Borrowing it
Nothing to install: this file belongs to jo-duchan/tapflow. 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/jo-duchan/tapflow/main/.claude/commands/ai-tells.mdgit clone --depth 1 https://github.com/jo-duchan/tapflowWrote 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/jo-duchan/tapflow/ai-tells)<a href="https://agentmods.dev/commands/jo-duchan/tapflow/ai-tells"><img src="https://agentmods.dev/badge/commands/jo-duchan/tapflow/ai-tells.svg" alt="Measured on agentmods" 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 | $0.00069 | $0.01366 |
| Opus 5 | $0.00034 | $0.00683 |
| Sonnet 5 | $0.00014 | $0.00273 |
| Haiku 4.5 | $0.00007 | $0.00137 |
Grade A, and why
ai-tells 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 6d 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 — 76 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
입력: $ARGUMENTS — 형식 <lang> <mode> [target]
lang:ko|enmode:detect|rewrite|edittarget: 점검할 텍스트, 또는 파일 경로(edit는 파일 필수). 생략 시 직전 대화에서 대상 글을 묻는다.
인자가 모호하면 멈추고 되묻는다. (예: /ai-tells en detect docs/guide/foo.md)
0. 이 도구의 정체 (먼저 읽는다)
- 린트/게이트지 "세탁기"가 아니다. AI로 생성 → 톤 세탁 → 게시는 이 도구의 용도가 아니다. 사람이 쓴 글의 자가점검이 1차 용도다.
- 신호지 증거가 아니다. 플래그된 패턴은 LLM 출력에 더 흔할 뿐, 비원어민·마감에 쫓긴 사람·기술 장르도 같은 모양을 만든다. 상용 AI 탐지기는 비원어민 영어에 오탐률 60%+. 점수를 "이건 AI다"의 단독 근거로 쓰지 않는다.
- 운영 정책 (이 커맨드가 단일 소스) — 아래 규칙이 authoritative. 마케팅 채널별 상세는 로컬
.internal/marketing/OVERVIEW.md(비공개·gitignore, 클론엔 없을 수 있음)에 있고, 없으면 아래를 따른다.detect= 기본. 커스텀 커맨드에서 자동 호출 가능.rewrite= 수동. 자동 연결은 docs 경로(/write-docs등) 한정. 마케팅·외부 포스트엔 자동 호출 금지.- HN·Reddit = 손작성. 외부 발견 채널 글은
detect자가점검만,rewrite쓰지 않는다.
1. 불가침 영역 (detect·rewrite·edit 공통, 절대 수정/플래그 제외)
다음은 탐지·교정 모두에서 건드리지 않는다:
- 코드 블록, 인라인 코드, 명령어, 파일 경로
- API·식별자·함수명·플래그·제품명·고유명사·기관명·모델명
- 숫자·날짜·단위·버전·벤치마크 수치
- 큰따옴표 안 직접 인용, 출처가 명시된 인용문
- URL/링크 (단,
utm_source=chatgpt.com류 AI 도구 파라미터·citation 마크업 leak은 제거 대상 — rules 참조)
en rewrite는 산문(prose)만 손댄다. 위 항목이 섞인 문장은 해당 토막만 보존하고 산문 부분만 교정한다.
2. rewrite 가드 (정확성)
- 변경률 30% 초과 = 경고, 50% 초과 = 중단·롤백. 원문 구조·의도·기술 디테일을 보존한다.
- 원문에 없던 비유·수사·1인칭·의견을 임의로 추가하지 않는다.
- register(격식체/평어체) 보존. 격식체 원문을 평어체로 떨어뜨리지 않는다.
- 이미 사람다운 문단은 그대로 둔다. 플래그된 구간만 고친다.
3. 규칙 로드
lang == ko→Read .claude/ai-tells/rules-ko.mdlang == en→Read .claude/ai-tells/rules-en.md
해당 파일의 패턴 분류표·심각도·처방을 기준으로 동작한다.
4. 모드별 동작·출력
detect (수정 없음)
- 발견: 패턴마다 해당 텍스트를 인용하고 ID·심각도(en: P0/P1/P2 · ko: S1/S2) 표기. 심각도순 그룹화.
- 판정: 각 플래그가 명백한 문제인지 의도적·맥락상 괜찮을 수 있는 것인지 구분. (잘 놓인 "however" 하나는 문제 아님.)
- 점수·등급: rules 파일의 등급 기준으로 자가 채점. 깨끗하면 깨끗하다고 말한다.
rewrite (산문 교정)
§1 불가침·§2 가드를 지키며:
- 발견: AI-ism 전부 인용.
- 교정본: 불가침 100% 보존한 정리본.
- 변경 요약: 의미 있는 수정만. 변경률 보고.
- 2차 점검: 교정본을 다시 읽어 살아남은 흔적(재활용 접속사·잔존 inflation·copula 회피 등) 잡고 인라인 수정.
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.
- 6d ago Changed 575884c9625e
- 8d ago First seen · 76 lines · 69 tokens per session scan A 2885733a6337
ai-tells is a command published in the GitHub repository jo-duchan/tapflow (591 stars, last pushed yesterday), licensed MIT. It adds 69 tokens to every session and 1,366 once invoked, about $0.0003 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
audit
Scan a codebase for existing observability instrumentation and identify gaps.
instrument
Generate a comprehensive instrumentation plan for a mobile codebase.
feature-learn
View and manage patterns learned from feature builds. Shows extracted instincts, confidence scores, and feature completeness history.
feature-plan
Plan a mobile feature with architecture decisions, file breakdown, dependency analysis, and test strategy. Produces a structured plan document reviewed by an architecture agent.
figma-start
A command that prepares a designer's review branch from a developer's GitHub pull request. A pull request is a proposed set of code changes, and a branch is a separate line of project history.
app-store-audit
Run an enterprise pre submission compliance audit on an iOS or Android app against Apple App Store and Google Play rejection rules. Pass a project path or run from the project root.