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.
npx agentmods add commands/josefslerka/study-kit/badanigit clone --depth 1 https://github.com/josefslerka/study-kitWhat 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 | $0.00025 | $0.00546 |
| Opus 5 | $0.00013 | $0.00273 |
| Sonnet 5 | $0.00005 | $0.00109 |
| Haiku 4.5 | $0.00003 | $0.00055 |
Grade A, and why
badani 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 2d 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
Proveď ingest sekundární literatury dle CLAUDE.md, sekce „Sekundární literatura".
Pro nový soubor v raw_secondary/:
- Přečti ho a zkompiluj jeho POZICI (co tvrdí o předmětu studie) — PARAFRÁZÍ, s provenance
(raw_secondary/<soubor>)a kotevní frází u každého klíčového tvrzení. NECITUJ ho jako doklad o světě, jen jako cizí pozici s atribucí. - Dvouvrstvé ověření (pravidlo 1): u každé připsané pozice ověř nejen, že kotevní fráze v souboru JE, ale že pozice sedí i v KONTEXTU — že použití nepřekrucuje, co autor reálně tvrdí. Shoda slov nestačí; překroucení cizí pozice je fabulace. Nejistý kontext → oslab nebo vynech.
- Zařaď do
process/badani.md. Zmapuj shody a rozpory s pozicemi, co tam už jsou. - Vyznač mezeru, kterou teze studie zaplňuje (co tahle literatura přehlíží).
- Přepočítej originalitu: co z teze tenhle zdroj už říká sám → co zbývá jako vlastní příspěvek? Zapiš ten zbytek. (Zdroj, který tezi potvrzuje, umí novost tiše sebrat.)
- Typ a rovnováha: je to teoretická optika, nebo doklad konsensu oboru? Když přibývá 3.+ teoretická čočka bez jediného oborového zdroje, NAHLAS disbalanci (riziko „přehlídky aparátu") — chybí bádání o předmětu, ne další čočka.
- Připiš JEN to, co v souboru najdeš — nikdy „autor by nejspíš řekl". Zdroj mimo
raw_secondary/vůbec nejmenuj.
Zaloguj. Po několika zdrojích nabídni, že z badani.md napíšeš situování do úvodu.
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.
- 2d ago First seen · 25 lines · 25 tokens per session scan A 451c61534563
badani is a command published in the GitHub repository josefslerka/study-kit (5 stars, last pushed 2mo ago), licensed MIT. It adds 25 tokens to every session and 546 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 2026-08-31.
Other commands, from other repositories
git
Git operations with intelligent commit messages and workflow optimization.
checklist
Generate a custom checklist for the current feature based on user requirements.
clarify
Identify underspecified areas in the current feature spec by asking up to 5 highly targeted clarification questions and encoding answers back into the spec.
specify
Create or update the feature specification from a natural language feature description.
analyze
Perform a non-destructive cross-artifact consistency and quality analysis across spec.md, plan.md, and tasks.md after task generation.
converge
Assess the current codebase against the feature's spec, plan, and tasks, then append any remaining unbuilt work as new tasks to tasks.md so implement can complete it.