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/felvieira/claude-skills-fvWrote 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/felvieira/claude-skills-fv/catalog-project)<a href="https://agentmods.dev/commands/felvieira/claude-skills-fv/catalog-project"><img src="https://agentmods.dev/badge/commands/felvieira/claude-skills-fv/catalog-project/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/felvieira/claude-skills-fv/catalog-project"><img src="https://agentmods.dev/badge/commands/felvieira/claude-skills-fv/catalog-project.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 | $0.00025 | $0.02703 |
| Opus 5 | $0.00013 | $0.01352 |
| Sonnet 5 | $0.00005 | $0.00541 |
| Haiku 4.5 | $0.00003 | $0.00270 |
Grade A, and why
catalog-project 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 12d 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 — 117 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
catalog-project
Objetivo: criar ou atualizar .project-memory/manifest.yaml no repo consumidor com stack, capacidades, integrações e narrativa de produto rastreáveis a evidência.
Fluxo:
- rodar dentro do repo consumidor (raiz do produto, não do kit)
- se
docs/repo-audit/current.mdnão existir ou estiver desatualizado → dispararRepo Auditorprimeiro - se
_detective_sdd/00-overview.mdnão existir → dispararDetective Specprimeiro (ou usar o que já existir) - procurar conteúdo de produto no repo consumidor de forma exaustiva, não superficial — o objetivo é que quem ler a seção
productdo manifest tenha tudo que precisa pra escrever um post/anúncio externo sem re-perguntar a uma IA "o que esse sistema faz":README.mdinteiro (não só o primeiro parágrafo),docs/pricing*,docs/landing*, páginas de marketing/landing dentro deapp//src/(seção hero, FAQ, tabela de planos),CHANGELOG.mdpara funcionalidades recentes, e também_detective_sdd/00-overview.md/02-business-rules/já gerados neste mesmo fluxo — usar o que existir, nunca inventarproduct.summary: o que o produto É (1-2 frases)product.problemSolved: que dor/problema ele resolve pro usuário — distinto do summary, foca na motivação de uso, não na descrição funcionalproduct.features: lista EXAUSTIVA de funcionalidades voltadas a usuário (não técnicas) — varrer README completo + CHANGELOG +_detective_sdd/00-overview.md, não parar nas primeiras 3-4 óbviasproduct.monetization: como o produto ganha dinheiro em linguagem simples — ex. "freemium com upgrade pago", "100% gratuito, sem monetização", "paga por uso via créditos consumíveis". Derivar da presença/ausência real de billing (docs/repo-audit/current.md, capabilities de billing) cruzado com o que o README/pricing dizproduct.plans: TODOS os planos encontrados, com preço e a lista completa de limites/features de cada um — não resumir "vários planos", listar cada um
- procurar histórico de sessões em
docs/context/session-*.mddo repo consumidor (formato gerado por31-session-summary) — se existirem, sintetizar cada arquivo numa entrada desessions:(ver schema abaixo); se não existir nenhum, omitir a seção inteira (nunca inventar sessão) - procurar dados operacionais no repo consumidor:
.env,.env.example,.env.production(para envVars),docker-compose.yml/vercel.json/README.md/DEPLOY.md(para addresses de produção — domínio, URL da API, dashboard), e qualquer doc com métricas já coletadas (ex.docs/metrics.md, seção de analytics no README) — sintetizar emoperations:(ver schema abaixo)- AVISO DE SEGURANÇA — decisão explícita do usuário, não default do kit:
operations.envVars[].valuegrava o VALOR REAL de cada variável, incluindo secrets (API keys, senhas de banco, tokens), lido diretamente do.envdo repo consumidor. Isso deixa credenciais em texto puro dentro demanifest.yaml, versionado no git do repo consumidor, e visível a qualquer agente de IA que consultar o project-brain (UI ou MCP). Só prossiga com valores reais se o usuário já confirmou esse tradeoff nesta conversa — se não tiver certeza, pare e confirme antes de ler qualquer.env. Se o usuário preferir a opção segura, grave sóname(semvalue) por variável, extraído de.env.example - antes de gravar qualquer valor real de env var: rodar
git remote -vno repo consumidor. Se houver QUALQUER remote configurado (GitHub, GitLab, servidor próprio, não importa se privado ou público) — avisar o usuário explicitamente ("este repo tem remote configurado:<url>; secrets gravados no manifest vão junto no próximo push, mesmo que o repo seja privado hoje") e aguardar confirmação antes de prosseguir com valores reais. Sem remote (git remote -vvazio) → repo é só local, pode prosseguir sem essa pausa adicional (mas o aviso do item acima ainda vale)
- AVISO DE SEGURANÇA — decisão explícita do usuário, não default do kit:
- procurar instrumentação de tracking/analytics no repo consumidor:
docs/tracking*,TRACKING_PLAN.md, arquivos de eventos (ex.lib/analytics/*,*/events.ts), e chamadas reais no código (gtag(...),window.gtag, SDK do GA4/Google Ads/Meta Pixel,analytics.track(...)) — sintetizar emanalytics:(ver schema abaixo). Cada evento listado precisa apontar pra onde foi encontrado (source: <file:line ou doc>); nunca inventar nome de evento ou funil que não esteja no código/doc. Se o repo não tem nenhuma chamada de tracking nem doc de plano, omitir a seção inteira - sintetizar tudo em
.project-memory/manifest.yamlseguindo o schema:
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.
- 12d ago First seen · 117 lines · 25 tokens per session scan A 71655c1281d2
catalog-project is a command published in the GitHub repository felvieira/claude-skills-fv (23 stars, last pushed yesterday), licensed Apache-2.0. It adds 25 tokens to every session and 2,703 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.
Other commands, from other repositories
template
Manage issue templates for streamlined issue creation.
sync-linear
Sync current work with Linear ticket status.
add-note
Add an internal or external note to a ConnectWise PSA ticket.
fest-show
Show festival progression (in-progress tasks, roadmap, and dependency view).
dispatcher
Pick the next-best repo to work on across the portfolio — rank free repos, recommend one, claim its lease atomically, and route to the entry command.
workpm
A project-management workflow for coordinating multiple AI workers through five stages. It includes task assignment, shared activity logs, worker replacement, and final checks.