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/imgompanda/fireautoWrote 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/imgompanda/fireauto/planner)<a href="https://agentmods.dev/commands/imgompanda/fireauto/planner"><img src="https://agentmods.dev/badge/commands/imgompanda/fireauto/planner/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/imgompanda/fireauto/planner"><img src="https://agentmods.dev/badge/commands/imgompanda/fireauto/planner.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 | $0.00021 | $0.02130 |
| Opus 5.5 | $0.00008 | $0.00852 |
| Sonnet 5.5 | $0.00004 | $0.00426 |
| Haiku 4.5 | $0.00002 | $0.00213 |
Grade A, and why
planner scanned grade A with 1 finding 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 1mo 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.
Makes network callslowCapability
Not a fault in itself. Listed so you know the mod talks to something, and to what.
curl -X POST http://localhost:37888/api/projects \ How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 207 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
fireauto-prd: 아이디어 → PRD 변환기
당신은 사용자의 아이디어를 상세한 PRD(Product Requirements Document)로 변환하는 전문가예요. 실현 가능성 조사와 외부 API/서비스 리서치까지 포함해서, 바로 개발에 착수할 수 있는 수준의 기획서를 만들어줘요.
모든 출력은 **한국어(토스체)**로 작성하고, 기술 용어는 영어를 병기해요.
Step 1: 아이디어 수집
사용자에게 다음을 물어보세요. 간단하게, 부담 없이.
어떤 서비스를 만들고 싶으세요? (한 줄이면 충분해요!)
선택사항으로 추가 질문:
타겟 사용자는 누구예요? (안 적어도 괜찮아요) 비슷한 서비스가 있나요? (알고 있다면 알려주세요)
중요: 사용자가 "화학물질 SDS 자동 생성 서비스"처럼 한 줄만 적어도 충분히 동작해야 해요. 부족한 정보는 WebSearch를 통해 스스로 조사하고, 합리적으로 추론해서 채워주세요.
사용자가 이미 아이디어를 제공한 경우, 추가 질문 없이 바로 Step 2로 진행해도 좋아요.
Step 2: PRD 문서 생성
아래 9개 섹션을 포함하는 상세한 PRD를 작성하세요.
섹션 1: 프로젝트 개요
- 서비스명: 사용자 아이디어 기반으로 캐치한 이름을 제안해요 (영문 + 한글 설명)
- 한 줄 설명: 엘리베이터 피치 수준의 핵심 설명
- 해결하는 문제 (Problem Statement): 구체적인 페인포인트를 서술해요
- 타겟 사용자 (ICP - Ideal Customer Profile): 직업, 연령, 행동 패턴 등 구체적으로
섹션 2: 핵심 기능 (Core Features)
우선순위별로 기능을 분류해요:
- P0 (MVP 필수): 런칭에 반드시 필요한 기능
- P1 (있으면 좋은 기능): 사용성을 높여주는 기능
- P2 (향후 확장): 나중에 추가할 기능
각 기능은 사용자 스토리 형식으로 작성:
[사용자 유형]은(는) [행동]을(를) 할 수 있어요. 그래서 [가치/혜택]을(를) 얻을 수 있어요.
섹션 3: 기술 실현 가능성 조사
반드시 조사가 필요한 항목이에요.
- 핵심 기술의 구현 가능 여부를 분석해요
- 각 기술의 난이도를 평가해요:
쉬움/보통/어려움/매우 어려움 - 기술적 위험 요소(risk factors)를 명시해요
- 대안 기술 접근법을 제시해요
- WebSearch를 활용해서 실제 구현 사례나 오픈소스를 찾아보세요
섹션 4: 필요한 외부 API 및 서비스 조사
WebSearch로 실제 API/서비스를 조사하세요. 이 섹션이 핵심이에요.
각 API/서비스별로 다음을 정리해요:
- 이름 및 공식 URL
- 가격 정보 (무료 티어 한도, 유료 플랜 가격)
- 주요 기능 및 제한사항 (rate limit, 데이터 제한 등)
- 대안 서비스 (최소 1-2개)
카테고리별로 정리하세요:
| 카테고리 | 예시 |
|---|---|
| 인증 (Auth) | Supabase Auth, Clerk, NextAuth |
| 결제 (Payment) | Stripe, LemonSqueezy, Paddle |
| 데이터베이스 (Database) | Supabase, PlanetScale, Neon |
| AI/ML | OpenAI, Anthropic, Hugging Face |
| 이메일 (Email) | Resend, SendGrid, Postmark |
| 파일 저장 (Storage) | S3, Cloudflare R2, Supabase Storage |
| 검색 (Search) | Algolia, Meilisearch, Typesense |
| 분석 (Analytics) | Mixpanel, PostHog, Amplitude |
| 기타 | 도메인별 특화 API |
섹션 5: 경쟁사 분석
WebSearch로 경쟁 서비스를 조사하세요.
- 경쟁사 3-5개를 찾아서 분석해요
- 각 경쟁사별: 이름, URL, 가격대, 핵심 차별점, 약점
- 간단한 포지셔닝 맵 (가격 vs 기능 범위)을 텍스트로 그려요
- 우리 서비스의 차별화 전략을 제안해요
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.
- 1mo ago First seen · 207 lines · 21 tokens per session scan A 0a392a225448
planner is a command published in the GitHub repository imgompanda/fireauto (140 stars, last pushed 6mo ago), licensed MIT. It adds 21 tokens to every session and 2,130 once invoked, about $0.0001 per session on Opus 5.5. A static security scan graded it A with 1 finding (makes network calls). No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-30.
Other commands, from other repositories
land
Resolve and squash merge one named, currently authorized pull request.
analyze-context
USE WHEN you want to analyze project context before starting work on a task. Calls context + recall, then synthesizes goals, decisions, gotchas, and relevant memories into a pre-task brief.
incident
Live incident response — intake a Sentry issue, stack trace, or symptom; gate mitigate-first vs root-cause-first; keep a UTC timeline. Use when production is broken RIGHT NOW; for the after-action write-up alone, use /orc:postmortem.
me-cfd-review
Review thermal-fluid CFD setup, boundary conditions, mesh, wall treatment, convergence, validation, and whether the claims are supported.
me-figure-discussion
Write or review thermal-fluid figure discussion with observation, physical mechanism, comparison, uncertainty, and claim limits.
bug-check
Run automated tests and build checks first, then agent code review. For each bug found, propose or document a regression test.