Borrowing it
Nothing to install: this file belongs to fivetaku/idea-lab. Take a copy, put it at the same path in your own repository, and replace the rules that are about this project with yours.
curl -O https://raw.githubusercontent.com/fivetaku/idea-lab/main/.claude/commands/setup.mdgit clone --depth 1 https://github.com/fivetaku/idea-labWrote 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/fivetaku/idea-lab/setup)<a href="https://agentmods.dev/commands/fivetaku/idea-lab/setup"><img src="https://agentmods.dev/badge/commands/fivetaku/idea-lab/setup/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/fivetaku/idea-lab/setup"><img src="https://agentmods.dev/badge/commands/fivetaku/idea-lab/setup.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 | $0.00117 | $0.01175 |
| Opus 5.5 | $0.00047 | $0.00470 |
| Sonnet 5.5 | $0.00023 | $0.00235 |
| Haiku 4.5 | $0.00012 | $0.00118 |
Grade A, and why
setup 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 2mo 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
/setup
빈 템플릿을 손으로 채우지 않아도 됩니다. 질문에 답하면 10-criteria/my-criteria.md를 업무 컨텍스트 + 판정 기준 두 섹션으로 자동 생성합니다.
인수
/setup— 기본 흐름 (기준 문서가 이미 채워져 있으면 먼저 알려주고 덮어쓸지 확인)/setup --edit— 기존 기준을 유지하고 일부만 수정/setup --reset— 기존 내용을 지우고 처음부터
실행 흐름
Step 0: 상태 확인
10-criteria/my-criteria.md의 "내 기준" 표가 이미 채워져 있는지 봅니다. 채워져 있으면 그 사실을 먼저 말하고, 덮어쓸지(--reset)·수정할지(--edit)를 확인합니다.
Step 1: 인터뷰 (AskUserQuestion으로 한 번에)
아래 질문을 물어봅니다. 비개발자가 고르기 쉽게 **선택지 + "기타 직접 입력"**을 함께 줍니다.
업무 컨텍스트 (기획의 입력이 됩니다)
- 직무 — 무슨 일을 하시나요? (마케터 / 콘텐츠·에디터·PD / 기획·BD·신사업 / 재경·데이터 / 디자인·영상 / 기타)
- 팀·브랜드 정체성 + 타깃 한 줄 — 누구에게 무엇을 하는 일인지 한 문장으로 (자유 입력)
- 브랜드 톤 — 우리가 하는 말·안 하는 말 (예: 과장 금지, 반말 금지, 유머 OK — 자유 입력)
- 리듬·제약 — 발행/보고 주기, 예산 주기, 결재 라인 등 (자유 입력)
판정 기준 (반박의 근거가 됩니다)
- 절대 하지 않는 것 2~3개 — 이것만은 피한다 하는 것 (→ 기준 1, 2, 3… 번호가 됩니다)
- 성과 판단 기준 — 무엇으로 잘됐다고 보나요? (조회수 / 전환율 / 저장 수 / 결재 통과율 / 매출 / 기타)
한 번에 다 답하기 어려워하면 5번(절대 하지 않는 것)과 6번(성과 기준)만 받아도 문서를 만들 수 있습니다.
Step 2: 기준 문서 생성
받은 답을 10-criteria/my-criteria.md에 씁니다.
- 업무 컨텍스트 섹션: 정체성·타깃·브랜드 톤·성과 지표·리듬을 채웁니다. 분량이 큰 자료(브랜드 가이드 전문 등)를 갖고 있다고 하면
20-knowledge/에 넣도록 안내하고 여기서는 링크만 겁니다. - 판정 기준 섹션: "절대 하지 않는 것"을 기준 1, 2, 3… 번호로 변환하고, 각 기준에 판정(기각/보류)을 붙입니다.
- 직무를 골랐으면 문서 하단의 직무별 예시 중 해당 직무 항목을 참고해 표현을 다듬습니다 (그대로 복사하지 말고 사용자 답변을 우선).
Step 3: 지식 초기 안내
기준 문서를 만든 뒤 안내합니다:
"지금 갖고 있는 업무 문서 2~3개(브랜드 가이드·고객 정의서·과거 기획서 등)를
20-knowledge/에 넣어보세요. 넣고 '지식 정리해줘'라고 하면 인덱스를 만들어드립니다. AI가 여러분의 회사·팀을 아는 상태로 일하게 됩니다."
Step 4: 확인과 다음 안내
- 만든 기준을 표로 보여주고 "이대로 쓸까요, 고칠까요?"를 묻습니다.
- 확정되면 안내합니다: "이제 '조사해줘', '아이데이션하자', '기획서 초안 잡아줘'로 세 트랙을 쓸 수 있습니다."
출력 형식
## 기준 문서를 만들었습니다 → 10-criteria/my-criteria.md
**업무 컨텍스트**: (정체성 한 줄 / 타깃 / 톤 / 성과 지표 / 리듬)
| 번호 | 기준 | 판정 |
|------|------|------|
| 기준 1 | ... | 기각 |
다음: 업무 문서 2~3개를 20-knowledge/에 넣고 "지식 정리해줘"라고 해보세요.
참조
10-criteria/my-criteria.md20-knowledge/README.md
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.
- 2mo ago First seen · 76 lines · 117 tokens per session scan A 2a8bd6122c1c
setup is a command published in the GitHub repository fivetaku/idea-lab (2 stars, last pushed 1mo ago), licensed MIT. It adds 117 tokens to every session and 1,175 once invoked, about $0.0005 per session on Opus 5.5. 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
init-workspace-flow-questions
Phase 8 Questions of init-workspace-flow.
lesson-capture
Record structured lessons after significant tasks. Builds a persistent knowledge base that improves future agent performance. Run with an optional summary or use review to read past lessons.
export-clean
Strip internal-only elements (version drawer, review notes) from a staging HTML file to produce a clean export ready for CMS upload or public sharing.
growth-plan
Turn diagnosis into a sized greenfield opportunity map + a sequenced, mechanism-driven capture plan to overtake competitors.
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