planner

A command that turns a short product idea into a detailed PRD, or Product Requirements Document—the plan describing what a product should do and for whom.

In plain words
What is it for?
Use it to create a development-ready plan from a one-line idea, including feature priorities, user stories, technology choices, and possible business models.
Why use it?
It gives a vague idea enough structure for development by defining users, features, technical feasibility, risks, and research needs.

Command

Install

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.

agentmods
npx agentmods add commands/imgompanda/fireauto/planner
Clone the repo
git clone --depth 1 https://github.com/imgompanda/fireauto
Per session 21 Only the description is in the session, so the agent can decide to use it. The body loads when it is invoked.
When invoked 2,130 The whole file, excluding the scripts and references it only reads on demand.
Security scan A 1 finding. Scan, not verified.
Origin original No closer match found in the catalogue.
Token cost

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.

ModelPer sessionOnce invoked
Fable 5 $0.00021 $0.02130
Opus 5 $0.00010 $0.01065
Sonnet 5 $0.00004 $0.00426
Haiku 4.5 $0.00002 $0.00213

Measured yesterday against content hash 0a392a225448, method: parsed. Prices are Anthropic first-party input rates as of 2026-08-30, from the pricing page.

Security

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 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.

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 \
plugin/commands/planner.md · 207 lines

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

Read the full file on GitHub · 207 lines

Changes

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.

  1. yesterday First seen · 207 lines · 21 tokens per session scan A 0a392a225448

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planner is a command published in the GitHub repository imgompanda/fireauto (140 stars, last pushed 4mo ago), licensed MIT. It adds 21 tokens to every session and 2,130 once invoked, about $0.0001 per session on Opus 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.