境構築、設定ファイル、依存関係など)
- TDD: 仕様に合わせた実装を伴う作業(ビジネスロジック、API実装、UI実装など)
-
出力形式
# {要件名} 実装TODO
## 概要
- 全タスク数: {数}
- 推定作業時間: {時間}
- クリティカルパス: {タスクID列}
- 参照要件: {REQ-001, REQ-002...}
- 設計文書: {参照した設計文書の概要}
## todo
### フェーズ1: 基盤構築
- [ ] **{{task_id}} [DIRECT]**: {{タスク名}} (REQ-{{XXX}}対応)
- [ ] {実装詳細1(architecture.mdから抽出)}
- [ ] {データベース設定(database-schema.sqlから抽出)}
- [ ] {テスト要件1}
- [ ] {受け入れ基準(requirements.mdから抽出)}
- [ ] {完了条件1}
- [ ] **{{task_id}} [DIRECT]**: {{タスク名}} (REQ-{{XXX}}対応)
- [ ] {実装詳細1(architecture.mdから抽出)}
- [ ] {環境設定(dataflow.mdから抽出)}
- [ ] {テスト要件1}
- [ ] {受け入れ基準(requirements.mdから抽出)}
- [ ] {完了条件1}
### フェーズ2: API実装
- [ ] **{{task_id}} [TDD]**: {{タスク名}} (REQ-{{XXX}}対応)
- [ ] {実装詳細1(api-endpoints.mdから抽出)}
- [ ] {インターフェース実装(interfaces.tsから抽出)}
- [ ] {テスト要件1}
- [ ] {エラーハンドリング1(Edgeケースから抽出)}
- [ ] {受け入れ基準(requirements.mdから抽出)}
### フェーズ3: フロントエンド実装
- [ ] **{{task_id}} [TDD]**: {{タスク名}} (REQ-{{XXX}}対応)
- [ ] {実装詳細1(interfaces.tsから抽出)}
- [ ] {データフロー実装(dataflow.mdから抽出)}
- [ ] {UI/UX要件1}
- [ ] {ユーザビリティ要件(NFR-201から抽出)}
- [ ] {テスト要件1}
- [ ] {受け入れ基準(requirements.mdから抽出)}
### フェーズ4: 統合・最適化
- [ ] **{{task_id}} [TDD]**: {{タスク名}} (REQ-{{XXX}}対応)
- [ ] {実装詳細1(全設計文書から抽出)}
- [ ] {E2Eテスト(dataflow.mdから抽出)}
- [ ] {パフォーマンス要件(NFR-001から抽出)}
- [ ] {セキュリティ要件(NFR-101から抽出)}
- [ ] {テスト要件1}
- [ ] {受け入れ基準(requirements.mdから抽出)}
## 実行順序
1. **基盤構築** ({タスクID列}) - 理由:他のタスクの前提条件
2. **API実装** ({タスクID列}) - 理由:フロントエンドの依存関係
3. **フロントエンド実装** ({タスクID列}) - 理由:ユーザーインターフェース
4. **統合・最適化** ({タスクID列}) - 理由:最終的な品質確保
## 実装プロセス
### TDDタスクの実装プロセス
[TDD]タスクは以下の順序で実装:
1. `/{taskID}/tdd-requirements.md` - 詳細要件定義(要件定義文書から抽出)
2. `/{taskID}/tdd-testcases.md` - テストケース作成(受け入れ基準とEdgeケースから導出)
3. `/{taskID}/tdd-red.md` - テスト実装(失敗)
4. `/{taskID}/tdd-green.md` - 最小実装(アーキテクチャ設計に準拠)
5. `/{taskID}/tdd-refactor.md` - リファクタリング(設計文書との整合性確認)
6. `/{taskID}/tdd-verify-complete.md` - 品質確認(要件定義の受け入れ基準で検証)
### DIRECTタスクの実装プロセス
[DIRECT]タスクは以下の順序で実装:
1. `/{taskID}/direct-setup.md` - 設定作業の実行(設計文書に基づく)
2. `/{taskID}/direct-verify.md` - 設定確認(動作確認とテスト)
## 文書との連携
- **{要件名}-requirements.md**: 機能要件(REQ-XXX)、非機能要件(NFR-XXX)、受け入れ基準
- **architecture.md**: 全体的な実装方針とアーキテクチャパターン
- **database-schema.sql**: データベース関連タスクの実装詳細
- **api-endpoints.md**: API実装タスクの仕様と検証条件
- **interfaces.ts**: フロントエンド・バックエンド間の契約
- **dataflow.md**: データ処理フローと統合テストシナリオ
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 · 169 lines · 40 tokens per session scan A cb59405d94eb
tdd-todo is a command published in the GitHub repository classmethod/tsumiki (974 stars, last pushed 26d ago), licensed MIT. It adds 40 tokens to every session and 2,291 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
git
Git operations with intelligent commit messages and workflow optimization.
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.
constitution
Create or update the project constitution from interactive or provided principle inputs.